关键词： 齿轮-轴-轴承系统   故障诊断   动力学建模   双流CNN  

摘要： 在现代化工业的发展历程中,工业设备逐渐趋向复杂化、精密化和智能化,而一旦设备出现故障将会导致整个工业流程的瘫痪,如何快速准确地对设备出现的故障进行有效诊断已成为当前工业互联网领域中不可忽视的一个重要问题。齿轮箱中的齿轮-轴-轴承系统因为其瞬时传动比稳定,传动效率高和使用寿命长,被广泛应用在现代机械工业传动机构中。由于齿轮的疲劳磨损、润滑失效等因素,常常使得齿轮副发生局部故障。当齿轮副产生故障后,系统产生周期性的恶性冲击,在长时间冲击力的作用下,会对支撑轴承产生影响而诱发轴承的局部故障,从而形成系统的复合故障,使得传动系统的性能和使用寿命进一步降低。如何准确识别齿轮箱核心零件的故障特征,实现故障的及早察觉与有效处理,是现今研究面临的核心挑战。本文以齿轮箱为探究对象,依托构建的动力学模型,针对复合故障情境下信号相互干扰、局部故障特征易被强噪声掩盖而识别困难的问题,深入探究各部件的运动规律、故障成因及振动特性,力求找到有效的故障特征识别手段,为故障诊断技术的不断进步做出贡献。主要内容如下: (1)以齿轮箱为研究对象,建立一个改进的齿轮箱系统动力学模型,该模型采用能量法计算齿轮副时变啮合刚度激励,依靠赫兹理论确定轴承滚道与滚子之间的非线性接触力。支承轴承内圈的异步振动导致齿轮副在不对中工况下运行,时变不对中偏置角受系统运动状态影响,以此建立齿轮箱内齿轮副与支撑轴承之间的干涉关系。所建立模型经实验验证后,进一步讨论了齿轮箱系统的振动特性和齿轮副谐波响应。 (2)利用所建立的齿轮箱系统动力学模型,开发含有局部故障的齿轮箱动力学模型并补充到齿轮箱分析模型中。并且考虑到齿轮副的润滑特性,制定齿轮副摩擦磨损的计算模型,模拟实际工程应用中齿轮副的啮合行为,进一步研究局部故障对齿轮箱系统振动特性的影响,为齿轮箱故障诊断方法制定提供理论支撑和现实经验。 (3)针对齿轮箱中的齿轮-轴-轴承系统在出现单点故障和复合故障后产生的振动信号较为复杂,单一传感器采集的故障振动信号有限,而传统的卷积神经网络(CNN)处理高维数据时特征提取不足,以致故障诊断的正确率较低的问题。本文提出一种基于多传感器信息融合和双流CNN的齿轮箱故障诊断方法。该方法采用多传感器采集齿轮箱不同位置及方向的振动信号,以小波阈值降噪处理,通过方差贡献率实现多源同类信息数据层融合,建立多源信息融合框架,借助1DCNN和2D-CNN组合形成的双流CNN对信号进行特征提取,构建出SVM分类器实现故障特征分类。实验结果表明:多传感器信息融合可以增强振动信号的可信度,降低其模糊性,双流CNN具有更快的收敛速度、更高的准确率和更低的损失熵,且泛化能力和诊断正确率得到较大提高,能够较为精确地获取齿轮箱的故障特征。

