收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于自适应混合特征行星齿轮箱的故障诊断方法研究

陶枝茂  
【摘要】:行星齿轮箱是机械传动系统中的重要部件。因其长期在复杂恶劣的环境中运行,容易造成内部零件发生复合故障,同时运动中齿轮之间进行相互啮合,啮合面容易出现以裂纹为代表的微弱故障特征,因此,监测行星齿轮箱中多故障状态并及时进行诊断确保设备的安全运行,具有较为重要的意义。在工程实践中,单一故障会导致故障的并发性,故障之间互相影响,故障的形式也不一样,导致故障往往不是单一出现。当行星齿轮箱发生微弱复合故障时,其振动信号成分比较复杂,频率的非线性耦合程度较强等特征,造成诊断识别较为困难。本文针对行星齿轮箱出现微弱复合故障较难分析等问题,以行星齿轮箱为研究对象,通过传统动力学模型的分析,建立Volterra级数模型,联合模型和信号分析,提取混合特征,进行微弱复合故障诊断的研究。论文的主要研究工作有以下几个方面:(1)分析行星齿轮箱常见的故障模式和原因以及表现形式,建立了行星齿轮箱的动力学模型以及分析各部件的特征频率。通过仿真分析,发现单一的分析方法较难解决行星齿轮箱的微弱复合故障问题。(2)为了解决微弱复合故障信号中出现非线性耦合性较强,特征较难提取等问题,采用“黑箱”思想,利用系统的输入输出建立Volterra级数模型。通过搭建行星齿轮箱复合故障试验台进行数据的采集,根据系统的输入输出建立基于Volterra级数的行星齿轮箱模型,求解出核函数,分别绘制高阶谱图和切片谱图对比分析,初步验证了方法的有效性。(3)针对非线性模型出现计算量较大、在线实时诊断比较困难等不足之处,提出利用混合特征分类识别微弱复合故障。对时域特征、频域特征和非线性特征的计算公式以及物理意义进行叙述并进行提取。在训练样本有限的情况下,采取支持向量机对微弱复合故障进行分类识别,并对混合特征进行归一化处理。(4)利用支持向量机进行微弱复合故障分类识别中,对支持向量机中需人为设置的参数进行优化,选择遗传算法进行参数优化,构建GA-SVM的参数优化模型,相比传统的SVM模型,优化后的模型分析更加可靠。在针对混合特征可能会出现冗余特征,采用补偿距离评估对混合特征进行剔除挑选。(5)通过对理论研究,经实验表明,加入非线性特征比不加非线性特征的识别率更高,体现出非线性特征的必要性,并且说明非线性特征有利于微弱复合故障的辨识,可以更好地体现非线性的频率耦合特性,并且剔除过后的特征集识别效果更佳,证明了方法的实用性。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前18条
1 李林;李伟;;行星齿轮箱的故障诊断方法分析[J];电子技术;2020年09期
2 毕浩程;蒋章雷;李宇恒;吴国新;王红军;;基于1.5维谱活跃频率的行星齿轮箱磨损故障诊断研究[J];机电工程;2021年10期
3 王况;王科盛;左明健;;一种基于行星齿轮箱复合运动的故障诊断指标[J];振动与冲击;2016年23期
4 孔祥鑫;冯坤;胡明辉;王辰;;平行及行星齿轮箱局部故障诊断方法[J];煤矿机械;2015年11期
5 李海平;赵建民;张鑫;倪祥龙;;行星齿轮箱齿轮磨损故障诊断[J];振动与冲击;2019年23期
6 庞宇;黄晋英;张占一;马广轩;;行星齿轮箱虚拟样机故障动力学仿真研究[J];煤矿机械;2020年02期
7 潘文峰;张达;;离心设备用行星齿轮箱的失效分析[J];机械传动;2010年03期
8 李忠刚;何林锋;;基于深度置信网络的行星齿轮箱振动特征提取[J];电子测量与仪器学报;2019年09期
9 杨长辉;吴灿元;谭勇虎;许洪斌;;大功率循环泵行星齿轮箱耦合动态特性分析[J];机械传动;2013年11期
