行星齒輪箱以其高傳動比、強承載力及優(yōu)良的傳動平穩(wěn)性廣泛應用于以工程機械為代表的重要機械產(chǎn)品中。作為工程機械設備之核心傳動部件,一旦有故障產(chǎn)生,很有可能造成不可估量的生產(chǎn)虧損和高昂的維修用度。在面向行星齒輪箱智能故障診斷研究上,特別是在面向非平穩(wěn)工作狀況之下設備的研究方面依然不夠深入。故此,研究變加速度工況之下行星齒輪箱之振動信號處理方法,開發(fā)更加適用于行星齒輪箱故障特征提取與分類的智能故障診斷技術,對于行星齒輪箱智能故障診斷平臺之搭建將大有助益,進而落實對其早期故障的診斷與預警,減少檢修成本或安全事故,對于工程機械之智能監(jiān)測連同健康維護具有極高應用價值。針對上述關鍵問題,本文以山推工程機械公司生產(chǎn)的SD 16推土機變速箱和中車風電公司生產(chǎn)的風機齒輪箱為研究對象,以促成不同工作狀況中行星齒輪箱故障特征之提取及智能識別為研究目標,提及并闡述了基于小波包閾值消噪之信號預處理手段和基于語譜分析之非平穩(wěn)信號時頻特征提煉方法,建立了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之行星齒輪箱及遷移學習故障診斷模型,并進行了試驗驗證。（1）針對提取到的行星齒輪箱非平穩(wěn)振動信號中的噪聲擾動的濾除問題,對國內(nèi)外常用的信號濾波消噪方... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文框架圖??８??

山東大學碩士學位論文???愈大，消噪成效即愈好。??（２）均方誤差ＭＳＥ??（２－１８）??均方誤差亦是評估信號消噪性能優(yōu)劣的重要衡量準則之一，均方誤差愈小，??消噪成效即愈好。??２．４．４小波和小波包消噪仿真及分析??為了對小波閾值和小波包閾值兩種信號預處理方法的成效進行對比，本節(jié)以??推土機變速箱太陽輪振動信號為例，利用其仿真信號處理分析。假設太陽輪某部??位己出現(xiàn)損傷，所參考的振動信號模型［４］給出式（２－１９）之仿真信號：??ｙ｛ｔ）?＝?［１?＋?ｃｏｓ（２７ｒｌ?８〇］ｃｏｓ［２＾１?８?ｌｒ?－ｆ?ｓｉｎ（２７ｒｌ?Ｓｔ）］?（２－１９）??表２－１呈現(xiàn)了仿真信號之具體參變量，此間對象損傷之特征頻率／５確定成??１８／／Ｚ。鑒于實際振動信號存在噪聲成分，故在仿真信號里加入高斯白噪聲，其??相關參數(shù)為：方差為０．５、均值為１。圖２－３表示此加噪仿真信號的時域表現(xiàn)。???表２－１仿真信號參數(shù)設置???由太陽輪??采樣頻率?ｎ齒合頻率?損傷特征?調(diào)幅、調(diào)頻?初始相位??ｆ／Ｈｚ?ｆ－ＩＨｚ?頻率?１１?Ｈｚ?強度??５１２０?１８１?１８?１?０??４ｊ?ｒ?１?１?１?１?：?１?１???＾０?０．２?０．４?０．６?０．８?１?１．２?１．４?１．６?１．８?２??時間／ｓ??圖２－３仿真信號的時域圖??依次運用小波及小波包的方法向仿真信號作出３、５、７層的消噪分解，原始??信號經(jīng)預處理，其信噪比連同均方誤差如表２－２所示。??１６??

山東大學碩士學位論文??速度波動信號采取加窗分巾貞，根據(jù)其轉(zhuǎn)速波動情況可以推算出振動信號在ｌ〇ｍｓ??到３０ｍｓ是相對于平穩(wěn)的，由信號采樣頻率計算確定，窗函數(shù)長度（幀長）為１２８，??幀移為６４。此后再對己分段并作窗疊加的加速度信號作ＳＴＦＴ，以獲取每段的瞬??時頻域轉(zhuǎn)換，將此頻譜按照時序逐一存儲，便獲得風機增速箱加速度波動信號的??能量密度矩陣，對該矩陣進行偽彩色映射即可獲得風機增速箱非平穩(wěn)信號之語譜。??最終，通過對該風機增速箱兩種故障信號的處理分別獲得了其高速級平行軸系大??齒輪斷齒和中速級平行軸系小齒輪磨損運行狀態(tài)下的語譜圖如圖３－２、３－３所示。??｜ＩＳ＿：，??沐?ＨＩ?Ｉ?１ＨＨＨ?｜｜｜Ｈ??２０００?囑??Ｂ?－６０??０．０５?０．１?０．１５?０．２?０．２５?０．３?０．３５??時間／ｓ??圖３－２高速級平行軸系大齒輪斷齒語譜圖??４〇〇〇?１＾??獅?ＲＭＰＭＰｍ＾ｌ＾ｐｍＢＥＱＰＨ?卜’??，Ｉ?－７０??〇?１蠭’＾＾?ｌ?＆＿＿－１＊?？簾求＇?上＿＿？－?＇＾＊－?＾?＾?ｒｖｉ??０．０５?０．１?０．１５?０．２?０．２５?０．３?０．３５??時間／ｓ??圖３－３中速級平行軸系小齒輪磨損齒語譜圖??由于高速級平行軸系大齒輪斷齒故障在風機行星齒輪箱的運行中會產(chǎn)生較??大的沖擊，由圖３－２可以看出，在０？１００００／／ｚ縱坐標范圍內(nèi)都可以觀察到很強??２４??


本文編號：3126610