关键词： 螺旋锥齿轮   布尔运算   加工仿真   切削力   进给速度优化  

摘要： 螺旋锥齿轮作为机械传动系统中的核心元件,在正式批量生产之前,需要不断优化调整参数进行试切,最终加工出完整且符合设计参数的齿轮。为减少实际的试切过程,通过仿真技术实现了螺旋锥齿轮的加工仿真,为解决上一难题提供了方法。但是目前的仿真方法大多依赖于昂贵且复杂的三维软件,或者需要进行繁琐的二次开发。另一些三维仿真算法也存在着仿真速度慢、得到的模型不精确等问题。同时,在实际的加工工艺参数优化的过程中,往往也需要通过复杂的机床调整来对工件进行加工,以验证参数优化的有效性。这个过程不仅效率低,还浪费材料和时间。因此研究一种能够实现快速加工仿真的方法,从而提高仿真效率是很有必要的,同时也为优化加工参数提供有效的途径。 针对上述问题,本文基于切齿原理,对传统机械式铣齿机和数控铣齿机的结构、运动原理进行了研究和分析,建立了切齿坐标系;根据两者机床各轴切齿运动的转换关系,推导了数控铣齿过程中各轴的计算关系式;同时,建立了齿坯和刀盘的STL模型,并针对模型的数据冗余问题,提出了利用拓扑重构方法,使模型在保持原有的造型上,降低内存占比,以提高仿真方法的运行效率;提出了运用VTK可视化工具函数库,以实现加工仿真过程中模型的可视化;基于布尔运算原理和求交检查方法,利用CGAL几何算法库,提出了螺旋锥齿轮的齿面成形过程的加工仿真方法;在仿真过程中,提取了仿真齿面的数据点,建立了刀盘锥面的数学模型;基于VTK曲面重构方法,实现了齿面和刀盘锥面的重构;根据对刀流程完成了精加工的对刀,实现了螺旋锥齿轮的精加工仿真;基于斜角切削原理,建立了切削力计算数学模型,用于计算加工过程中的切削力;提出了利用AABB树快速切片算法,计算了内、外刀的切削面积;推导了理论齿面点的计算过程,建立了齿面、齿高和齿根误差计算的理论数学模型,以验证仿真方法的精确性;基于切削力与进给速度之间的动态变化关系,针对不同的切削方式进行了进给速度的优化调整,提高了加工效率;最后,通过相关仿真实例验证了加工仿真方法的快速性和精确性,以及通过实际的切削实验,验证了对进给速度优化提高加工效率的有效性。 通过本文研究,实现了一种关于螺旋锥齿轮的快速加工仿真方法;并在加工仿真过程中,借助建立的切削力数学模型,实现了对实际加工过程中切削力动态变化趋势的精准预测;根据切削力与进给速度之间的关系,对进给速度进行了合理的优化,实现了加工效率的有效提升。论文对于螺旋锥齿轮的加工仿真方法和加工工艺参数优化的研究提供了一个良好的思路,具有良好的实际应用价值。

关键词： 聚酯生产用化工机群   状态监测   诊断分析   轴承   齿轮  

摘要： 聚酯行业的迅猛发展促进了新兴技术手段在实际生产和新产品开发上的应用。聚酯生产用化工设备的复杂程度和自动化水平持续提升。化工设备在工作过程中若出现突发性故障或失效情况,不仅可能导致重大的经济损失,还可能引发灾难性后果,因此对设备潜在故障进行准确及时预测至关重要,聚酯生产用化工设备的状态监测与诊断分析便是其中一项重要举措。本文对聚酯生产用化工机群的在线状态监测系统进行了分析,并在此基础上对机群中的重要部件搅拌器中的易损零部件轴承和齿轮的状态监测进行了分析和研究,论文主要工作包括: (1)基于聚酯产品的吉玛五釜生产工艺,确定搅拌器是聚酯生产用化工机群中的核心器件,采用基于振动分析的在线监测方法实现聚酯生产用化工机群的状态监测。 (2)分析监测系统的总体结构和功能,结合现场实际工况,对监测器的类型、指示灯的状态、频率指标、异常状态编码和安装等进行详细说明。通过数据采集,获得聚酯生产用化工机群的运行状态,完成频谱和加速度波形等信息的处理,提取故障征兆,完成故障诊断。 (3)以机群搅拌器中的电机轴承、减速箱齿轮和联轴器等为故障案例,在对轴承和齿轮进行常见故障分析的基础上,依托在线状态监测系统实现对设备关键零部件轴承、齿轮和联轴器的状态监测。根据振动有效值的变化趋势发现报警信息,获得时域和频域信号,通过对故障零部件的特征频率及特征参数的计算,完成故障零部件的诊断,并通过现场检修查验验证故障诊断的正确性。 (4)通过摩擦磨损和电化学实验,研究故障轴承和齿轮的耐磨性能和耐腐蚀性能,分析其磨损机理和腐蚀机理,揭示上述机理对轴承和齿轮的耐磨性能和耐蚀性能的影响,为分析故障轴承和齿轮的失效原因提供可靠的应用基础研究。

