本文關(guān)鍵詞：兩種特定齒輪的故障診斷方法研究

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【摘要】：齒輪設(shè)備是現(xiàn)代工業(yè)傳動設(shè)備中的一個關(guān)鍵部件，齒輪的運(yùn)行工況對整個系統(tǒng)的正常運(yùn)作關(guān)系重大。要對齒輪系統(tǒng)的工作狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和故障診斷，就要先對其機(jī)械力學(xué)系統(tǒng)建立模型，找出齒輪系統(tǒng)的狀態(tài)方程和運(yùn)動規(guī)律，為齒輪狀態(tài)的檢測和故障預(yù)測提供理論依據(jù)。 但是不同種類齒輪的運(yùn)動規(guī)律不同，則對不同的齒輪故障分析的方法可能不盡相同，本文主要對常用的兩種簡單的齒輪做分析，一種是經(jīng)常用在復(fù)雜工作環(huán)境下的硬齒面弧齒錐齒輪，一種是通常最常見的圓柱體直齒齒輪，由于兩種齒輪的物理結(jié)構(gòu)不同，對兩種齒輪的故障分析方法也不同。 硬齒面弧齒錐齒輪由于齒面和齒線都為非直線方程，其受力分析比較復(fù)雜，如果用基于力學(xué)模型故障診斷方法時建立模型較難，因此本文采用人工智能的故障診斷方法診斷其故障，可以不必建立其力學(xué)模型，同時考慮到硬齒面弧齒錐齒輪在線檢測對及時性要求高，計(jì)算量較普通齒輪運(yùn)行穩(wěn)定、使用壽命長、故障率低的特點(diǎn)，大容量故障信號的采集比較耗時，同時大容量的樣本可能帶來巨大的計(jì)算時間開銷等問題，本文采用適合小樣本故障識別的支持向量機(jī)方法。小波包分解能夠?qū)π盘栠M(jìn)行時-頻多尺度多分辨率分析，并且適用于對齒輪故障振動的非平穩(wěn)信號分析，所以本文采用小波包分解來對齒輪采集信號進(jìn)行變換和特征提取，并結(jié)合弧齒錐齒輪不同類型故障特征能量分布特性差異很大的特點(diǎn)，，提出一種把小波能量方差和小波能量一并帶入支持向量機(jī)輸入向量的算法，通過齒輪故障預(yù)測準(zhǔn)確率計(jì)算對比，表明這兩種方法在小樣本下對弧齒錐齒輪故障有很高的識別率，并且基于小波能量方差的算法比傳統(tǒng)單獨(dú)訓(xùn)練小波能量算法達(dá)到更高的識別率，是一種可行的硬齒面弧齒錐齒輪故障診斷方法。 對于圓柱體直齒齒輪，其物理結(jié)構(gòu)簡單，力學(xué)分析方法比較成熟。功率鍵合圖方法以向量形式能夠簡練描述很多能量耦合的復(fù)雜系統(tǒng)比如齒輪傳動系統(tǒng)并能夠用鍵合圖構(gòu)件快速的建立系統(tǒng)模型，本文根據(jù)圓柱體直齒輪的物理力學(xué)模型建立考慮齒輪系統(tǒng)時變剛度、摩擦系數(shù)和傳遞誤差的圓柱體直齒輪副功率鍵合圖模型，根據(jù)鍵合圖模型建立齒輪系統(tǒng)時間因果關(guān)系圖，根據(jù)時間因果圖建立圓柱體直齒輪的故障樹診斷模型和得到故障樹故障集，結(jié)合齒輪系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況不斷排除故障集找到真正的故障原因。本文通過鍵合圖模型仿真實(shí)驗(yàn)證明齒輪摩擦系數(shù)降低的故障導(dǎo)致了從動齒輪力矩降低的故障現(xiàn)象，與根據(jù)故障樹診斷故障結(jié)果一樣，說明基于鍵合圖的故障樹分析法這種定性故障診斷方法計(jì)算量小，不需要系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型，有較好的完備性和靈活性，是一種可行的圓柱體直齒輪故障診斷方法。
【關(guān)鍵詞】：齒輪故障診斷 支持向量機(jī) 功率鍵合圖 故障樹故障診斷
【學(xué)位授予單位】：湖南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH165.3;TH132.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 齒輪故障預(yù)測與故障診斷的背景和意義10-12
• 1.1.1 齒輪狀態(tài)檢測與故障診斷的背景10-11
