关键词： ZC1蜗杆   齿轮测量中心   测头误差修正   齿廓偏差  

摘要： 蜗杆是动力传动系统中不可或缺的零件,主要用于传递交错轴之间的回转运动和动力,其设计、制造和检测的水平已成为现代工业技术水平的一种标志。ZC蜗杆作为一种特殊的圆柱蜗杆,具有传动比大、扭矩大以及自锁性能等优点,在传动装置和工业装备中得到了广泛应用。为了确保蜗杆的精度和传动质量,对其各项偏差进行精确测量尤为关键。 齿轮测量中心是蜗杆精度测量的一个主要途径。在齿轮测量中心测量ZC1蜗杆轴截面齿廓时,以往一般通过改变砂轮参数得到与被测ZC1蜗杆具有不同参数的蜗杆齿面模型,来减小测头半径对测量结果的影响;但是,在改变砂轮参数形成的ZC1蜗杆齿面模型基础上进行测头运动控制时,并没有考虑到测头半径不同时测头球心在蜗杆轴截面的偏移,导致不同测头半径下的轴截面齿廓偏差测量结果差异较大。另外,齿轮测量中心测头对准误差也会影响ZC1蜗杆轴截面齿廓测量结果。 针对ZC1蜗杆齿轮测量中心齿廓偏差的测量结果受测头半径及测头对准误差影响较大的问题,研究了齿轮测量中心蜗杆齿廓测量中的精度提升方法。主要完成了以下工作: (1)研究了齿轮测量中心ZC1蜗杆齿廓测量原理,给出了齿轮测量中心的工作原理和整体结构,分析了测头半径对齿廓总偏差的影响,并给出了依据标准GB/T 10089—2018的蜗杆齿廓偏差的定义和评定方法。 (2)建立了基于法矢定心的ZC1蜗杆齿廓测头球心修正方法。基于ZC1蜗杆加工方法和齿轮啮合原理,建立了ZC1蜗杆齿面数学模型,推导了蜗杆轴截面齿廓方程和法向量方程。基于齿轮测量中心蜗杆轴截面齿廓测量原理,将三维的法向等距线变换到蜗杆轴截面内,建立了轴截面齿廓线法向等距线模型,作为测头球心理论迹线。 (3)建立了ZC1蜗杆测头对准误差引入的轴向齿廓测量误差模型,给出了齿廓形状测量误差修正值;分析了蜗杆不同参数条件下,测头对准误差对齿廓形状测量误差的影响规律。 (4)开展了齿轮测量中心蜗杆测量试验研究。针对本文提出的ZC1蜗杆齿廓测头球心修正方法,在齿轮测量中心上用三个半径分别为0.50mm、0.75mm、1.00mm的测头对ZC1蜗杆轴截面齿廓进行了重复测量。结果表明,提出的基于法矢定心测头修正的ZC1蜗杆轴截面齿廓偏差测量方法有效减小了不同测头半径下齿廓偏差测量结果之间的差异。其他测量条件不变而引入测头对准误差,对ZC1蜗杆轴截面齿廓进行了测量并对测量结果进行测头对准误差修正。结果表明,提出的测头对准误差修正方法可有效减小齿轮测量中心测头对准误差对蜗杆轴截面齿廓偏差测量结果的影响。

关键词： 风电机组齿轮箱   温度预警   故障诊断   深度学习  

摘要： 随着双碳目标的提出,我国已连续十三年新增装机容量与累积装机容量为世界第一。由于运行年限增长,许多风电机组出现了各种故障。研究统计,齿轮箱故障是占风电机组停机时间最长的类型之一,齿轮箱发生故障时,其温度会随之增高。作为齿轮箱中最重要的传动部件,因其引发的齿轮箱故障次数极高。因此,开展风电机组齿轮箱温度预警和故障诊断研究,掌握其实时运行状态,及时发现其潜在故障,进行预警并做出故障诊断,对降低齿轮箱运修成本,加强风电机组可靠经济的运行具有重要意义。 因此,本文对风电机组齿轮箱温度预警与故障诊断进行了研究,主要内容如下: (1)建立了风电机组齿轮箱温度预警模型。首先,采用灰色关联理论筛选与齿轮箱油温关联度最高的10种数据特征,并对筛选后的数据进行预处理操作。其次,提出了一种改进的全局寻优鲸鱼优化算法对LSTM参数寻优,使预警模型状态达到最优,通过与他其预测模型对正常运行状态下齿轮箱油温进行对比,验证了本文预测模型的优良性,并根据正常状态下温度残差结合滑动时间窗法设置故障预警阈值。最后,以湖北某风电场2.5MW风电机组实际运行数据集为支撑,模拟故障下齿轮箱油温预警实验,结果证明本文所提出的预警模型可在故障出现前及时进行预警。 (2)建立了改进麻雀算法优化VMD-CNN-Bi LSTM的风电齿轮箱轴承故障诊断模型。首先采用改进SSA对VMD的参数寻优,得到其各种状态下最优参数,采用具备最优参数的VMD对原始振动信号分解,提取此时最小包络熵值对应的IMF分量进行信号重构,完成数据的降维。其次通过CNN-Bi LSTM故障诊断模型对重构的特征数据进行深度挖掘并做出故障诊断。最后以美国凯斯西储大学滚动轴承实验室公开数据集为支撑进行案例分析,并与其他诊断模型对比验证了本文诊断模型拥有极高的稳定性和正确率,对风电齿轮箱轴承的故障诊断研究具有一定参考价值。

