基于刚柔耦合动力学的定轴齿轮箱故障仿真

齿轮传动系统的故障所导致的调频调幅作用会引起齿轮箱的振动频率成分复杂多变,且在研究故障时主要使用经验公式替代故障激励。鉴于此,在LMS Virtual Lab中建立齿轮箱刚柔耦合模型,通过CAD Contact Force识别齿轮轮廓,并产生相应的故障激励,研究定轴齿轮箱在正常、偏心故障、断齿故障情况下的振动频谱响应。经仿真分析发现:正常情况下,齿轮振动响应频率成分为其啮合频率及其倍频;在偏心情况下,响应频率成分除了正常情况下的频率成分外,在啮合频率两旁还有以故障特征频率为间隔的不对称调制边频带;在断齿故障下,在共振频率处出现以故障特征频率为间隔的不对称调制边频带,且调制边频带遍布整个频带。不对称调制边频带的产生是由调幅和转速波动引起的调频共同作用导致的。     

基于刚-柔耦合模型的高速机车齿轮传动系统断齿故障仿真分析

用三维建模软件SOLIDWORKS对DF4B型机车走行部传动系统进行建模,并利用有限元软件ANSYS对故障齿轮进行柔性建模,再将三维模型导入动力学仿真软件ADAMS中,建立刚-柔耦合模型并进行仿真,最后分析了不同测点处的振动仿真结果。结果表明:通过对不同故障齿轮的振动信号进行频谱分析可准确的判断出故障的发生频率及故障的严重程度。通过对同一故障的不同测点进行分析可知振动信号的传递性,从而为状态监测中传感器的布置提供了理论依据。 更多还原     

基于刚柔耦合模型的动车组齿轮箱箱体振动特性研究

以国内某型动车组齿轮箱为研究对象,着重研究箱体的振动特性。首先在SolidWorks软件中建立齿轮箱整体结构的三维模型,然后利用ANSYS软件将箱体柔性化,最后在ADAMS软件中建立齿轮系统刚性且箱体柔性的刚柔耦合模型,分析箱体在内部激励下的振动特性。研究结果表明,箱体不同部位的振动特性不同,振动位移较为明显的区域在上箱体顶端和上箱体大齿轮轴承座处,振动速度较为显著的区域在小齿轮轴承座和下箱体大齿轮轴承座处,振动加速度较为突出的区域在小齿轮轴承座和上箱体观察口处。以上研究方法与结论,能够为动车组齿轮箱箱体的结构优化和健康监测提供相应参考。     

旋转设备在线健康监控指数研究

利用小波包分解方法对在线监控中收集到的齿轮箱振动信号进行频域划分,并在其划分后的频段上有选择地进行了信号重构。在其基础上提出齿轮在线健康监控指数,可以用来反映齿轮箱整个寿命期间的健康状态。同时,为了实现对齿轮早期故障的预警,提出了一个用来在线检测的动态阈值。通过3套不同的齿轮箱全寿命振动信号数据进行了健康指数和早期预警的验证。实验结果证明,该健康监控指数及其动态阈值可以准确地检测出齿轮早期故障发生的时刻。     

定轴齿轮箱故障振动特性仿真及实验研究

以单级定轴齿轮箱为研究对象,通过多体动力学软件LMS Virtual. Lab建立定轴齿轮箱刚柔耦合模型,研究了定轴齿轮箱平稳型故障和冲击型故障振动响应频率特征。仿真中考虑了故障及故障引起的转速波动对箱体振动加速度的影响,并通过频谱图分析了箱体振动响应信号频率特征。最后实验模拟了平稳型故障和冲击型故障,实测振动响应信号频率特征能够验证仿真分析结果,从而说明了仿真模型的合理性,为定轴齿轮箱故障诊断提供了理论依据。     

基于EEMD和单通道盲源分离的齿轮箱复合故障诊断研究

针对齿轮箱复合故障诊断中,多级传动相互干扰,微弱的轴承故障会被强烈的齿轮故障和噪声湮没而难以提取的问题,提出了基于EEMD和单通道盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法。首先利用单个加速度传感器采集齿轮箱振动信号,对采集的信号进行EEMD分解,根据峭度准则和相关系数重构IMF分量;然后应用盲源分离方法对重构的IMF分量进行求解,对分离的信号进行包络解调分析,确定出齿轮故障通道,轴承故障通道和噪声通道;最后对齿轮故障通道进行傅里叶变换,轴承故障通道进行基于谱峭度的共振解调分析,提取出信号的特征频率,完成齿轮箱的复合故障诊断。通过实验验证了该方法的有效性和可行性。     

