行星齒輪箱以其高傳動(dòng)比、強(qiáng)承載力及優(yōu)良的傳動(dòng)平穩(wěn)性廣泛應(yīng)用于以工程機(jī)械為代表的重要機(jī)械產(chǎn)品中。作為工程機(jī)械設(shè)備之核心傳動(dòng)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(shè)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(dòng)信號(hào)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(shù),對(duì)于行星齒輪箱智能故障診斷平臺(tái)之搭建將大有助益,進(jìn)而落實(shí)對(duì)其早期故障的診斷與預(yù)警,減少檢修成本或安全事故,對(duì)于工程機(jī)械之智能監(jiān)測(cè)連同健康維護(hù)具有極高應(yīng)用價(jià)值。針對(duì)上述關(guān)鍵問題,本文以山推工程機(jī)械公司生產(chǎn)的SD 16推土機(jī)變速箱和中車風(fēng)電公司生產(chǎn)的風(fēng)機(jī)齒輪箱為研究對(duì)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(shí)別為研究目標(biāo),提及并闡述了基于小波包閾值消噪之信號(hào)預(yù)處理手段和基于語譜分析之非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻特征提煉方法,建立了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之行星齒輪箱及遷移學(xué)習(xí)故障診斷模型,并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。（1）針對(duì)提取到的行星齒輪箱非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)中的噪聲擾動(dòng)的濾除問題,對(duì)國內(nèi)外常用的信號(hào)濾波消噪方... 

【文章來源】：山東大學(xué)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(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文框架圖??８??

山東大學(xué)碩士學(xué)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(píng)估信號(hào)消噪性能優(yōu)劣的重要衡量準(zhǔn)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(duì)小波閾值和小波包閾值兩種信號(hào)預(yù)處理方法的成效進(jìn)行對(duì)比，本節(jié)以??推土機(jī)變速箱太陽輪振動(dòng)信號(hào)為例，利用其仿真信號(hào)處理分析。假設(shè)太陽輪某部??位己出現(xiàn)損傷，所參考的振動(dòng)信號(hào)模型［４］給出式（２－１９）之仿真信號(hào)：??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(hào)之具體參變量，此間對(duì)象損傷之特征頻率／５確定成??１８／／Ｚ。鑒于實(shí)際振動(dòng)信號(hào)存在噪聲成分，故在仿真信號(hào)里加入高斯白噪聲，其??相關(guān)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(hào)的時(shí)域表現(xiàn)。???表２－１仿真信號(hào)參數(shù)設(shè)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(qiáng)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(shí)間／ｓ??圖２－３仿真信號(hào)的時(shí)域圖??依次運(yùn)用小波及小波包的方法向仿真信號(hào)作出３、５、７層的消噪分解，原始??信號(hào)經(jīng)預(yù)處理，其信噪比連同均方誤差如表２－２所示。??１６??

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??速度波動(dòng)信號(hào)采取加窗分巾貞，根據(jù)其轉(zhuǎn)速波動(dòng)情況可以推算出振動(dòng)信號(hào)在ｌ〇ｍｓ??到３０ｍｓ是相對(duì)于平穩(wěn)的，由信號(hào)采樣頻率計(jì)算確定，窗函數(shù)長度（幀長）為１２８，??幀移為６４。此后再對(duì)己分段并作窗疊加的加速度信號(hào)作ＳＴＦＴ，以獲取每段的瞬??時(shí)頻域轉(zhuǎn)換，將此頻譜按照時(shí)序逐一存儲(chǔ)，便獲得風(fēng)機(jī)增速箱加速度波動(dòng)信號(hào)的??能量密度矩陣，對(duì)該矩陣進(jìn)行偽彩色映射即可獲得風(fēng)機(jī)增速箱非平穩(wěn)信號(hào)之語譜。??最終，通過對(duì)該風(fēng)機(jī)增速箱兩種故障信號(hào)的處理分別獲得了其高速級(jí)平行軸系大??齒輪斷齒和中速級(jí)平行軸系小齒輪磨損運(yùn)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(shí)間／ｓ??圖３－２高速級(jí)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(shí)間／ｓ??圖３－３中速級(jí)平行軸系小齒輪磨損齒語譜圖??由于高速級(jí)平行軸系大齒輪斷齒故障在風(fēng)機(jī)行星齒輪箱的運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生較??大的沖擊，由圖３－２可以看出，在０？１００００／／ｚ縱坐標(biāo)范圍內(nèi)都可以觀察到很強(qiáng)??２４??


本文編號(hào)：3126610