10 肖伟敬;王振山;张旭东;杨鹏亮;;行星齿轮箱内外齿圈齿面剥落缺陷分析及改进[J];甘肃科技;2020年15期
11 罗成;;行星齿轮箱故障诊断方法[J];科技视界;2019年25期
12 王况;王科盛;左明健;;基于阶次分析技术的行星齿轮箱非平稳振动信号分析[J];振动与冲击;2016年05期
13 王宇航;庞杭洲;崔冬;刘启龙;陈燕;;外制动回转差动行星齿轮箱的研制及应用[J];重型机械;2009年03期
14 常伟;;煤矿机械齿轮和轴承故障诊断研究[J];内蒙古煤炭经济;2019年15期
15 王宇航;庞杭洲;赵玉良;;大功率重载行星齿轮箱在水泥磨辊压机中的应用[J];重型机械;2006年S1期
16 肖志松,唐力伟,王虹,郑海起;行星齿轮箱中齿轮故障模式判别[J];振动与冲击;2005年03期
17 郭方鹏;;风电齿轮箱背对背试验吃色异常分析[J];机电信息;2020年21期
18 张章;王晓峰;;故障诊断技术在齿轮箱检测中的应用[J];冶金设备;2017年S2期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 赵永强;金思勤;林新海;;高速动车组齿轮箱加载试验振动特性及故障诊断研究[A];动车、客车学术交流会论文集(动车分册)[C];2012年
2 王同银;赵志专;;基于HyperWorks汽车齿轮箱振动响应分析[A];2019Altair技术大会论文集[C];2019年
3 李俊峰;昌亮;廉法勇;王杨;王越;韩克鸿;;振动分析技术在冷轧厂设备故障诊断方面的应用[A];2018年全国轧钢生产技术会议论文集[C];2018年
4 吕翔宙;荆锴;;基于BP神经网络风机齿轮箱故障特征信号分析与诊断[A];第三十五届中国(天津)2021’IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集[C];2021年
5 张鸽;高金玉;孙海蓉;;基于互信息技术的风电齿轮箱油温组合预测[A];'19 全国仿真技术学术会议论文集[C];2019年
6 刘雨;;戚墅堰齿轮箱吊杆安装螺栓垫片转动问题的深入剖析[A];2019铁道车辆轮轴学术交流会论文集[C];2019年
7 方翁武;高扬;张志新;宫峰;;轮轴刚度对高铁齿轮箱动力学性能的影响研究[A];2019铁道车辆轮轴学术交流会论文集[C];2019年
8 崔慧娟;;基于EMD-Hilbert的行星齿轮箱在线故障诊断[A];第二届中德机电一体化职业教育国际论坛暨第三届全国机电一体化专业教学经验交流会论文集[C];2019年
9 卢越;刘嘉增;;通用型风力发电机组齿轮箱精过滤系统的研究[A];第七届中国风电后市场交流合作大会论文集[C];2020年
10 钟国松;;风电齿轮箱优化维修[A];第七届中国风电后市场交流合作大会论文集[C];2020年
11 赵立超;陈长征;;基于神经网络的风电机齿轮箱振动信号的分析与应用[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
12 王奉涛;李海峰;张亮;宋鲁涛;;高速齿轮箱性能检测系统的研制[A];2010中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2010年
13 滕伟;武鑫;高青风;柳亦兵;;风电齿轮箱振动信号的倒频谱分析[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
14 谭笑;王晖;宋鲁涛;刘令波;;齿轮箱振动倒谱分析与故障诊断[A];第十二届沈阳科学学术年会论文集(理工农医)[C];2015年