电动汽车电驱动系统机电耦合动态特性研究

为研究典型工况下电动汽车电驱动系统机电耦合作用机理,考虑永磁同步电机动态特性及齿轮传动系统非线性时变啮合特性,建立包括永磁同步电机动态模型和齿轮传动系统动力学模型的电动汽车电驱动系统机电耦合动力学模型。在此基础上,仿真分析稳态工况、冲击载荷工况、起伏路面工况等典型工况下电动汽车电驱动系统齿轮系统扭转特性和电机定子电流的动态响应特性。仿真结果表明:驱动电机与传动系统之间存在明显的机电耦合效应;电机定子电流会受到机械传动系统啮频和转频的调制;可以通过电机定子电流监测电驱动系统齿轮传动系统的啮合振动状态。研究结果可为电动汽车电驱动系统主动减振控制策略研究提供参考。     

基于小波阈值和约束独立分量分析的齿轮故障诊断研究

为在强噪声下准确利用振动信号进行齿轮故障诊断,提出了基于小波阈值和约束独立成分分析(CICA)相结合的算法。该算法首先对输入信号进行小波阈值降噪预处理,提高了输入信号的信噪比,然后基于齿轮特征频率建立参考信号,将降噪后的信号作为CICA的输入信号,利用CICA算法有效分离出齿轮故障信号,识别了故障特征。为了验证该算法的有效性,进行了仿真和实验测试信号分析,结果表明,该算法可以有效提取齿轮故障信号,实现齿轮的故障诊断。     

基于模拟退火算法的机车齿轮箱故障诊断系统

为了预测电力机车齿轮箱存在的潜伏性故障，设计了一种电力机车齿轮箱故障诊断系统。该系统通过VB调用Access数据库和基于模拟退火算法的BP神经网络模型，实现了对电力机车齿轮箱故障诊断的可视化操作。根据光铁谱技术原理，磨粒浓度的变化体现了齿轮箱内部的故障类型。因此，利用模拟退火的思想建立BP网络模型，收集电力机车齿轮箱的故障数据并进行归一化处理，处理后的数据作为网络的输入，故障类型的编码作为网络的目标输出。对模型进行了仿真和测试，结果表明该模型诊断电力机车齿轮箱故障准确率较高，可用于电力机车齿轮箱故障诊断系     

改进奇异值分解技术在齿轮故障信号降噪中的应用

改进了奇异值分解技术,利用仿真信号验证了改进的奇异值分解技术对齿轮故障信号提取的有效性,并从实测齿轮裂纹信号和齿轮断齿信号中提取出了故障特征信号.研究表明该方法能在强噪声背景下提取出齿轮故障信号,但强噪声对提取效果有一定影响.     

星型人字齿轮传动系统非线性分岔特性

为探究星型人字齿轮传动系统分岔动力学特性，课题组采用集中质量法建立了星型人字齿轮系统的纯扭转非线性动力学模型，通过Runge Kutta法求解了系统非线性振动微分方程，利用相图、Poincaré截面法和分岔特性等分析手段研究了不同转速条件下啮合阻尼比对系统振动响应及分岔特性的影响。结果表明：系统在不同转速下会表现出丰富的非线性动力学行为；随着啮合阻尼比的增大，系统通过倒分岔从混沌状态进入倍周期状态，再由倍周期状态进入单周期状态。因此，在保证系统传动效率的前提下适当提高系统的啮合阻尼比，能够明显弱化系统的混沌运动，减小其振动响应，提高系统稳定性，对系统噪声的降低和寿命的延长具有一定的帮助。     

齿轮故障振动信号精确幅值解调方法

齿轮故障振动信号中通常包含幅值调制成分,当信号过调制时,常用的包络解调无法准确表示真实的调幅信号。因此,基于希尔伯特变换、平方解调与最小二乘优化算法,提出了一种精确的幅值解调方法。该方法利用希尔伯特变换构造优化目标函数,加入基于平方解调构造的约束方程,通过最小二乘优化算法求解调幅参数,实现了精确的幅值解调。仿真表明:该方法在信号欠调制和过调制时均可以精确重构出真实的调幅信号,具有通用性,抗噪性好。实验分析表明:严重的平稳型故障会导致振动信号出现过调制,断齿故障导致全频带内产生的离散谐波成分影响啮合频率附近振动信号的调制强度。解调结果验证了该方法处理两类齿轮故障的有效性。     

