关键词： 传动齿轮箱   声信号   故障诊断   特征提取   一维残差神经网络  

摘要： 传动齿轮箱是最常使用的机械设备,直接关系到工业生产的各个方面,开展对该类设备故障诊断与状态监测研究具有重要理论价值和实践意义。针对传统的振动信号故障诊断方法的不足,结合声信号的非接触式检测、信号易于收集、易于发现早期故障、可对目标设备进行在线实时监测等优点,作者展开了基于声信号的传动齿轮箱故障诊断研究。首先,对传动齿轮箱常见故障类型及机理进行了介绍。从声学的理论基础出发,表明声音与振动的关系,并通过文献的分析与研究,阐述了声信号在故障诊断方面的优势。介绍现有几种技术成熟的声信号故障诊断的方法,以及原理和特点。同时,针对传动齿轮箱的声信号的特点进行了分析说明。其次,基于研究目的以及研究内容,在现有实验设备的基础上设计了实验方案,开展了声信号的采集实验,并同步采集振动信号,以便对比基于声信号传动齿轮箱的故障诊断效果。在实验中,主要采集分析对象包括传动齿轮箱的滚动轴承故障信号和齿轮箱齿轮啮合故障信号。再次,对传动齿轮箱的声信号的降噪和特征提取预处理方法进行了研究。创建信号降噪性能指标体系:通过信噪比、信噪比增益进行仿真信号降噪性能评价,根据对实测信号处理结果发现,小波包分解降噪对声信号降噪效果要优于小波分解降噪。并且对比研究了经验模态分解算法及其优化算法的特征模态提取效果,通过经验模态分解算法(EMD)和集合经验模态分解算法(EEMD)计算得到的固有模态分量均存在“模态混叠”现象,选择其中的特定模态分量进行故障分类效果不佳,使用自适应噪声完备集合经验模态分解算法(CEEMDAN)能够有效分解提取出包含均匀尺度特征频段的时域波形数据,且不存在“模态混叠”现象,在振动信号与声信号的模态分量图中得到验证,实现了声信号的去噪以及目标特征的精确提取。最后,对传动齿轮箱的故障声信号进行分类方法的研究,采用一维残差神经网络这种深度学习方法对经过预处理的故障声信号进行深层特征提取,实现传动齿轮箱的故障分类。通过对比实验,将传动齿轮箱声信号进行小波包分解降噪与CEEMDAN特征模态提取预处理,并结合一维残差神经网络进行故障识别分类,其样本分类准确率达到95.1%。因此,运用提出的方法,成功地使用声信号对传动齿轮箱进行了故障分类。

关键词： 磁齿轮   旋转磁化圆筒   转矩   有限元法   BFGS算法   多种群遗传算法  

摘要： 近二十年来,磁场调制型同心磁齿轮的出现使得磁性齿轮得到飞速发展,特别是近几年出现的旋转调制型同心磁齿轮比传统的硅钢片调制型同心磁齿轮转矩传递能力得到非常大幅度的提升,正在成为新的研究热点。旋转调制型同心磁齿轮利用旋转磁化圆筒代替传统的固定硅钢片调制块,显著地增强了调制块对磁场的调制效应,也成为这类磁齿轮转矩密度大幅度提升的关键。然而,确定自由旋转的磁化圆筒的旋转方向和角度是旋转调制型同心磁齿轮的理论分析、性能仿真计算和设计的前提,并且是这类磁齿轮研究的主要难点之一。另一方面,旋转调制型同心磁齿轮的内外转子和旋转磁化圆筒上都需要使用永磁体,针对如何配置这些永磁体以实现转矩性能的最优化,目前还缺乏相关的研究工作。针对一台旋转调制型同心磁齿轮,本文采用了二维有限元分析与具有预设处理的 Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS)算法相结合的方法,求解磁齿轮运行过程中旋转磁化圆筒的旋转方向和角度,并在此基础上计算磁齿轮形成的磁力转矩。为了进一步提升该磁齿轮的转矩传递能力和经济性,本文分别以最大转矩和单位体积永磁体产生的最大转矩为目标,采用多种群遗传算法与嵌套其中的有限元和BFGS算法,对该磁齿轮的永磁体结构进行优化设计。多种群遗传算法对具有多峰性质的内外转子和磁化圆筒永磁体厚度优化问题进行了求解,在此永磁体厚度配比的基础上,本文又优化了内外转子的极弧系数,并分别对主、副磁体段宽度固定与可变的内转子Halbach阵列结构进行了优化设计。本文为具有不同永磁体结构和充磁方式的旋转调制型同心磁齿轮设计了一套完整的电磁分析、计算和优化方法。通过比较和分析不同类型的永磁体最优结构和充磁方式条件下的转矩传递能力、转矩脉动性能和气隙磁通密度谐波,本文为下一代高性能旋转调制型同心磁齿轮的设计积累了一定的知识和经验。