关键词： 靶体拖车   传动系统   齿轮箱   故障诊断   孪生网络   迁移学习  

摘要： 靶体是高能物理大工程大科学装置的关键系统,靶体的零部件更换和维护过程需要靶体拖车将靶体在运行工位和维护工位之间拖动,由于靶体拖车在运行过程中其传动系统容易产生各种故障,快速准确地对靶体拖车齿轮传动系统进行故障诊断,对保障靶体拖车的可靠运行具有重大的意义。针对靶体拖车齿轮传动系统在运行过程存在着故障数据样本量较少、不同工况下故障数据样本分布不均匀的问题,本文研究基于孪生网络和迁移学习的故障诊断方法,开展如下的工作: 通过对靶体拖车齿轮传动系统进行分析,发现其常见故障主要集中于传动系统的齿轮箱部位。为了深入理解齿轮故障,通过实验设定了齿轮的不同故障类型,并对齿轮箱中的齿轮进行了故障分析,以识别出它们在不同故障状态下产生的特征信号。为了验证这些分析并收集实验数据,搭建了一套靶体拖车齿轮传动系统故障的实验平台,并完成实验数据的采集工作。 针对小样本情况下的故障识别问题,通过引入注意力机制以及长短时记忆网络,改进孪生网络的子网络,提出一种基于孪生网络的故障诊断方法。实验结果表明,本文所提方法在小样本情况下的故障识别准确率为93.4%,优于一维卷积神经网络(1DCNN)、长短时记忆网络(LSTM)、深度残差收缩网络(DRSN)、门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。 针对在不同工况情况下的故障识别问题,将生成对抗网络与迁移学习结合,通过改进生成对抗网络的生成器与域判别器,将Wasserstein距离引入到域判别器中,提出一种基于Wasserstein距离的对抗迁移学习方法。实验结果表明,本文所提方法在不同工况的故障识别准确率为93.79%,对比深度适配网络(DAN)、领域对抗神经网络(DANN)的迁移学习方法分别提高近8.62%、10.29%。 基于上述研究工作,开发了靶体拖车故障诊断系统,并应用在靶体拖车平台上,应用结果表明本文的研究工作能够支持靶体拖车平台的故障诊断。

关键词： 谐波传动   传动精度   纯运动学误差   扭转刚度   敏感性分析  

摘要： 随着人型机器人的出现,可以在密闭空间实现洁净传动的谐波传动呈现了爆发式的需求增长,与此同时谐波传动的传动精度也面临着更高的要求。为提升国内谐波减速器在传动定位精度方面的竞争力,从结构设计角度提升谐波齿轮传动的传动精度性能,本文以SHF-17-80型号的谐波齿轮为研究对象,研究分析该类型谐波齿轮传动的运动学误差及设计参数对传动精度性能的影响与优化设计,具体的内容如下: 1)以柔轮理论设计截面上的筒体与齿体的变形为基础,分析了单个轮齿受力时的齿体偏转现象和偏转误差,建立了考虑齿体偏转的纯运动学误差模型,并基于该模型分析了影响纯运动学误差的结构参数及啮合副设计参数。 2)开展了考虑齿体偏转的纯运动学误差模型的有限元分析与验证,并对结构参数及啮合副设计参数对于纯运动学误差的影响敏感性进行了数值分析。 3)基于扭转刚度对动态传动误差的影响模型,分析了柔轮筒体结构参数以及装配对筒体扭转刚度的影响,确定了柔轮扭转刚度的计算方法,并对礼帽型柔轮筒体结构参数对扭转刚度的影响进行了数值分析。 4)基于响应面法,对传动精度进行了包括运动学误差和扭转刚度的综合优化分析,开展了空载下的柔轮变形、齿面接触状态和传动误差分析,对啮合副设计参数和筒体结构参数的优化效果进行了数值模拟。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   数据驱动   深度学习   图神经网络  