• 1.1.2 齒輪故障預(yù)測與故障診斷的意義11-12
• 1.2 齒輪故障預(yù)測與故障診斷的應(yīng)用和發(fā)展趨勢12-13
• 1.2.1 齒輪故障預(yù)測與故障診斷的應(yīng)用12
• 1.2.2 齒輪故障預(yù)測與診斷技術(shù)發(fā)展趨勢12-13
• 1.3 課題來源和論文創(chuàng)新點(diǎn)13
• 1.3.1 課題來源13
• 1.3.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)13
• 1.4 論文的主要研究方向內(nèi)容和工作安排13-16
• 1.4.1 論文的研究內(nèi)容13-14
• 1.4.2 論文的組織安排14-16
• 第二章 兩種齒輪的特性與故障診斷方法研究16-26
• 2.1 齒輪分類16-17
• 2.2 齒輪故障診斷的方法17-20
• 2.2.1 齒輪故障診斷任務(wù)17
• 2.2.2 齒輪故障的分類17-18
• 2.2.3 齒輪故障診斷診斷的評價指標(biāo)18-19
• 2.2.4 齒輪故障診斷技術(shù)的分類19-20
• 2.3 硬齒面弧齒錐齒輪早期微小故障診斷識別20-22
• 2.3.1 硬齒面弧齒錐齒輪使用壽命預(yù)測20-21
• 2.3.2 基于支持向量機(jī)的弧齒錐齒輪早期故障診斷方法提出21-22
• 2.4 基于鍵合圖圓柱體直齒輪故障診斷研究22-26
• 2.4.1 圓柱體直齒輪特征22-23
• 2.4.2 基于鍵合圖的圓柱體直齒輪故障診斷方法提出23-26
• 第三章 基于支持向量機(jī)硬齒面弧齒錐齒輪故障診斷26-54
• 3.1 智能故障診斷與硬齒面弧齒錐齒輪微小故障識別26-27
• 3.2 弧齒錐齒輪故障檢測裝置27-33
• 3.2.1 弧齒錐齒輪實(shí)驗(yàn)臺27
• 3.2.2 數(shù)據(jù)采集流程27-33
• 3.3 小波包分解原理及其故障診斷應(yīng)用33-38
• 3.3.1 小波變換原理33-34
• 3.3.2 小波包去噪在齒輪故障識別中的應(yīng)用34-37
• 3.3.3 小波包分解及能量提取37-38
• 3.4 支持向量機(jī)原理38-46
• 3.4.1 支持向量機(jī)分類原理38-42
• 3.4.2 支持向量機(jī)參數(shù)選擇42-44
• 3.4.3 支持向量機(jī)多分類器44-46
• 3.5 硬齒面弧齒錐齒輪微小故障識別46-52
• 3.5.1 弧齒錐齒輪的故障小波能量特征提取46-49
• 3.5.2 基于小波能量方差的支持向量機(jī)分類算法的提出49
• 3.5.3 基于小波能量方差的支持向量機(jī)故障診斷49-51
• 3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析51-52
• 3.6 本章總結(jié)52-54
• 第四章 基于鍵合圖圓柱體直齒輪故障診斷54-72
• 4.1 功率鍵合圖理論的基本知識54-57
• 4.1.1 功率鍵合圖基本概念54-55
• 4.1.2 功率鍵合圖基本圖元55-56
• 4.1.3 鍵合圖因果關(guān)系56-57
• 4.2 鍵合圖在故障診斷中得應(yīng)用57-60
• 4.2.1 時間因果圖的建立57-58
• 4.2.2 故障樹分析法58-59
• 4.2.3 基于鍵合圖模型的故障樹故障診斷方法59-60
• 4.3 基于鍵合圖的圓柱體直齒齒輪故障識別研究60-70
• 4.3.1 圓柱體直齒輪系統(tǒng)非線性傳動模型推導(dǎo)60-62
• 4.3.2 考慮圓柱直齒輪系統(tǒng)非線性動力學(xué)鍵合圖建模62-67
• 4.3.3 建立基于鍵合圖的因果關(guān)系圖67-68
• 4.3.4 圓柱體直齒輪副鍵合圖故障樹的建立68-69
• 4.3.5 仿真驗(yàn)證69-70
• 4.4 本章總結(jié)70-72
• 第五章 總結(jié)與展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 致謝78-80
• 攻讀學(xué)位期間取得的成果80

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7 王r

本文編號：545899