两种特定齿轮的故障诊断方法研究

发布时间：2017-07-15 21:34

  本文关键词：两种特定齿轮的故障诊断方法研究

  更多相关文章： 齿轮故障诊断 支持向量机 功率键合图 故障树故障诊断

【摘要】：齿轮设备是现代工业传动设备中的一个关键部件，齿轮的运行工况对整个系统的正常运作关系重大。要对齿轮系统的工作状态进行预测和故障诊断，就要先对其机械力学系统建立模型，找出齿轮系统的状态方程和运动规律，为齿轮状态的检测和故障预测提供理论依据。 但是不同种类齿轮的运动规律不同，则对不同的齿轮故障分析的方法可能不尽相同，本文主要对常用的两种简单的齿轮做分析，一种是经常用在复杂工作环境下的硬齿面弧齿锥齿轮，一种是通常最常见的圆柱体直齿齿轮，由于两种齿轮的物理结构不同，对两种齿轮的故障分析方法也不同。 硬齿面弧齿锥齿轮由于齿面和齿线都为非直线方程，其受力分析比较复杂，如果用基于力学模型故障诊断方法时建立模型较难，因此本文采用人工智能的故障诊断方法诊断其故障，可以不必建立其力学模型，同时考虑到硬齿面弧齿锥齿轮在线检测对及时性要求高，计算量较普通齿轮运行稳定、使用寿命长、故障率低的特点，大容量故障信号的采集比较耗时，同时大容量的样本可能带来巨大的计算时间开销等问题，本文采用适合小样本故障识别的支持向量机方法。小波包分解能够对信号进行时-频多尺度多分辨率分析，并且适用于对齿轮故障振动的非平稳信号分析，所以本文采用小波包分解来对齿轮采集信号进行变换和特征提取，并结合弧齿锥齿轮不同类型故障特征能量分布特性差异很大的特点，，提出一种把小波能量方差和小波能量一并带入支持向量机输入向量的算法，通过齿轮故障预测准确率计算对比，表明这两种方法在小样本下对弧齿锥齿轮故障有很高的识别率，并且基于小波能量方差的算法比传统单独训练小波能量算法达到更高的识别率，是一种可行的硬齿面弧齿锥齿轮故障诊断方法。 对于圆柱体直齿齿轮，其物理结构简单，力学分析方法比较成熟。功率键合图方法以向量形式能够简练描述很多能量耦合的复杂系统比如齿轮传动系统并能够用键合图构件快速的建立系统模型，本文根据圆柱体直齿轮的物理力学模型建立考虑齿轮系统时变刚度、摩擦系数和传递误差的圆柱体直齿轮副功率键合图模型，根据键合图模型建立齿轮系统时间因果关系图，根据时间因果图建立圆柱体直齿轮的故障树诊断模型和得到故障树故障集，结合齿轮系统的实际运行情况不断排除故障集找到真正的故障原因。本文通过键合图模型仿真实验证明齿轮摩擦系数降低的故障导致了从动齿轮力矩降低的故障现象，与根据故障树诊断故障结果一样，说明基于键合图的故障树分析法这种定性故障诊断方法计算量小，不需要系统精确数学模型，有较好的完备性和灵活性，是一种可行的圆柱体直齿轮故障诊断方法。
【关键词】：齿轮故障诊断 支持向量机 功率键合图 故障树故障诊断
【学位授予单位】：湖南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3;TH132.4
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 齿轮故障预测与故障诊断的背景和意义10-12
• 1.1.1 齿轮状态检测与故障诊断的背景10-11
• 1.1.2 齿轮故障预测与故障诊断的意义11-12
• 1.2 齿轮故障预测与故障诊断的应用和发展趋势12-13
• 1.2.1 齿轮故障预测与故障诊断的应用12
• 1.2.2 齿轮故障预测与诊断技术发展趋势12-13
• 1.3 课题来源和论文创新点13
• 1.3.1 课题来源13
• 1.3.2 论文的创新点13
• 1.4 论文的主要研究方向内容和工作安排13-16
• 1.4.1 论文的研究内容13-14
• 1.4.2 论文的组织安排14-16
• 第二章 两种齿轮的特性与故障诊断方法研究16-26
• 2.1 齿轮分类16-17
• 2.2 齿轮故障诊断的方法17-20
• 2.2.1 齿轮故障诊断任务17
• 2.2.2 齿轮故障的分类17-18
• 2.2.3 齿轮故障诊断诊断的评价指标18-19
• 2.2.4 齿轮故障诊断技术的分类19-20
• 2.3 硬齿面弧齿锥齿轮早期微小故障诊断识别20-22
• 2.3.1 硬齿面弧齿锥齿轮使用寿命预测20-21
• 2.3.2 基于支持向量机的弧齿锥齿轮早期故障诊断方法提出21-22
• 2.4 基于键合图圆柱体直齿轮故障诊断研究22-26
• 2.4.1 圆柱体直齿轮特征22-23
• 2.4.2 基于键合图的圆柱体直齿轮故障诊断方法提出23-26
• 第三章 基于支持向量机硬齿面弧齿锥齿轮故障诊断26-54
• 3.1 智能故障诊断与硬齿面弧齿锥齿轮微小故障识别26-27
• 3.2 弧齿锥齿轮故障检测装置27-33
• 3.2.1 弧齿锥齿轮实验台27
• 3.2.2 数据采集流程27-33
• 3.3 小波包分解原理及其故障诊断应用33-38
• 3.3.1 小波变换原理33-34
• 3.3.2 小波包去噪在齿轮故障识别中的应用34-37
• 3.3.3 小波包分解及能量提取37-38
• 3.4 支持向量机原理38-46
• 3.4.1 支持向量机分类原理38-42
• 3.4.2 支持向量机参数选择42-44
• 3.4.3 支持向量机多分类器44-46
• 3.5 硬齿面弧齿锥齿轮微小故障识别46-52
• 3.5.1 弧齿锥齿轮的故障小波能量特征提取46-49
• 3.5.2 基于小波能量方差的支持向量机分类算法的提出49
• 3.5.3 基于小波能量方差的支持向量机故障诊断49-51
• 3.5.4 实验结果及分析51-52
• 3.6 本章总结52-54
• 第四章 基于键合图圆柱体直齿轮故障诊断54-72
• 4.1 功率键合图理论的基本知识54-57
• 4.1.1 功率键合图基本概念54-55
• 4.1.2 功率键合图基本图元55-56
• 4.1.3 键合图因果关系56-57
• 4.2 键合图在故障诊断中得应用57-60
• 4.2.1 时间因果图的建立57-58
• 4.2.2 故障树分析法58-59
• 4.2.3 基于键合图模型的故障树故障诊断方法59-60
• 4.3 基于键合图的圆柱体直齿齿轮故障识别研究60-70
• 4.3.1 圆柱体直齿轮系统非线性传动模型推导60-62
• 4.3.2 考虑圆柱直齿轮系统非线性动力学键合图建模62-67
• 4.3.3 建立基于键合图的因果关系图67-68
• 4.3.4 圆柱体直齿轮副键合图故障树的建立68-69
• 4.3.5 仿真验证69-70
• 4.4 本章总结70-72
• 第五章 总结与展望72-74
• 参考文献74-78
• 致谢78-80
• 攻读学位期间取得的成果80

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本文编号：545899