摘要： 在现代工业领域,齿轮箱作为机械传动装置扮演着举足轻重的角色。它通过齿轮间的相互啮合,有效地传递动力和扭矩,进而保障各类工业设备的稳定运作。从机床到风电机组,从冶金设备到化工石油,齿轮箱的应用无处不在。它不仅能够精确地调控转速和转矩,更是确保设备高效运转不可或缺的关键部件。 齿轮箱故障诊断是工程领域中的一个重要问题,对于保障设备的正常运行、提高生产效率、保障人员安全以及提升企业经济效益都具有重要意义。因此开发高效、准确的诊断方法变得至关重要。深度学习方法已成为齿轮箱故障诊断领域广为流行的方法之一,然而,传统深度学习模型在面对标签样本少、故障样本量小、单一传感器采集的信号数据不完备等场景时比较困难,需要引入一种更为适用的故障诊断方法。图神经网络作为一种专门处理图形数据的深度学习模型,能有效地对图中节点进行特征提取和分类。它通过结合邻居节点的信息来预测节点的标签,具有强大的节点分类能力和图形结构适应性。综上,本论文以齿轮箱为研究对象,针对齿轮箱故障诊断所存在的现实问题,开展了如下的研究工作: (1)针对工程实际中采集的齿轮箱标注监测数据有限,且基于图神经网络的齿轮箱故障诊断方法研究仍存在标签信息挖掘不充分的问题,提出了一种结合基于图的半监督学习方法(Graph-based semi-supervised learning,GSSL)与图形采样和聚合算法(Graph sample and aggregate,Graph Sage)的半监督故障诊断方法(GSSL-Graph Sage)用于齿轮箱的故障识别。具体来说,首先利用图信号处理方法对采集到的振动信号进行特征提取;然后基于K近邻算法和标签传播算法构建图结构;最后通过Graph Sage网络进行故障识别分类。实验齿轮箱数据验证了该方法在低标签率下的可行性。实验结果表明:该方法提高了有限标记样本下的故障诊断精度。 (2)针对传统的深度学习故障诊断方法存在一个不可避免的弊端:在小样本的情况下会面临过拟合问题,难以取得理想的效果。而在实际生产中,机器绝大部分的时间都处于正常运转状态,只能获得少量故障样本,这就要求模型具有较高的泛化性能和鲁棒性。从而提出一种基于Graph Sage网络的元学习架构(Meta-Graph Sage)。首先,将原始振动信号经快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)得到频域特征,之后在训练过程利用模型不可知元学习方法(Model-Agnostic Meta-Learning,MAML)进行梯度更新以快速适应新任务,Graph Sage网络采用门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)作为聚合函数以充分利用数据的时序性特征,增强对数据特征的全面提取能力,以进一步提高诊断精度。基于齿轮箱实验数据的分析说明了所提方法的有效性。分析结果表明:相比于其他的小样本学习方法来说,即使在样本量为很少的情况下也能训练出诊断精度较高的模型。 (3)针对现有的大多数故障诊断方法都是基于对单个传感器信号进行分析,无法捕捉到全面的故障信息的问题,综合利用多个传感器的振动信号并提出一种基于典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)和图注意力网络(Graph Attention Networks,GAT)的多源信息融合故障诊断方法(CCA-GAT)。具体的,首先对两通道原始振动信号进行小波包分解提取特征,得到各自的多级特征,并计算出其特征;然后,采用CCA进行多视图学习;最后将学习到的特征用于训练GAT网络以识别齿轮箱的不同故障状态。齿轮箱实验数据验证了该方法的有效性和自适应性。实验结果表明,该方法可自适应地增强有用特征信息,从而降低后续模式识别任务的复杂性。提升齿轮箱的故障诊断准确率。

