关键词： 三级变速齿轮箱   低噪声   结构优化设计  

摘要： 现有三级变速齿轮箱低噪声结构优化设计由于不合理的设计参数，齿轮啮合过程中的振动和冲击，进而产生的噪声较大。本文提出了一种新的三级变速齿轮箱低噪声结构优化设计方法。首先，确定设计变量；其次，建立约束条件，构建三级变速齿轮箱低噪声结构优化目标函数；最后，对三级变速齿轮箱低噪声结构优化目标函数进行求解，从而实现三级变速齿轮箱低噪声结构优化设计。设计对比试验，结果表明，该方法在提高齿轮传动的降噪性能方面具有显著效果，可为相关领域的技术进步和实际生产提供有力支持。

关键词： 风电机组齿轮箱轴承   信号处理   LSTM   故障诊断  

摘要： 在积极推进可再生能源利用的背景下,风能作为一种绿色能源,其行业的快速发展势在必行。齿轮箱轴承作为风力发电机组的重要组成部分,由于其恶劣的工作环境以及持续承受复杂变化的载荷,使得轴承容易发生故障。风力发电机齿轮箱的柔性支撑结构,在运行时可能使齿轮和轴承之间发生微小位置变化,导致故障信号频谱复杂化,振幅在特定频率范围内显著增加且可能增加谐波成分加上强背景噪声的影响,使测得的齿轮箱轴承故障信号往往被噪声淹没难以分离,降低了故障诊断的精度。因此降低信号中噪声干扰增强故障特征信号至关重要。为提高诊断精度和诊断效率,降低维护成本,研究风发电机组齿轮箱轴承故障诊断方法具有重要的实际意义。 针对传统阈值去噪技术在信号处理中遇到的问题:硬阈值法导致的信号振荡和软阈值法引起的信号细节损失,提出了一种改进的阈值函数。该函数旨在平衡去噪效果和信号细节的保留,有效地克服了现有方法的限制。通过实验分析,改进方法表现出更优的去噪性能,在信噪比和均方误差两个关键指标上均实现了显著的性能提升。 为了有效识别受强背景噪声和谐波干扰影响的风力发电机齿轮箱轴承故障特征,本文提出了一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(Intrinsic Mode Function(IMF)-assisted Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)融合多尺度排列熵(Multi-scale Permutation Entropy,MPE)与改进小波阈值联合降噪的方式对原始信号进行处理。通过对原始振动信号执行ICEEMDAN分解,提取多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。利用MPE筛选出与噪声相关的IMF分量,并应用改进的小波阈值法进行降噪处理。通过对保留的信息性IMF分量和降噪后信号的综合重构,本方法有效提高了信号处理的精度和效率。通过采集的现场数据验证表明,该方法在保留关键信号特征的同时,显著提升了噪声抑制性能,为进一步的故障诊断与识别提供了强有力的基础。 为应对风力发电机齿轮箱轴承故障诊断中模型性能不足的问题,提出了一种融合Transformer与LSTM的故障诊断方法,并对模型架构进行了介绍与分析,阐明了各模块的原理及其功能。设计多维度的对比实验,深入评估了Transformer-LSTM模型的性能。实验结果显示,该模型在风电齿轮箱轴承故障诊断任务中准确率达到97.27%,在诊断精度与稳定性方面均优于现有方法。