关键词： 齿轮流量计   组合代理模型   麻雀搜索算法   Stacking集成学习方法   精度检测  

摘要： 齿轮流量计是一种容积式流量计也是一种使用较多的流量计量元件,齿轮流量计精度检测系统的主要作用是对流量计机械结构在不同工况下的误差进行检测并对其进行相应的精度补偿。随着产业升级以及计量科学的进步,需要高精度的流量测量的场景越来越多。计量精度是齿轮流量计主要性能指标之一,能够对计量精度产生影响因素较多并且各因素之间也存在非常复杂的相互作用。使用齿轮流量计精度检测系统可以对流量计机械结构的误差进行快速检测,并设计出相应的误差补偿方案,使得流量计能够突破本身结构的限制从而获得更高的检测精度。 本文以齿轮流量计精度检测系统为研究对象,通过理论和仿真分析了流量计计量误差来源,通过实验标定了被测流量计在不同工况下的计量精度,并开发了两种计量误差补偿模型,对被测流量计的计量误差进行了有效补偿。本文的主要研究内容与结果如下: (1)使用理论分析与AMEsim仿真分析可知,齿轮流量计的间隙泄漏是计量误差的主要来源,圆柱齿轮流量计的计量误差会随着流量的增长呈现出先降后升的趋势。同时油液的粘度与密度均随着温度与压力的变化而改变,所以在不同温度与压力下流量计的误差变化规律会略有不同。在小流量条件下,当压力较小时计量精度略高一些,温度较高时计量精度也略高一些,在流量较大时则呈现出相反的发展趋势。 (2)为了选择出合适的齿轮转速检测方式对多种齿轮转速传感器的检测原理进行了分析,并利用齿轮转速检测试验台对不同类型的齿轮转速传感器的检测距离与最佳安装位置进行了测试,测试结果表明该工况下传感器最佳安装位置位于齿顶圆处。 (3)搭建了流量计精度检测试验台并进行了流量计精度检测实验,创建了流量系数数据集。并使用BP神经网络与随机森林构建了组合代理模型,使用该模型对流量计进行了误差补偿。在模型训练过程中,使用改进麻雀优化算法对组合代理模型进行了超参数搜索。本文中通过改变麻雀搜索算法的种群数量与在麻雀位置更新时引入了Lévy飞行策略的方式来调节算法的全局和局部搜索能力,使得算法的搜索能力得到提升,缩短了总的计算时间。 (4)针对流量计性能测试实验时间成本高且使用少量样本建模时模型精度不足、泛化能力较差的问题,使用XGboost等法构建了Stacking集成学习模型,测试结果表明集成学习模型在使用少量样本建模时的泛化能力与精度相对传统代理模型有较大提升。

