分形在齿轮箱故障诊断中的应用

【摘要】：在现代化生产中,机械设备系统的状态监测和故障诊断问题越来越受到重视,它具有很大的实用价值和经济价值。近几年来,有许多国内外学者对此进行了很多研究,提出了故障诊断的新方法、新技术,把分形理论应用于机械系统故障诊断领域,是近年来国内外学术界的新动向。运用分形理论,不仅可以定性,而且可以定量地分析系统的运动状态,从而实现对复杂机械系统的故障诊断。 滚动轴承和齿轮是齿轮箱中最常见的零部件,它们的运行状况直接影响到整台机器的功能。本文在分析滚动轴承和齿轮的振动机理的基础上,总结了它们的典型故障类型,详细介绍了齿轮箱振动信号分析与故障诊断的方法,提出了对齿轮箱进行简易诊断的基础上再进行精密诊断的方法。 基于分形理论,从分形基本原理出发,提出了网格维数的二进分形计算方法,编制网格维数的计算程序。对标准正弦信号和余弦信号进行了计算,获得了较为准确的结果。提出了采用短时分形维数为参量函数的分形滤波方法,对Weierstrass函数进行了分形滤波,结果表明分形滤波具有降噪和保持时域信号的双重优点。 基于不同采样周期的振动信号的网格维数,建立了由维数距离为识别系统故障的分形诊断方法,该方法在模拟算例中获得了良好的识别结果。论文以JZQ250型齿轮箱为研究对象,详细介绍了信号采集的实验装置和实验模型,并简述了测点的布置与选择, 对常见的滚动轴承和齿轮进行了分形诊断,在时域上完成了较为准确的诊断结果。 分形诊断要求外界条件少,只要在时域内诊断即可达到诊断目的,有良好的通用性和较为准确地实现系统状态的判断。