车辆传动系统瞬态振动特性研究

针对某车辆动力传动系统,考虑发动机激励及系统结构关键设计参数,采用集中质量法建立传动系统动力学模型。在发动机激励变化的输入载荷下,分别对含不同结构设计参数的动力学模型进行仿真分析,对比最优设计参数状态下传动系统的动态响应。研究结果表明:发动机输出扭矩突然变化时,车辆在tip-in过程中会产生传动系统异响及车辆顿挫感;传动间隙的变化可以缓解齿轮啮合冲击现象,从而改善车辆瞬态过程的异响状态。飞轮扭转刚度及惯量、驱动半轴扭转刚度的变化对轮毂运动冲击状态影响显著,影响车辆的平顺性。     

柴油机振动智能监测系统的设计与应用

柴油机的振动问题历来为人们所关注,它不仅能产生嗓声,危害人们的身体健康,而且还影响柴油机零部件的使用寿命,特别是某些关键部位如齿轮传动系统,如果这些部位存在很大的振动,会给柴油机造成致命的破坏。因此人们一直尽其所能,来减小运动部件的振动。本文详细介绍了—柴油机振动监测系统的设计,并通过对柴油机齿ZDS1X6170Z轮传动系统的振动测试分析,找出了该柴油机齿轮传动系统损坏的主要原因。     

基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断研究

为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法。首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重构,得到滤波重构信号,通过频谱分析识别齿轮故障特征频率。仿真数据和齿轮裂纹故障实验测试数据的分析表明,该方法滤波效果理想,能更有效地提取出齿轮故障特征。     

阶次跟踪在行星齿轮箱非平稳信号故障诊断中的应用

齿轮箱行星轮系复杂的结构导致常规的频谱和解调方法在分析此类振动信号时,频谱会出现"模糊"现象,不能有效提取齿轮箱行星轮系故障特征频率。为此,提出了一种阶次跟踪新方法,把时域非平稳信号在角度域进行等角度重新采样,变成角度域平稳信号,再对角度域平稳信号进行傅里叶变换可得到阶次谱。考虑转速对故障频率的影响,总结了齿轮箱太阳轮、行星轮和内齿圈的故障阶次特征表。通过对风电齿轮箱振动信号的阶次分析,实现了变转速工况下的故障诊断。结果表明:阶次跟踪方法能够识别时变工况下齿轮箱行星轮系故障特征频率并对故障进行准确定位,体现了阶次跟踪技术在时变工况下故障诊断的优势。     

基于Gabor变换的自适应降噪方法

简要介绍了Gabor变换的基本思想,提出了一种新的基于Gabor变换的自适应信号降噪方法。分析了该方法的降噪特性,同时比较了小波降噪和该方法的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

采用神经网络滑模控制的齿隙摩擦补偿

基于滞环齿隙模型和集合摩擦模型,建立了齿轮传动系统动力学变结构模型。采用径向基函数(RBF)神经网络和滑模控制构成复合控制器,对系统齿隙、摩擦非线性因素进行了补偿。利用RBF神经网络调节滑模控制器的切换项增益,降低了滑模控制的抖振,提高了补偿效果,仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于小波包 核偏最小二乘的滚动轴承故障检测法

为了解决滚动轴承故障检测中出现的振动信号非线性问题，课题团队提出了一种基于小波包 核偏最小二乘（wavelet packet and kernel partial least squares method，WP KPLS）的故障检测方法。首先对采集到的信号进行小波包分解，将振动信号分解到独立的频段，提取不同频段的能量谱，并构建反映频谱状态改变的能量谱特征向量；再对得到的能量谱特征向量进行核偏最小二乘分析，建立故障检测模型，利用T2及SPE统计量来检测故障是否发生。实验结果表明：该方法能够较为准确地检测到轴承的内外圈故障，证明该模型是有效的。该方法综合了小波包对信号的分析优势和核偏最小二乘法在非线性情况下的数据处理优点，为解决故障检测中的非线性数据处理问题提供了一种新方法。     

风电齿轮箱零件寿命分布函数的确定方法

以1.5 MW风电齿轮箱齿轮为研究对象,基于齿轮的设计参数,通过机械零部件动态可靠性模型,得到风电齿轮箱齿轮的寿命分布模型。假设它的寿命分布函数分别服从双参数威布尔分布和对数正态分布,并用最小二乘法对两种分布形式的参数进行估计,用相关系数法对两种分布形式的估计结果进行检验。检验结果表明,两种分布形式中威布尔分布对寿命分布模型的分布函数形式拟合得较好,由此确定的寿命分布函数对于零件全生命周期的管理具有一定的指导意义。