关键词： 转管武器   齿轮系统   齿面形貌   非线性动力学  

摘要： 随着现代科技的飞速发展,转管武器逐渐成为了防空体系中不可或缺的一部分。随着转管武器朝着高射频、高稳定性、高火力密度的方向发展,现代战争对于转管武器驱动和传动系统的稳定性提出更高的要求。齿轮作为转管武器驱动和传动系统的主要构成部件,其传动特性逐渐成为了研究的关键。本文以一对渐开线直齿轮作为研究对象,通过建立包含多因素的齿轮传动系统动力学模型来研究系统的动力学特性,分析不同因素对系统传动特性的影响。使得在对系统响应进行预测的同时进一步提高系统传动稳定性,以保障设备的安全稳定运行。具体研究内容如下: 首先基于集中质量法建立了单级齿轮系统非线性动力学模型;通过势能法计算得到了齿轮时变啮合刚度;基于分形理论对齿轮表面形貌的微凸体高度变化趋势进行模拟,并根据齿面粗糙度和模拟时间对方程进行修正;推导了当考虑时变中心距时齿侧间隙与压力角的变化;最终得到了包含齿侧间隙、齿面形貌、时变啮合刚度、啮合误差等因素的齿轮传动系统动力学方程。 采用变步长四阶Runge-Kutta法对系统模型进行数值求解,并且将本文模型结果与现有模型和实验结果进行了对照;通过分岔图、三维FFT频谱图、相图等分析了啮合刚度、啮合阻尼、齿面粗糙度等因素对单级齿轮系统动力学行为的影响;发现啮合刚度的增大和啮合阻尼的减小会导致系统稳定度下降;随着齿面粗糙度和外部载荷的增大,系统响应表现出复杂的非线性动态特性;当外部载荷添加扰动后,转速波动范围变大,并且波动程度更剧烈。 对齿轮系统的轴承模型进行简化,并根据已有的研究,阐述了不同的基于赫兹接触理论描述碰撞过程的数学模型,同时应用Capone模型对轴承处油膜力进行模拟,建立了改进后的轴承模型,并将其与齿轮动力学模型进行耦合,研究了转速激励频率与轴承处不同参数对齿轮传动系统的动态特性的影响。发现在轴承模型中添加了油膜力作用后,可以显著提高系统稳定性;并且随着油膜的动力粘度的提高,动态传递误差的波动量越小,系统的稳定性越高。

关键词： 表面缺陷检测   深度学习   数据集增强   图像处理   YOLOv5s  

摘要： 减速器齿轮是机械传动系统中的关键组成部分,主要用于降低速度和增加扭矩。齿轮的质量对变速箱及其他工业设备的使用寿命、工作效率、安全性和运行精度有着重要影响。目前,工业生产线上对齿轮表面缺陷的检测主要依赖人工目视检查,但这种方法存在一些局限,难以满足现代工业生产的需求。此外,人工检测在精度方面存在不足,增加了生产成本,且影响生产效率。近年来,随着人工智能技术的快速发展,AI在工业缺陷检测中的应用日益广泛,不仅有效降低了人工成本,还显著提升了检测效率和精度。然而,传统的深度学习方法在应对复杂的工业缺陷检测任务时仍存在一些局限性,主要表现在小目标识别不足、复杂场景下的检测精度不高、模型泛化能力有限等方面。针对这一现状,本文提出了一种基于改进YOLOv5s的减速器齿轮缺陷检测方法。主要研究内容如下: (1)基于目标检测算法的理论研究与应用分析 本文从传统深度学习算法的基础结构出发,深度研究卷积神经网络、注意力机制等框架,将以锚框捕捉目标对象的单、双阶段算法进行类比,得出最符合本文的网络结构算法。 (2)减速器齿轮缺陷数据集的构建与优化 为了有效分析减速器齿轮的常见表面缺陷类型,本研究明确了常见缺陷包括凹陷、划痕、锈迹和点蚀。基于设计的图像采集系统硬件平台,采集了包含4800张图像的数据集,并将其划分为训练集和验证集。其次,通过对比不同图像处理方法和数据集增强方法的试验数据,最终选择领域直方图均衡化作为图像处理方法,Mosaic作为数据集增强方法,并将数据集扩展至12800张。 (3)改进YOLOv5s模型在减速器齿轮缺陷检测中的应用与优化设计 针对当前减速器齿轮缺陷检测任务中小目标识别能力不足和检测精度欠佳引发的漏检问题,本文对单阶段目标检测网络YOLOv5s进行了优化改进设计。首先,引入GAM全局注意力机制,该模块通过强化全局信息交互并减少冗余信息,提高了检测精度。同时,增加余弦退火方法,以更有效地捕捉关键信息。其次,在Neck层中引入BiFPN模块,通过双向跨尺度连接和学习加权融合机制,实现了高效的特征融合。最后,在Prediction层加入ASFF特征金字塔,通过自适应权重融合多尺度特征。该结构由特征选择模块、特征融合模块和特征缩放模块组成,并在层间增加残差连接,增强了跨尺度信息流动,弥补了不同尺度缺陷检测的不足。 (4)减速器齿轮缺陷检测软件系统的设计与实现 基于PyQt5设计减速器齿轮表面缺陷检测软件系统,通过详细描述其结构组件和功能,展示了软件界面的具体布局。该系统在各种条件下的测试中表现出高识别精度,验证了其在满足工业生产中减速器齿轮表面缺陷检测需求方面的有效性。

