关键词： 健康指标   退化模型   剩余使用寿命   无迹卡尔曼滤波   长短时记忆神经网路  

摘要： 齿轮结构紧凑,传动效率高,是装备传动系统的核心部件,研究齿轮的剩余使用寿命预测方法,对避免齿轮故障造成重大事故具有重要意义。传统的齿轮寿命预测方法中,物理模型法模型复杂,不能有效利用齿轮运行过程中的监测数据;数据驱动法对全寿命数据依赖性强,失效机理知识未融入到寿命预测模型中,预测模型的可解释性需要进一步提高。因此,从构造健康指标、建立退化模型以及预测齿轮寿命三个方面,研究物理模型与数据驱动的融合机制,建立数据-模型联合驱动的寿命预测模型。 针对常用的时、频统计特征不能准确反映齿轮退化状态这一问题,提出了一种基于经验小波分解构造齿轮健康指标的方法。通过经验小波分解将原始振动信号分解成多个固有模态分量,进一步利用峭度筛选出其中冲击故障特征更加明显的分量重构信号。从单调性、趋势性和鲁棒性三个维度筛选综合性能较好的统计特征,基于加权系数法构造齿轮的复合健康指标。通过齿轮寿命仿真数据和实验数据,验证了所构造的健康指标拥有更高的综合性能,与其他健康指标相比能够更加准确的反映齿轮退化状态。 针对指数模型、维纳过程等模型参数的物理意义不明确问题,将Paris公式与有限元分析结果结合,建立齿轮裂纹扩展退化模型。利用相关分析证实裂纹长度与所构造的健康指标之间具有强相关性,可以使用健康指标代替所建模型中的裂纹长度。通过齿轮全寿命实验数据与有限元分析数据验证所建模型的准确性,与指数模型相比,所建模型的参数物理意义明确,描述裂纹齿轮的性能退化过程更加准确。 在健康指标与退化模型的基础上,通过无迹卡尔曼滤波动态更新模型参数,建立数据-模型联合驱动的齿轮寿命预测模型。首先,利用有限元分析结果估计模型的初始参数,与拟合已知数据的方式相比,该方法得到的初始退化模型能够描述齿轮的整体退化趋势。通过不同齿轮的实验数据进行验证,所提方法相比其他方法能够实现更准确的寿命预测。针对目标齿轮寿命数据少影响寿命预测精度这一问题,提出了一种利用长短时记忆神经网络扩充健康指标的方法。通过构造一个随齿轮观测剩余寿命变化的约束函数,自适应判断网络预测数据是否可信,在更新模型参数时可以有效避免由于网络预测结果的误差较大,使得最终寿命预测结果偏离。最后,利用实验数据验证了所提方法在齿轮寿命数据较少的情况下,具有更高的剩余寿命预测精度。

关键词： 磁场调制齿轮   磁性组件   电控永磁技术   扭矩特性   两挡变速器  

摘要： 两挡变速器是高性能电动汽车的重要组成,一般由离合器与齿轮轮系组成,但在高速电机驱动下换挡时离合器存在严重的磨损、发热以及冲击问题。而磁力传动无接触、高柔度的传动特性具有先天的无磨损、抗冲击性能,故巧妙融合磁场调制齿轮与电控永磁技术,提出了集动力通/断控制与齿轮传动于一体的磁场可控式永磁齿轮机构,为研发电动汽车无磨损式两挡变速器提供新的技术途径。 首先分析电动汽车中两挡变速器的传动缺陷,提出了一种基于磁场可控式永磁齿轮的两挡变速传动方案,并围绕核心部件——磁场可控式永磁齿轮展开研究,阐明了该磁性齿轮的结构组成和工作原理。 然后基于磁场调制理论以及电控永磁理论,建立了磁场可控式永磁齿轮模型,给出了磁场可控式永磁齿轮的设计方法,并进行了一组实例计算,获得了试验样机的结构参数。 建立了磁场可控式永磁齿轮的磁场有限元模型,研究了关键结构参数对扭矩特性的影响规律,结果表明:固定环内磁轭厚度增加,传动扭矩随之增大到一定值后不再变化,而固定环外磁轭厚度增加,传动扭矩随之降低;在保证磁性组件退磁状态理想的情况下,增大永磁体厚度会增大输出扭矩。 最后完成了试验样机的设计和加工,搭建了样机试验平台,测试了样机在充/退磁状态下的转速以及扭矩,结果表明:充磁状态下输入、输出转速基本接近理想传动比,退磁状态下输出转速几乎为零,与理论分析结果基本吻合,验证了磁场可控式永磁齿轮传动方案的可行性以及相应分析理论的正确性。

