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《南昌航空大学》 2019年
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齿轮箱动力学分析与故障诊断方法研究

陈康  
【摘要】:齿轮箱作为一种传递扭矩的变速机构,被广泛应用于机械设备的动力传动系统。由于齿轮箱长期处于恶劣的工作环境中,易于发生故障。对齿轮箱的工作状态进行识别,并对其损伤程度进行估计可以避免事故的发生,减少经济损失。因此,对齿轮箱的工作状态进行识别具有重要的意义。本文以齿轮箱为研究对象,通过动力学分析进行了仿真模拟;针对齿轮箱振动信号非线性的特点,提出了改进的经验小波变换方法,并将改进的经验小波变换与支持向量机相结合对齿轮箱的状态进行识别。本文的主要工作如下:1.计算了理想状态下两个外齿轮啮合的重合度,推导了外齿轮无故障情况下的啮合刚度表达式,并利用单自由度动力学模型进行了仿真分析。建立了六自由度动力学模型,并对仿真结果进行了时域和频域分析,表明啮合线方向上的振动更加剧烈;与单自由度动力学模型仿真结果作了比较,表明六自由度动力学模型较单自由度动力学模型更好。根据齿轮无故障啮合刚度的表达式推导了齿轮局部剥落的啮合刚度表达式,以六自由度动力学模型为基础进行了仿真;针对不同的损伤程度,在时域和频域上对仿真结果进行了分析;分析了峭度、均方根、脉冲因子和峰值因子等指标随齿轮故障程度的变化趋势,可以为后续工作提供借鉴。2.利用原始经验小波变换对频谱进行分割,提取分割后各个频率段的谱峭度、脉冲因子和峰值因子三个统计指标;通过熵权法将三个指标融合,构造出收益函数,并根据融合准则应用于相邻频段的融合;利用频谱融合后得到的滤波器组将原始信号分解成一系列单分量,从中选取收益增长率最高的单分量作Hilbert变换,并对得到的包络信号进行频谱分析;将改进算法运用于齿轮箱齿轮局部故障的仿真信号和实验信号,验证了改进算法能够在带噪信号中自适应的检测到脉冲冲击成分。与原始方法进行了比较,证明了改进算法优于原始算法,可以用于第4章构建支持向量机的样本点。3.利用时域同步平均降噪方法对采集的振动信号进行了降噪预处理,提高了信噪比。运用经验小波变换对信号频谱进行划分,提取出各频带中的能量构造信号的能量熵,并与时域统计方法提取出的特征属性相结合构造信号的特征向量,作为支持向量机的样本点。用构建好的三类样本点对改进结构的支持向量机进行训练和测试,结果表明能够有效识别齿轮的状态。
【学位授予单位】:南昌航空大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TH132.41

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