关键词： 非晶碳薄膜   中间层   离子注渗技术   力学性能   摩擦学性能  

摘要： 航空齿轮作为航空装备的关键部件之一,在航空领域中起着举足轻重的作用。但是,传统的航空齿轮材料难以满足高温、高转速、重载荷服役条件,无法保证装备的服役寿命。因此,通过表面强化技术制备高稳定、低摩擦、长寿命的航空齿轮材料,对改善航空装备的润滑状态、解决制约航空装备可靠性和寿命瓶颈问题具有十分重要的意义。本文首先研究了TiSiN薄膜作为中间层其内部结构变化对碳薄膜性能影响。其次,通过设计TiSi/TiSiN/TiSiC/a-C:H多层结构以提高薄膜和基底之间的匹配性。最后,通过低温离子注渗和低摩擦碳薄膜这两种技术复合的方法解决了航空齿轮钢力学性能差和耐磨性差的问题,大幅提高航空齿轮钢表面的力学性能及摩擦学性能。具体研究内容如下: （1）利用中频磁控溅射技术制备了系列TiSiN薄膜作为中间层,通过SEM、XRD、TEM、纳米压痕和四探针等表征手段分析了薄膜的内部结构、组成成分、力学性能和电学性能。结果表明:TiSiN是一种镶嵌在非晶基体中由晶粒组成的纳米复合材料,其中,TiN是TiSiN薄膜的显著相。TiSiN薄膜具有结合致密、分布均匀、表面平整和粗糙度低的优势。随着氮元素含量的增加,在TiSiN薄膜内形成Si3N4,可以有效地抑制TiN颗粒的长大,并细化薄膜表面的晶粒,显著地提高了薄膜的硬度TiSiN薄膜。通过优化氮气流量,在Ar/N2=30/10时,薄膜的硬度和弹性模量最优,分别达到16.2和149.3 GPa,TiSiN薄膜表现出极强的抵抗塑性变形的能力。然而,随着氮气流量的增加,TiSiN薄膜的电阻率增加,导电性能下降。 （2）利用中频磁控溅射技术制备了系列TiSi/TiSiN/TiSiC/a-C:H多层薄膜,研究了中间层对碳薄膜的结构和性能的影响。TiSi/TiSiN/TiSiC/a-C:H多层薄膜与衬底之间表现出良好的连续性和界面结合,同时,薄膜表面粗糙度较低。通过调节TiSiN中间层的氮含量,促进TiSiC薄膜sp2-C向sp3-C的转变,以提高薄膜的力学性能。在Ar/N2=30/10时,TiSiC薄膜具有最高的硬度（9.3 GPa）和最好的结合力（12.52 N）。a-C:H薄膜在氮气流量为10 sccm时,具有最高的硬度（15.50GPa）和弹性模量（125.60 GPa）以及最优的结合力（13.4 N）。所有样品的摩擦系数均低于0.1,特别是在氮气流量为10 sccm时,薄膜的摩擦系数达到最小值为0.032。较无氮样品,加入中间层TiSiN的含氢碳薄膜摩擦系数均降低,表明中间层TiSiN薄膜能够使含氢碳薄膜具有较优的减摩性能。在氮气流量为10 sccm样品中,其磨损率最小为1.8×10-17 m3/N·m,其余样品的磨损率也均在10-17 m3/N·m数量级,具有较小的磨损率。在摩擦过程中,a-C:H薄膜发生sp3-C结构向sp2-C发生转变,滑动界面的sp2-C团簇尺寸增加,石墨化程度变高,这有利于减摩和降低磨损率。因此,高机械强度和高石墨化转移膜是低摩擦学性能的决定因素。 （3）利用空心阴极放电技术和中频磁控溅射技术对齿轮钢（16Cr3NiWMoVNb）进行氮离子注渗后及表面低摩擦碳薄膜沉积。结果表明样品在空心阴极放电中成功氮化以及注渗复合碳薄膜表面粗糙度减小,该薄膜结构致密稳定不易被氧化。氮离子注渗后,齿轮钢表面氧化物含量减少,在表面形成氮化物。表明氮化物对齿轮钢具有保护钝化作用,防止齿轮钢表面发生氧化。因此,注渗钢表面沉积低摩擦碳薄膜可以使钢表面的稳定性能提高。与原始钢相比,注渗钢表面硬度得到大幅度提升,摩擦系数没有明显变化。但是,注渗钢复合碳薄膜样品的摩擦系数具有明显的降低,最优样品磨损率为7.4×10-16 m3/N·m,相较原始样品降低了近两个数量级。经拉曼分析,高石墨化转移是降低摩擦磨损的主要原因。因此,离子注渗和碳薄膜双重技术对改善航空齿轮钢的力学和摩擦学性能具有重要意义。