关键词： 风电齿轮箱   幅值调制   频率调制   现象学建模  

摘要： 风电齿轮箱作为机组的关键部件,一旦因故障下塔,将严重影响机组发电量。风电齿轮箱多级传动结构导致振动监测信号存在特殊的调制现象,已有的单级轮系信号模型不能完全描述该现象。本文围绕振动信号在正常状态与故障状态下进行现象学建模,提出不同于单级轮系的级间耦合调制模型,主要工作如下: (1)针对Hilbert包络解调存在载波频率相加减的问题,进行单载波信号和多载波信号仿真研究。分别对单载波多调制和多载波单调制信号进行Hilbert包络解调分析,实验结果表明:对多载波信号包络解调时,会出现载波频率相加减的频率成分;对单载波信号包络解调时,不会出现载波频率相加减的频率成分。本文所提的信号模型均为单载波多调制信号。 (2)通过对实验台振动数据和实际风场振动数据进行分析发现:在正常状态的幅值解调谱和频率解调谱中,在低速轴转频、高速轴转频以及低速轴与高速轴转频相加,减对应的频率周围均存在间隔为一级太阳轮转频的边带;在正常状态下,三级啮合频率周围存在间隔为低速轴和高速轴转频的边带,即一级太阳轮、低速轴、高速轴呈现三级间串联调制;在平行级小齿轮断齿故障的幅值解调谱和频率解调谱中,在低速轴转频和高速轴转频周围存在间隔为低速轴半倍频的边带。 (3)在以上振动信号分析基础上,提出了正常状态下与平行级故障状态下的三级间振动信号幅值-频率耦合调制模型。仿真结果表明:正常状态下,在幅值解调谱和频率解调谱中均存在一级太阳轮转频调制低速轴转频、高速轴转频、高速轴与低速轴转频相加、减对应的频率,呈现幅值串联调制与频率串联调制。在故障状态下,在幅值解调谱和频率解调谱中均存在低速轴半倍频转频调制低速轴转频和高速轴转频,呈现幅值串联调制与频率串联调制。通过仿真信号和实验信号在幅值解调谱和频率解调谱中的级间串联调制现象一致,验证了所提模型的合理性,为提高风电齿轮箱故障诊断准确性提供参考。 (4)提出一种耦合调制特性边带能量指标,用于耦合调制特性模型评价。将实验台正常、故障状态、实际风场正常、故障状态下的低速轴、高速轴转频周围的一级太阳轮边带进行相加取均值构建耦合调制特性边带能量指标。幅值解调谱中耦合调制特性边带能量指标分别为0.52、0.12、0.42、0.46,频率解调谱中耦合调制特性边带能量指标分别为1.02、1.04、1.25、1.18。实验结果表明:频率耦合调制现象在四种状态下尤为明显,且更接近于仿真信号。同时,将三级啮合频率周围的低速轴、高速轴及倍频的能量相加和三级啮合频率的能量作比值,构造边带能量比,实验结果表明:齿轮箱状态和风速可以影响边带能量比的大小,可以有效区分齿轮箱正常状态和故障状态。

关键词： 纳米金刚石   42CrMo齿轮钢   热扩散   摩擦磨损   分子动力学  

摘要： 航空航天齿轮在服役过程中所面临的环境日益严苛,高强度和高耐磨性的齿轮表面对于航空航天领域的发展至关重要。对航空航天齿轮表面进行表面强化,提升其的表面性能和摩擦学性能具有重要的意义。本文将纳米金刚石和42CrMo齿轮钢作为研究对象。用纳米金刚石作为增强相,运用热扩散表面强化技术来强化42CrMo齿轮钢。研究并分析不同扩散温度和扩散时长下纳米金刚石热扩散处理对42CrMo齿轮钢的组织与性能变化和摩擦磨损性能的影响。本文的主要研究工作和结果如下: (1)纳米金刚石热扩散增强基体性能原理研究。开展纳米金刚石热扩散纯铁试验,结合分子动力学仿真,研究对比在1020℃的情况下的不同扩散时长纳米金刚石热扩散处理后纯铁试样的各项数据。相较于原始试样,经过1020℃下8 h的热扩散处理的试样硬度增加了1.96倍。SEM与EDS检测发现C原子在铁试样表面的含量达到了30.62 wt.%,扩散带厚度达到180μm。分子动力学仿真可明显观察到原子扩散行为并在扩散界面内生成了Fe-C键。纳米金刚石与纯铁的扩散带表层以完整金刚石结构为主,随着扩散深度的增加,以游离的活性C原子形态进入铁晶体。 (2)纳米金刚石热扩散对42CrMo齿轮钢表面性能影响。通过开展纳米金刚石热扩散42CrMo齿轮钢试验。研究对比在三组不同扩散温度和五组不同扩散时长的条件下纳米金刚石热扩散处理后的42CrMo齿轮钢试样的各项数据。在970℃下进行热扩散处理6 h后的42CrMo齿轮钢试样硬度相比较未处理的试样表面硬度提高了109.24%。同时,不同时长的热扩散处理使铁素体与碳化物分布更均匀,晶粒排列更紧密。此外,处理后的试样衍射图谱显示C相衍射峰更加明显。 (3)纳米金刚石热扩散对42CrMo齿轮钢摩擦学性能影响。通过对纳米金刚石热扩散处理对42CrMo齿轮钢试样在常温、油润滑条件下的摩擦学性能进行研究,对磨损量、磨痕形貌和摩擦系数进行了分析。磨损量相比较原始销试样减少27.2%以上,经过970℃热扩散处理6 h后的42CrMo齿轮钢销试样磨损量减少了79.6%。经过纳米金刚石热扩散处理42CrMo齿轮钢试样的平均摩擦系数相较于原始试样均有下降。970℃热扩散处理6 h的试样其平均摩擦系数降低了51.4%。