关键词： 齿轮传动   啮入冲击   传动误差   响应优化  

摘要： 齿轮传动系统具有传动效率高、啮合平稳、可靠性高等特点,在航天航空、海洋船舶等领域得到了广泛的应用。航空发动机附件齿轮传动系统作为连接原动机与执行终端的桥梁,是航空发动机关键核心部件之一,其动态性能的好坏直接影响航空发动机及附件系统的可靠性和稳定性。随着航空发动机性能指标的持续提高以及机载附件数量的增加,附件传动系统的输入转速和功率不断上升,轮齿啮合过程中的冲击碰撞与磨损问题突出,导致传动系统振动特性恶劣。因此,开展航空附件齿轮传动系统的振动特性及响应优化研究,对附件齿轮传动系统振动控制、高可靠安全运行有着重要的应用价值。 论文以航空附件齿轮传动系统为研究对象,开展齿轮副啮入冲击与摩擦激励、传动误差激励、附件齿轮传动系统动态特性与响应优化研究,揭示内部激励作用下附件齿轮传动系统动态响应演变规律,为附件齿轮传动系统振动控制提供思路。论文主要研究内容如下: (1)基于齿轮弹性变形理论和冲击力学理论,计算齿轮副啮入冲击力与冲击时间。根据齿面润滑状态判断齿面摩擦形式,推导线外、线内啮合摩擦系数与摩擦力的解析公式,分析设计参数和运行工况对啮入冲击与齿面摩擦特性的影响规律。结果表明:啮入冲击随输入转速、转矩以及齿宽的增加而增大,随变位系数的增大而减小;线外啮合摩擦系数随转速和转矩的增大而减小,线内摩擦系数随着转速的增大而减小,随转矩的增大而增大。 (2)基于齿轮啮入冲击与弹流润滑原理,结合势能法和载荷分担理论,提出考虑线外冲击的时变啮合刚度和齿面载荷的计算方法。建立计及冲击和摩擦激励的齿轮副时变转速计算模型,探究考虑冲击和摩擦激励作用下齿轮转速变化规律,并计算齿轮副传动误差。结果表明:冲击和摩擦激励诱发齿轮转速产生周期性变化,线外啮合阶段,转速在啮入点处发生突增,之后非线性减小;线内啮合阶段,转速在理论值附近波动。 (3)基于集中质量法建立考虑齿轮啮合刚度、传动误差、摩擦以及冲击等激励的附件齿轮系统动力学模型,求解系统振动位移、动态传动误差以及动态啮合力,探究冲击与摩擦激励作用下系统动态响应的演变规律。结果表明:附件齿轮传动系统动态啮合力均值较理论值误差最大为7.5%;冲击激励加剧系统动态波动,导致系统振动特性恶劣,摩擦激励对系统响应影响较冲击激励要小。 (4)建立航空附件齿轮系统齿廓修形模型,确定齿轮副最佳修形参数。保证轮齿承载可靠性前提下,同时降低传动误差、冲击幅值和系统总体质量,形成振动-冲击-重量等性能优化设计方法,求解得到系统优化参数。结果表明:优化后附件齿轮传动系统的系统总质量较优化前降低了10.1%;齿轮副动态传动误差峰峰值较优化前最大降低了36.4%,齿动态啮合力峰峰值较优化前最大减小了27.7%,优化后系统动态动态性能得到明显改善。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   ShuffleNet   注意力机制   迁移学习  

摘要： 齿轮箱是机械设备中常见而关键的部件之一,实现改变速度、传递动力和调整方向等功能。齿轮箱在工作过程中,因受到各种因素的影响,很容易导致其发生故障。因此,为了保证设备的安全运行,对齿轮箱进行有效的故障诊断十分必要。本文以齿轮箱为研究对象,运用深度学习的知识,通过改进卷积神经网络,实现齿轮箱故障的有效诊断。具体工作内容如下: 首先,在实验室DDS实验台上采集齿轮箱中齿轮和轴承的故障数据,构建用于故障诊断的数据集,同时构建用于故障诊断的网络模型。基于具有轻量化、快速、高效等特点的Shuffle Net网络进行改进,嵌入高效通道注意力机制(ECA),添加Gelu激活函数以及组归一化等,构建了Shuffle-ECANet网络模型用于齿轮箱故障诊断。该方法不需要对采集到的数据进行信号预处理,直接从原始振动信号中进行相关特征的提取,摆脱了人工经验的干预和信号处理方法的限制。使用DDS实验台采集的数据进行验证,取得了不错的效果,证明了方法的可行性。 其次,为了进一步提高网络模型的准确率、稳定性和抗噪能力,将软阈值化和压缩和激励网络(SENet)中相关结构进行结合,嵌入到改进的Ghost单元中,并融合残差思想,在Shuffle-ECANet网络模型基础上调整了网络结构等,提出了Shuffle-Ghost Net网络模型。该网络模型在DDS实验数据、西储大学轴承数据以及添加了不同高斯白噪声的DDS数据上取得了比较理想的诊断效果。对比Shuffle-ECANet,该网络模型的故障诊断性能大大提高。 最后,在Shuffle-GhostNet的基础上提出了迁移学习的故障诊断方法,为故障诊断走向实际应用提供了一种可行性方案。该方案首先利用源域数据进行网络模型的预训练,然后将训练好的模型进行保存,并冻结相关参数为迁移学习做准备,最后将微调后的模型进行目标域数据的分类。通过DDS实验台轴承数据和西储大学轴承数据验证了该方法的有效性。

摘要： 常州航空齿轮有限公司关键生产岗位的数控铣高级技师张意是江苏省常州技师学院培养出的“顶梁柱”，他不断精进技艺，练就“金刚钻”，勇揽“瓷器活”，用双手实现梦想，用技能点亮人生，生动诠释了“一技之长、能动天下”“一技在手、一生无忧”。