关键词： 2.5D   单胞模型   有限元分析   齿轮   弹性模量  

摘要： 近年来,随着复合材料的广泛应用,2.5D编织复合材料技术飞速发展。2.5D编织复合材料与其他三维编织复合材料相比在材料力学性能相近的情况下具有比其他三维编织复合材料更加简单的结构,这使得它在众多领域大放异彩。本文以2.5D浅交弯联编织复合材料作为研究对象,通过对其进行细观到宏观尺度的性能仿真分析,得到材料整体力学性能,然后将其应用到一对直齿圆柱齿轮上计算齿轮的力学响应,最后与试验进行对比以验证有限元分析的正确有效性,为2.5D编织复合材料的应用提供参考。(1)材料力学性能分析方法。文章分别研究了纤维束的力学性能分析方法和材料的力学性能分析方法,纤维束的力学性能分析方法主要包括了:Mori-Tanaka法、桥联矩阵模型、经验公式等;材料的力学性能分析方法主要包括了刚度平均法、均匀化方法和有限元方法等。研究了不同方法的优劣,选取了最适合的研究方法。(2)2.5D编织复合材料单胞模型。文章采取从细观到宏观的研究方法,通过建立单胞模型来近似替代材料整体。总结归纳现有的三种典型的纱线截面:“跑道”形,凸透镜形、六边形,分别建立不同纱线截面下的材料及单胞模型,通过经纬纱线间的几何关系对不同纱线截面下材料的关键参数进行计算与推导,然后采用三维实体建模软件Creo得到材料实体模型,进而提取其单胞模型,并对不同纱线截面下各组分材料的纤维体积分数进行了计算。(3)2.5D编织复合材料力学性能分析。先用理论分析方法—桥联矩阵法计算了2.5D浅交弯联编织复合材料的弹性模量、剪切模量及泊松比;再利用有限元分析软件Abaqus计算了三种不同纱线截面下单胞的刚度力学性能,与理论分析方法进行对比验证;然后计算了三种不同纱线截面下材料的弯曲模量;最后计算了在不同经纱纬纱密度下材料的弹性模量、剪切模量、泊松比随着经纬纱纱线密度增加的变化规律。(4)2.5D编织复合材料齿轮仿真分析及试验。文章将2.5D浅交弯联编织复合材料应用于一对直齿圆柱齿轮上,通过有限元分析研究了传动齿轮在啮合过程中的应力变化规律,计算了应力随扭矩的变化情况。有限元分析计算了齿轮在脉动加载下的最大弯曲应力,然后通过试验加载得到了复合材料齿轮在不同载荷下的最大弯曲应力,验证了有限元分析的正确性,进而验证了对材料的力学性能分析的正确性,为2.5D浅交弯联编织复合材料的齿轮应用提供借鉴。