关键词： 消隙齿轮   动力学   敲击与啸叫   振动噪声   优化  

摘要： 目前发动机的燃烧噪声和机械噪声已得到有效控制,但由消隙齿轮引起的敲击与啸叫成为了发动机动力总成NVH研究的一个新的难题,再结合某企业在前端齿轮传动系统中使用消隙齿轮后整个系统振动噪声水平变差的情况,有必要搭建前端消隙齿轮传动系统刚柔耦合模型进行相关研究。 基于有限元法对整机箱体进行模态分析,计算各阶固有频率和振型,并识别出前端壳体变形较大的频率主要在400Hz至2000Hz。在此基础上基于虚拟样机技术,建立刚柔耦合动力学分析模型,进行敲击和啸叫分析,计算各齿轮副的啮合力、轴承支反力等时域数据和传递误差、接触斑点以及振动响应曲线。基于边界元法建立边界元分析模型,计算节点振动响应和辐射噪声。研究结果表明:齿轮系统存在齿轮敲击与啸叫现象。稳速工况下,节点在X方向的振动加速度最大,在1173.3Hz、1760Hz频率处的峰值较大;场点声压级曲线在齿轮啮合频率处存在峰值。 基于响应面法和微观修形分别对扭簧参数和齿轮副优化,敲击与啸叫得到改善,曲轴齿轮与固定齿轮的敲击强度下降了14.24%,曲轴齿轮与浮动齿轮的敲击强度下降了12.93%,固定齿轮与惰轮的敲击强度下降了6.58%,总的敲击强度下降了6.62%;加速工况下,敲击能量低于敲击阈值,无齿轮敲击现象;稳速工况下敲击噪声场点声压级的RMS值由45.64d B降低到了43.63d B,下降了2.01d B;各齿轮副的传递误差峰峰值和最大单位长度载荷表现出不同程度的减小,壳体表面节点的振动响应降低,啸叫噪声场点声压级的RMS值由67.83d B降低到了63.68d B,下降了4.15d B,系统振动噪声得到改善。

关键词： 喘振   啮入冲击   弹流润滑   动力学   抑制策略  

摘要： 油液润滑下的斜齿轮传动系统在传递动力的接触过程中,齿面在发生碰撞后会失速引发“喘振”现象,是设备功能失效形式之一。“喘振”的发生会增加齿轮的磨损速度,降低齿轮的使用寿命,此外,频繁的“喘振”引起的交变应力可能导致齿轮材料的疲劳损伤,甚至产生裂纹或断裂,对设备的运行平稳性和可靠性造成重要影响。针对斜齿轮“喘振”机理、“喘振”引起的失速与振动特性以及抑制“喘振”的控制策略等不明,而对于齿轮传动系统“喘振”研究较少且尚无成熟统一的分析方法,目前,对斜齿轮传动系统“喘振”现象的精确和深入分析具有紧迫性。本文建立了斜齿轮“喘振”模型,通过与动力学模型的耦合,得出了“喘振”的发生与发展的具体参数,并通过这些参数提出了抑制“喘振”的控制策略,具体内容为: (1)为了深入探讨考虑“喘振”的斜齿轮动力学行为以及影响“喘振”的具体参数,通过对斜齿轮“喘振”现象和机理进行分析,建立啮入冲击及润滑油界面滑移模型,在考虑界面滑移和啮入冲击下,分析齿轮转速、润滑油速度以及润滑油流量的变化规律,推导出“喘振”下的油膜速度,通过变化后的卷吸速度及回流系数对相关方程进行推导和修正,从而建立起斜齿轮“喘振”数学模型,并对该模型进行对比验证。 (2)对斜齿轮的传动误差和时变啮合刚度进行分析,建立考虑啮入冲击、传递误差及综合刚度等的斜齿轮副动力学模型,并通过综合刚度和冲击后的齿轮转速将斜齿轮“喘振”模型与动力学模型进行耦合。对其动力学特性在涉及“喘振”效应的情形下进行了分析,通过激励频率和误差幅值对考虑“喘振”的斜齿轮非线性特性进行分析。 (3)通过“喘振”对齿轮传动系统平稳性以及振动的影响进行分析,表明“喘振”对斜齿轮扭转方向的振动影响较大,其振动速度和振动位移要明显大于其他三个方向。研究了从稳定运动状态到“喘振”以及从“喘振”再次回归到稳定状态的转变过程,并提出降低“喘振”的控制策略。 (4)基于“喘振”-动力学耦合模型,分析了转速、转矩、载荷、润滑油参数等因素对斜齿轮“喘振”的影响,从理论上揭示了这些参数与“喘振”之间的关联机制,为斜齿轮“喘振”的抑制策略研究提供理论依据。