15 张帅;张庆运;;风电机组齿轮箱油温高原因探讨及解决方案研究[A];第六届中国风电后市场交流合作大会论文集[C];2019年
16 许军;芮立鑫;王福东;;风电齿轮箱的应用及维护[A];第三届中国风电后市场专题研讨会论文集[C];2016年
17 刘静;周凤星;;一种同步齿轮箱初始故障的在线监测与诊断装置的研究[A];全国冶金自动化信息网2009年会论文集[C];2009年
18 华青松;白景利;陈凤艳;;功率分流型风电齿轮箱的优化设计[A];中国农业机械工业协会风能设备分会2012年度论文集(上)[C];2012年
19 何俊;杨世锡;甘春标;;受外部载荷激励的风机齿轮箱动力学建模及故障特征提取[A];中国力学大会——2013论文摘要集[C];2013年
20 赵镜涵;;悬挂齿轮箱润滑故障的分析与处理[A];第六届摩擦学工矿企业润滑技术工业应用学术年会论文集[C];1998年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 李峰;基于振动和电流信号的行星齿轮箱多故障诊断方法[D];太原理工大学;2019年
2 魏禹;基于熵值的齿轮箱故障特征提取与早期故障诊断方法研究[D];哈尔滨工业大学;2019年
3 张冕;行星齿轮箱关键零部件故障诊断[D];电子科技大学;2019年
4 窦春红;风电齿轮箱运行状态监测与故障诊断[D];北京交通大学;2019年
5 王晋鹏;船舶齿轮箱振动噪声预估及低噪声结构设计方法研究[D];西北工业大学;2018年
6 武鑫;基于数据驱动的风电机组关键部件监测预警技术研究[D];燕山大学;2019年
7 江国乾;基于排序模式分析与深度学习的风电设备故障诊断方法研究[D];燕山大学;2017年
8 王利明;齿轮箱齿轮故障振动信号变尺度解调与振动特征提取算法研究[D];重庆大学;2018年
9 贺妍;基于群智能算法融合的行星齿轮箱损伤状态识别诊断及维护[D];中北大学;2019年
10 宁少慧;基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断研究[D];太原理工大学;2017年
11 吴路路;电子齿轮箱高速高精度控制及误差补偿算法研究[D];合肥工业大学;2017年
12 李广全;高速列车齿轮箱箱体动态特性及疲劳可靠性研究[D];北京交通大学;2018年
13 王新晴;齿轮箱不解体诊断技术研究[D];天津大学;1998年
14 翟洪飞;大功率风电齿轮箱系统耦合动态特性研究[D];重庆大学;2016年
15 庄磊;电子齿轮箱关键控制技术及其应用研究[D];南京航空航天大学;2001年
16 江星星;齿轮箱关键部件非平稳振动信号分析及诊断方法研究[D];南京航空航天大学;2016年
17 田晓青;柔性电子齿轮箱设计及精度控制方法研究[D];合肥工业大学;2014年
18 龙霞飞;大型风力发电机组齿轮箱智能化故障诊断方法研究[D];华南理工大学;2019年
19 王志坚;齿轮箱复合故障诊断特征提取的若干方法研究[D];太原理工大学;2015年
20 杨彦军;基于多维监测的风电齿轮箱动态预警及应用研究[D];沈阳工业大学;2021年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 陶枝茂;基于自适应混合特征行星齿轮箱的故障诊断方法研究[D];西安建筑科技大学;2021年
2 崔昊;基于数据驱动的行星齿轮箱关键零部件故障诊断[D];电子科技大学;2020年
3 徐志平;行星齿轮箱全息故障诊断[D];中国石油大学(华东);2014年
4 杨璐;行星齿轮箱的振动响应分析与故障诊断[D];电子科技大学;2014年