关键词： 17CrNiMo6齿轮钢   带状组织   成分偏析   合金元素   热处理  

摘要： 当今世界,随着能源短缺、温室效应加剧,对清洁能源的需求也越来越高,风能作为一种绿色的能源已在全球范围内被广泛关注,因而风电装机容量持续增大。17CrNiMo6风电齿轮作为风电设备的关键零部件之一,所以有极为严格的性能要求,然而在17CrNiMo6齿轮钢热加工过程中会产生带状组织,严重制约着其加工性能和使用性能。因此,本文通过研究分析17CrNiMo6风电齿轮钢带状组织形成的原因,采用不同参数的热处理工艺,探索减少或消除带状组织的有效方法,并结合锻造工艺和等温正火工艺设计优化方案,为减弱和消除带状组织、混晶组织及非平衡组织提供了参考建议。获得的主要研究结果如下:(1)利用光学显微镜、扫描电子显微镜和能谱仪,对17CrNiMo6风电齿轮锻态试样进行研究,结果表明:17CrNiMo6风电齿轮各部位的锻态试样有不同程度的、由铁素体带和珠光体+贝氏体带组成的带状组织,合金元素在珠光体+贝氏体区域的富集是带状组织产生的根本原因,锻后冷速的不足且不均匀是带状组织产生的直接原因。(2)采用高温扩散退火工艺,发现该工艺可以均匀化合金元素,从根本上消除带状组织。加热温度越高、保温时间越长,合金元素分布越均匀,晶粒尺寸差越小,且组织由不规则块状铁素体和珠光体+贝氏体变为沿晶界析出的网状铁素体和贝氏体;17CrNiMo6齿轮钢锻态试样在加热温度为1100℃、保温时间为11h和加热温度为1250℃、保温时间为2h时,带状组织均消失,但是晶粒尺寸差较大、合金元素偏析程度也较高,而加热温度为1250℃、保温时间为4h时,合金元素分布均匀。(3)奥氏体化后的冷却速度对减弱带状组织的作用比较明显,加快冷速抑制先共析铁素体的形核长大,从而抑制了带状组织的产生,但是无法从根本上消除合金元素偏析;且17CrNiMo6齿轮钢锻态试样在炉冷、空冷、风冷时均有大量贝氏体组织产生。(4)结合现有工艺,在锻造的不同火次中间适当延长保温时间3～5h,再通过合理的锻后和等温正火的匀速快冷,可以消除带状组织与混晶现象、切断组织遗传,并得到平衡组织铁素体与珠光体。

关键词： 偏置正交弧线齿面齿轮副   安装误差   接触应力   啮合轨迹   齿面修形  

摘要： 弧线齿面齿轮副是一种新型的传动机构，具有质量小、传动稳定、噪声低、分流性能好等诸多优点，常被用于空间结构紧凑且传动精度要求高的航空工业中。偏置面齿轮副作为一种新的传动形式，能够根据设计者需求更加灵活地改变圆柱齿轮摆放位置，增加设计空间，具有一定的研究意义。本文以偏置面齿轮副作为研究对象，对其齿面设计、齿宽计算、三维建模、啮合分析和齿面修形等方面进行了一定的研究，研究内容如下：　　1.建立偏置弧线齿面齿轮副展成坐标系，根据包络展成原理，求出偏置面齿轮齿面方程。结合微分几何知识，计算出内端根切与外端顶尖的具体位置，确定面齿轮的最大齿宽。利用MATLAB编程软件构建齿面数学模型，并在CATIA中绘制面齿轮副实体三维模型。　　2.构建包含安装误差的偏置面齿轮副啮合坐标系，根据连续接触条件建立轨迹计算方程组，根据TCA计算实例探究各项参数对轨迹偏移的影响，结果显示：在标准安装情况下，圆柱齿轮齿数对啮合轨迹偏移影响较小，而压力角的影响较大;在非标准安装情况下，轴交角误差对啮合轨迹偏移影响最大，而轴交错误差和轴向偏移误差的影响相对较小。　　3.依据弹性力学原理，计算面齿轮副齿面的主曲率与主方向，推导接触应力计算公式，并探究齿面接触椭圆与接触应力的变化规律。结合安装误差分析结果，总结安装误差与接触应力的关系。结果表明：三类安装误差中轴交角误差对接触应力影响最大，而轴向偏移误差影响最小。　　4.针对安装误差导致的轨迹偏移问题，使用两种不同的修形方式对面齿轮副进行修形。首先使用齿向修形技术对圆柱齿轮进行修形，结果显示齿向修形技术在一定程度上可以降低误差敏感性，但仍有不足。然后使用齿廓抛物线修形技术对面齿轮副进行修形，发现齿廓修形有更好的修正效果，可以更有效地降低误差敏感性。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   横向联邦学习   密集连接网络   图像编码   非独立同分布  