关键词： 齿轮   声发射   集合经验模态分解   非洲秃鹫算法   长短时记忆神经网络  

摘要： 旋转机械作为各类机械设备的核心构件,广泛应用于多个领域。在众多零部件中,齿轮占据着主要地位。然而,由于齿轮在繁重工作任务中所处的复杂操作环境,长时间的负载运行容易导致损坏,进而可能使整个机械传动系统瘫痪,甚至对人员安全构成潜在风险。 声发射检测技术作为一种高效的无损检测方法,能够实现对被测对象的动态与实时监控,同时还能准确捕捉到缺陷的相关数据。相较于其他检测技术,尤其是常规的振动信号分析手段,声发射技术的灵敏度更为出众。因此本文以声发射信号对齿轮进行故障诊断实验,通过QPZZ-II型故障模拟实验平台分别采集齿轮三种状态下的声发射信号,并研究了声发射信号的特征提取问题以及齿轮故障诊断分类。 针对齿轮声发射信号非线性、非平稳和易受噪声干扰的特性,本文提出采用集合经验模态分解方法(EEMD)对声发射信号进行处理,EEMD方法可以有效的解决传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。为了验证算法的有效性,首先采用了模拟信号进行对比试验,对EMD与EEMD进行了分解效果对比,确定EEMD方法的优越性。为了解决算法过分解问题,使用IMF分量评估指标和相关性结合来选取IMF分量。 针对齿轮故障诊断的识别方法,本文提出了长短时记忆神经网络(LSTM)的齿轮故障诊断模型,为了解决人工选取LSTM网络超参数的局限性和不确定性,提出应用改进非洲秃鹫算法(IAVOA)来进行选取LSTM网络的超参数,首先引入Piecewise混沌映射策略的非洲秃鹫算法可以有效的解决非洲秃鹫算法陷入局部陷阱,并且可以提高算法的全局搜索能力,然后引入基准测试函数证明IAVOA的优势。本文所采用的EEMD-IAVOA-LSTM网络的齿轮故障诊断模型的准确率达到了98.41%,证明了所提出的模型可以更好的对齿轮进行故障分类。

关键词： 涡轮机   减速器   齿轮传动系统   设计   仿真  

摘要： 行星齿轮减速机的设计各尺寸参数的合理性直接影响减速机的振动和噪声，因此，包括减速装置在内的驱动系统必须根据车辆的运行特性进行适当的设计，以满足车辆的动态要求。在对车辆与行星齿轮适当匹配后，重点是对齿轮磨损问题进行仿真分析，计算出减速机行星齿轮箱的接触疲劳强度，为减速器产品质量检查提供参考。