5 胡少梁;基于深度学习的行星齿轮箱智能诊断方法研究[D];大连理工大学;2021年
6 隆勇;基于振动信号分离法的行星齿轮箱故障特征提取研究[D];昆明理工大学;2019年
7 钟宇婷;考虑刚度激励和误差激励的行星齿轮箱动力学建模方法[D];电子科技大学;2021年
8 庞宇;行星齿轮箱数字孪生体动力学仿真与故障诊断研究[D];中北大学;2020年
9 樊家伟;行星齿轮箱智能故障诊断及其齿轮振动仿真[D];昆明理工大学;2021年
10 傅国豪;风机齿轮箱特征提取与故障诊断方法研究[D];上海电机学院;2020年
11 任川;应用刚柔耦合模型和图像识别的行星齿轮箱微弱故障诊断[D];中北大学;2021年
12 李海珠;基于高斯过程的齿轮箱状态预测与故障识别[D];重庆大学;2019年
13 董佳圆;风电机组齿轮箱故障预警及诊断研究[D];东北电力大学;2021年
14 韩婷婷;基于改进盲源分离方法的齿轮箱故障诊断[D];大连理工大学;2019年
15 王曾;齿轮箱振动噪声分析及其优化研究[D];哈尔滨工程大学;2018年
16 郑赢豪;基于虚拟传感的齿轮箱状态预警及趋势预测方法研究[D];中国石油大学(北京);2018年
17 马智博;高炉上料传动系统齿轮箱轴承故障诊断研究[D];辽宁科技大学;2019年
18 周晓庆;基于FCE和DUCG的齿轮箱运行状态评价与故障诊断[D];江西理工大学;2019年
19 徐阳;基于VMD和小波的风电机组齿轮箱的故障诊断[D];华北电力大学;2019年
20 李伟明;大型风机齿轮箱在线监测与故障诊断应用研究[D];华南理工大学;2019年
中国重要报纸全文数据库 前20条
1 记者 林佳萍;前进齿轮箱:小配件撬动农机变革[N];绍兴日报;2019年
2 本报记者 张子瑞;风电齿轮箱冠军控股方再“易主”[N];中国能源报;2018年
3 本报记者 蒋云龙;这个齿轮箱不一般[N];人民日报;2017年
4 张一一;罗罗宣布UltraFan动力齿轮箱创世界最大功率纪录[N];中国航空报;2017年
5 记者 矫阳;中国高铁齿轮箱技术接受高寒考核[N];科技日报;2014年
6 记者 杨建光;中国高铁齿轮箱技术获重大突破[N];人民铁道;2014年
7 本报记者 栗清振;风机主齿轮箱设计带来润滑挑战[N];中国电力报;2015年
8 周潇潇;杭齿轻量化齿轮箱研发上轨道[N];中国船舶报;2014年
9 金小萍;杭齿新型齿轮箱首度打入海监船配套市场[N];中国船舶报;2012年
10 成吉昌 蔡云龙;江苏泰隆核电齿轮箱实现国产化“零”的突破[N];工人日报;2012年
11 吉昌 国元;泰隆集团核电应用齿轮箱国产化实现突破[N];科技日报;2012年
12 通讯员 徐哲 记者 刘晓东;泰隆核电齿轮箱融入全球产销网[N];江苏经济报;2010年
13 本报记者 成吉昌 通讯员 徐哲 阚国元;江苏泰隆结束核电齿轮箱依靠进口历史[N];中国工业报;2010年
14 金小萍;杭齿HCQ700轻型高速齿轮箱投入市场[N];中国船舶报;2010年
15 记者 周升友;杭齿:打造中国齿轮箱金字招牌[N];中国船舶报;2007年
16 刘荣进;重庆齿轮箱公司 力争今年创产值7亿元[N];中国建材报;2004年
17 记者 韩晓霞;GE进军国内风机齿轮箱市场[N];中国石油报;2006年
18 ;齿轮箱专家与泵专家面对面对话[N];中国工业报;2003年
19 宁轩;南京高精船用侧推及齿轮箱获国家专利[N];中国船舶报;2013年
20 陈生华;南京高精研发出大功率非标齿轮箱[N];中国船舶报;2010年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978