摘要： 随着工业大数据时代的来临,以数据为驱动的机械设备故障诊断方法得到了广泛的研究与应用。齿轮箱作为机械设备的关键部件,更是成为了热门的研究对象。缺乏足够高质量故障数据的企业若要利用其他企业拥有的高质量故障数据来帮助自己完成故障诊断模型的训练,需要打破由于法律法规和行业规范导致的“数据孤岛”问题。横向联邦学习因其分布式学习的架构和具有隐私保护的特性,为企业解决“数据孤岛”问题提供了新方法。本文以齿轮箱为研究对象,以横向联邦学习为研究方法,研究在横向联邦学习框架下的齿轮箱故障诊断方法,主要工作内容和创新点如下:(1)提出基于横向联邦学习的齿轮箱故障诊断方法并进行可行性验证。针对齿轮箱故障数据的“数据孤岛”问题,本文将横向联邦学习框架与齿轮箱故障诊断模型结合,实现多参与方对齿轮箱故障诊断模型的联合训练。实验采集同一工况下行星轮点蚀、磨损、断齿和正常状态的振动波形数据,人工筛选故障敏感特征并贴上标签制作成样本。利用FATE框架及其深度神经网络算法组件对样本进行训练。经过100轮联合训练以后,故障诊断的准确率达到了90.50%。证明了将横向联邦学习应用于齿轮箱故障诊断领域的可行性。(2)提出将密集连接卷积网络与横向联邦学习框架结合的齿轮箱故障诊断模型。针对DNN等传统机器学习模型需要人工筛选故障敏感特征的缺点,本文研究利用深度卷积神经网络自动提取故障敏感特征的方法,并提出63层网络结构的密集连接卷积网络,保证极高准确率的同时减少了模型参数。针对FATE框架的缺点,利用python语言手动搭建横向联邦学习框架,研究该模型在横向联邦学习框架下的性能。将采集的4类故障数据制成时域图样本并进行训练和预测,模型仅经过20轮聚合准确率就达到了93.25%,高出基于DNN的横向联邦模型约3个百分点,证明该模型在横向联邦学习框架下具有优秀的故障诊断能力。(3)提出了基于快速傅里叶变换和格拉姆角差场的一维振动信号转二维图像的方法。针对卷积神经网络以图像为输入的特性以及传统一维数据转二维图像方法的局限性,本文从提高图像质量的角度切入,提高横向联邦模型的整体性能。实验以诊断准确率和模型收敛速度为依据,将本文所提方法与使用FFT和GADF处理后得到的故障样本进行对比。实验结果显示仅使用GADF时得到的样本在迭代20次后诊断准确率为94.00%;仅使用FFT得到的样本在迭代11次后准确率达到了100%;而使用所提方法得到的样本在仅迭代3次的情况下准确率就达到了100%,较前两者在收敛速度和准确率上都有所提升。证明所提方法在对振动序列数据进行图像编码时具有更好的效果。(4)提出基于实例标准化的齿轮箱故障诊断模型。针对企业之间故障数据并非是独立同分布的问题,研究非独立同分布数据造成模型性能降低的原因,提出使用实例标准化代替原密集卷积网络的批标准化,减轻非独立同分布数据对模型聚合速度和模型性能的影响。实验结果显示基于批标准化的模型在数据分布差异较大时,模型训练失败,而基于实例标准化的模型仍能在聚合9次后达到100%的故障诊断准确率。证明通过所提方法可以有效提高非独立同分布数据下整体模型的收敛速度和性能。