关键词： 双渐开线齿轮   齿距误差   齿面磨损   动力学模型  

摘要： 双渐开线齿轮是一种综合了渐开线斜齿轮与双圆弧齿轮定传动比、高齿面接触强度及高齿根位置弯曲强度等优点的新型齿轮,其齿轮端面齿廓由上下两段渐开线与齿腰分阶位置的一段过渡曲线构成。目前,对理想状态下双渐开线齿轮动态接触特性及齿轮动力学特性研究较为深入,对考虑齿面磨损及齿距误差导致误差改变而影响齿轮传动系统动态特性的研究较少。本文研究双渐开线齿轮在不同工况下磨损量分布和考虑齿面磨损及齿距误差的动力学特性,通过建立有限元模型、多柔体动力学模型及数学模型研究齿面磨损及齿距误差对齿轮接触及振动特性的影响。具体研究内容如下: (1)根据赫兹接触理论、等效接触模型及时变接触线长度百分比法等,对双渐开线齿轮的啮合特性展开研究;分析齿轮磨损深度分布规律,基于改进后的Archard磨损模型,借助MATLAB建立双渐开线齿轮磨损模型;建立经典Archard磨损计算模型与考虑在润滑下改进后的Archard磨损计算模型,分析两种状态下双渐开线齿轮与普通渐开线齿轮磨损深度分布规律;讨论不同转矩与齿轮螺旋角对磨损深度的影响。 (2)研究含齿距误差双渐开线齿轮动力学特性及接触应力分布,建立含齿距误差的双渐开线齿轮三维模型;基于有限元法,研究齿距误差对双渐开线齿轮齿面接触应力分布影响;基于多柔体动力学理论,研究齿距误差对齿轮动态啮合力、角加速度动力学特性影响;分析转速、转矩对含齿距误差齿轮动力学特性的影响。 (3)考虑磨损及齿距误差对齿轮传动系统动态特性的影响,搭建双渐开线齿轮悬臂梁模型与扭转振动力学模型;基于能量法,分析磨损对齿轮时变啮合刚度的影响;将计算获得不同磨损程度齿轮系统静态传递误差代入扭转振动力学模型,研究考虑齿面磨损及齿距误差对双渐开线齿轮传动系统在扭转方向上动态特性影响。 (4)在齿轮封闭实验台,采集处于润滑状态下双渐开线齿轮运行后振动加速度;对比理论分析与实验结果,分析运行对齿轮动力学特性影响及验证仿真结论的正确性;分析双渐开线齿轮在不同转速、转矩时齿轮三个方向的振动加速度变化情况。