关键词： Volterra级数   故障诊断   风电机组齿轮箱   改进遗传算法  

摘要： 随着能源短缺与电力需求的增加,风电产业快速发展,受恶劣环境影响,风电机组齿轮箱故障频发,可靠的故障诊断方案对于提高风电机组可靠性并降低运维成本至关重要。基于齿轮箱故障表现出的非线性特征,以及Volterra级数模型可以直观表达非线性系统动态行为的特点,研究基于Volterra时域模型的齿轮箱故障诊断方案,该方法的关键是准确辨识Volterra时域核,通过仿真与实验研究,验证了该方法的可行性与实用价值,主要内容如下:针对传统最小二乘方法只能离线辨识、易受干扰、需要目标函数连续可导等不足,研究了基于递推最小二乘的Volterra时域模型辨识方法,该方法采用递归思想,避免了对矩阵的直接求逆,减少了计算量。仿真研究中用三阶非线性系统模型检验了该方法的性能,结果表明,该方法具有较高的收敛速度与辨识精度。鉴于遗传算法强大的全局寻优性能,在高维问题中快速找到解决方案的能力,提出基于遗传算法的Volterra级数模型辨识方法,并给出辨识步骤,仿真研究表明,不论是否存在噪声干扰,该方法都具有较高的辨识精度与收敛速度。最后,利用所提的方法建立了齿轮箱轴承两种状态的Volterra时域模型,实验结果表明Volterra时域模型能明显反映系统内部特性的变化,可以有效的区分两种状态。针对基于遗传算法的Volterra模型辨识方法中存在的不足,提出了遗传算法的改进方案,包括自适应染色体结构与搜索范围、重启策略等,并将改进遗传算法应用到Volterra时域模型辨识中。仿真研究表明,该方法可以辨识出简化的Volterra模型,且辨识精度高、收敛速度快、鲁棒性强,各方面性能优于遗传算法。通过实验,使用两种方法辨识轴承正常与故障状态的Volterra时域模型,进行对比分析,结果表明,改进遗传算法在模型简化及辨识稳定性方面均有良好表现,是一种行之有效且具有实际应用价值的Volterra时域模型辨识方法。

关键词： 轴承磨损   二硫化钼   FTA   润滑脂   极压性  

摘要： 针对某轴向承载齿轮箱轴承异常磨损问题，通过故障树分析法(Fault Tree Analysis，简称FTA)进行故障分析，对故障轴承进行复核复算与检测分析，分析结果确定为润滑脂极压性不足。通过调研减摩抗磨添加剂在润滑脂中的使用，选定添加二硫化钼的7254高低温二硫化钼润滑脂。在加注新润滑脂后进行可靠性试验，500次试验后轴承无磨损，得出二硫化钼类添加剂润滑脂适用于大承载需求轴承的结论。

关键词： 小模数齿轮   工业CT   投影   重建   Geant4  

摘要： 小模数齿轮作为齿轮零件中的重要组成部分,主要应用于数控机床和机器人中的精密减速器、航空仪表、汽车电子、半导体制造设备、医疗仪器、办公设备等。小模数齿轮具有尺寸小、齿槽间隙小的特点;尤其是小模数塑料齿轮更具有强度较低、易发生变形,使用接触式测量方法较为困难。计算机断层成像(CT)技术最早应用于医学领域,是基于射线衰减机理结合计算机衍生而来的图像重建技术;CT技术应用于工业领域时被称为工业CT技术,目前已广泛应用于汽车、铁路、航空航天、军工国防、材料等领域。工业CT技术作为非接触测量方式,可以检测复杂零部件的内部缺陷、构造、几何尺寸和精度特征。但同时工业CT机结构复杂,在获取投影图像的测量过程中误差源较多,不确定度评定较为困难。为了工业CT齿轮测量应用及系统测量不确定度评定,有必要建立给定参数被测齿轮的虚拟CT投影图像和重建图像的数学模型。本文针对小模数直齿渐开线圆柱齿轮,研究其投影图像及重建图像的数学模型及仿真分析。本文主要完成了以下工作:(1)建立了小模数齿轮工业CT中的投影图像及重建图像的数学模型,将齿轮端截面按径向距离分割,依次建立各部分投影值的数学模型,再组合得到端截面投影模型。(2)仿真了小模数齿轮工业CT的投影图像和重建图像。用MATLAB仿真得到齿轮端截面不同转角投影值数据,对一个旋转周期内的投影值数据组合得到投影图像灰度图;基于投影图像灰度图得到了齿轮端截面重建图像,并将其二值化得到齿轮端截面数据。(3)用Geant4虚拟测量了同样参数齿轮在工业CT中的投影值数据,通过将MATLAB仿真得到的投影值数据与Geant4虚拟测量进行对比,验证了本文提出的数学模型的准确性。(4)对比了数学模型的MATLAB重建图像数据与标准齿轮数据,进一步验证数学模型的准确性;并对重建图像的渐开线曲线部分进行了拟合来提升精度。

关键词： 地铁齿轮箱   润滑性能   润滑参数   圆锥滚子轴承   温度场   数值模拟  

摘要： 齿轮箱是地铁车辆传动系统的核心部件,在实际运行过程中,存在低速时齿轮搅油不充分导致轴承润滑不足,高速时轴承转速过快而引起温升过高的问题。因此,地铁减速器工作过程中箱体内部轴承的润滑和温升状况是必须研究的问题。本文构建了地铁齿轮箱的三维模型,阐述了地铁齿轮箱润滑系统的工作原理;为了研究齿轮箱工作过程中润滑参数对润滑性能的影响机理,基于计算流体动力学理论,采用数值仿真的方法分析研究了齿轮箱在不同工况条件下的润滑性能和温升状况,主要研究内容如下:为分析齿轮箱工作时内部的润滑条件,合理布置箱体内的集油槽,建立了齿轮箱润滑流场的二维仿真模型。采用VOF模型捕捉箱体内油气两相流动的分界面,结合动网格技术,求解不同工况条件下箱体内润滑流场的分布情况。结果表明:浸油齿轮的转速对初始时刻润滑油的分布有较大的影响,随着转速的增加,润滑油搅动作用更明显,内部流场更快进入稳定状态,转速对稳态时润滑流场的分布影响不大;箱体内有涡旋现象产生,涡旋对润滑油的分布和速度有一定的影响。以某地铁齿轮箱输出轴圆锥滚子轴承润滑系统为研究对象,建立了滚子轴承润滑和温升状况的数值仿真模型,研究了不同工作条件下地铁减速器输出端轴承的油膜体积分数和温升状况。采用Fluent软件,并结合VOF方法和多参考系模型（MRF）分析了轴承腔内润滑油和空气的两相流动,研究了转速、入口处油气速度以及润滑油体积分数对滚子轴承润滑和温升状况的影响。仿真结果表明:在低转速阶段（30r/min）,润滑油集中在轴承的上半部,距离入口较远处润滑油分布极少,长期处于此工况下,轴承可能会产生润滑不良的情况;轴承内部温度分布不均匀,温升随着轴承转速的增大而增大,在车辆高速运转时,最大温升达36.9℃。论文仿真分析的结果为解决实际中齿轮传动润滑流场分析提供参考,同时对齿轮箱结构设计、润滑系统的优化提供帮助。