关键词： 风电机组   齿轮箱   温度预测   故障诊断   深度学习  

摘要： 齿轮箱作为风电机组传动系统中关键部件,因交变负荷大小及方向的不确定性等导致风电机组齿轮箱故障频发。同时,由于风电机组恶劣的工作环境及其运行高度导致故障维修困难,检修时间长,长时间故障直接导致停机事故的发生。齿轮箱发生故障时,其早期微弱的故障信息在齿轮箱各部件温度信息中有所反映,因此温度可作为齿轮箱故障预警重要指标。然而,常规温度预测方法难以适应齿轮箱故障时前后温度突变规律,导致故障时刻预测精度不足。本文以风电机组齿轮箱为研究对象,对齿轮箱温度概率预测及其故障预警方法展开深入研究。 基于齿轮箱发热过程、散热过程及温度场数学模型,揭示故障对齿轮箱发热、散热的影响机理。考虑常见的齿轮箱局部润滑油失效和冷却器故障,搭建风电机组齿轮箱热有限元模型。基于搭建的有限元模型,生成不同条件下的齿轮箱油温和齿轮箱轴承温度模拟数据,为后续齿轮箱温度预测及故障预警提供数据基础。 针对齿轮箱故障前后温度差异较大导致常规预测方法无法挖掘温度变化规律及阈值预警法误判的问题,提出了一种基于场景判别的分位数回归(QR)-门控循环单元(GRU)齿轮箱温度预测方法。采用卷积神经网络(CNN)结合双向长短期记忆网络(Bi LSTM)构建场景判别模型保留异常温度数据时间关联性。将齿轮箱故障温度变化划分成正常、温升异常和温度异常三种情况,解决故障温度变化突变对预测精度的影响。采用GRU分别构建不同场景下温度预测模型,以预测不同温度场景下的油温及轴承温度点预测结果,并采用QR得到不同置信度下的概率预测结果。算例分析结果表明:该方法可具有较高齿轮箱温度点预测结果,获得更窄的温度预测区间平均宽度、更高的区间预测精度和更加可靠的概率预测结果。 针对环境温度、发电功率等因素影响齿轮箱温度故障预警准确率的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(Bi GRU)的齿轮箱温度预警方法。以上文预测得到的齿轮箱油温和轴承温度作为特征量,采用CNN深层提取温度数据特征,并采用Bi GRU来捕获CNN提取特征的前后时间信息,对齿轮箱进行温度异常诊断,避免单一时间信息导致的阈值故障预警方法误判问题,实现对齿轮箱的温度预警。算例分析结果表明:该方法有效提高了齿轮箱温度预警的准确率,在判断齿轮箱是否发生温度异常的同时,也可得到温度异常原因,达到温度预警的目的。

关键词： 同轴反转   差动式行星齿轮传动系统   气动载荷   循环功率流   动态特性  

摘要： 同轴反转差动式行星齿轮传动系统兼有差动轮系双输出和行星轮系功率分流的特点,且结构紧凑、承载力强、传动效率高,多被用于双旋翼动力传输系统的主减速器中。但差动式行星齿轮系统由于其封闭回路导致的循环功率流以及复杂工况下双旋翼间的气动干扰现象,导致齿轮系统动力学受到复杂的内外激励耦合作用,进而影响传动系统的运行效能、安全性及可靠性。本文以同轴反转差动式行星齿轮传动系统为研究对象,分析系统气动载荷和循环功率流,综合考虑时变啮合刚度、啮合阻尼、综合误差和齿侧间隙等激励,建立同轴反转差动式行星齿轮传动系统弯-扭-轴耦合动力学模型,采用数值方法求解并分析系统的动态特性,计算结果为同轴反转差动式行星齿轮传动系统的参数选择与振动噪声评价提供了理论依据。本文主要研究内容如下: (1)通过双旋翼气动干扰模型,基于动量-叶素理论进行气动载荷估算,得出内外旋翼的拉力和扭矩。基于差动轮系功率流向特征研究方法,分析同轴反转差动式行星齿轮传动系统的功率流向路径。得出系统内的循环功率流主要取决于其内外旋翼负载扭矩的大小,根据内外旋翼负载扭矩的大小关系,得出几种功率流向路径。基于气动载荷分析得出的内外旋翼的负载扭矩,得到了本文同轴反转差动式行星齿轮传动系统功率流向以及外部负载。 (2)采用集中参数法,综合考虑时变啮合刚度、啮合阻尼、综合啮合误差和齿侧间隙等激励,建立同轴反转差动式行星齿轮传动系统的弯-扭-轴耦合动力学模型,推导同轴反转差动式行星齿轮系统的动力学微分方程、各啮合副的相对位移以及动态参数。 (3)基于数值法对系统的动力学微分方程进行求解,得到了系统各个构件的位移响应和动态啮合力响应,并从时域和频域两个方面对位移响应进行分析,还分析了变转速对动态啮合力的影响规律。以激励频率、齿侧间隙和啮合阻尼比为分岔参数,分析了三个参数对系统差动级分岔与混沌运动特性的影响规律,为参数的选择提供理论依据,从抑制振动的角度,应该尽量避免混沌区间。

摘要： 2023年，由福建哪里哪里（厦门）影业有限公司和腾讯视频联合出品的网络剧《漫长的季节》播出后引发了大规模的关注和讨论，主流媒体给予高度评价，豆瓣打分人数超过80万人次，评分稳定在9.4分左右，创下了近年来国产剧豆瓣评分新高。故事围绕千禧年前夕东北老工业基地的一件凶杀案展开。扑朔迷离的悬案，

关键词： 风机齿轮箱   故障识别   注意力机制   迁移学习   残差网络  

摘要： 风力能源,作为一种清洁的可再生能源,在实现我国碳中和目标进程中扮演着至关重要的角色。随着风力发电行业的蓬勃发展,如何促进其健康、可持续的增长已逐渐成为研究和政策制定的重点。目前国内风力发电场的运维服务主要依赖于传统的巡检和事后维修策略,因此推动风电场向智能化运维转型已经成为业界共识。 在风力发电机组的传动系统中,齿轮箱作为核心组成部分,如果发生故障,维修成本和停机造成的损失大,凸显了实施齿轮箱健康状态监测的必要性。齿轮箱在运行过程中产生的振动信号,是识别其健康状态的关键,因此,通过分析振动信号,可以构建故障识别模型,实现故障的早期预警。然而,传统的齿轮箱故障识别方法需要大量依赖人工选择,面对数据呈指数级上升时,难以保持高识别率;其次在不同的工况负载下,构建的故障识别模型泛化能力较弱;在噪声的干扰情况下故障识别模型准确率快速降低。 针对上述问题,本文以风力发电机组齿轮箱为研究对象,探讨基于深度学习故障识别方法。通过深入分析不同故障类型的时频特征,并以信号的原始数据为基础,试图实现对不同工况下故障类型的准确识别。本文的意义不仅在于提高风电场运维的效率和降低成本,更在于确保风力发电机组的安全稳定运行,减少经济损失及人员伤亡风险,对促进风电行业的健康发展具有重要的现实意义和广泛的应用前景。具体研究内容如下: 1、详细介绍所采用的风力发电机组齿轮箱数据集,并对齿轮箱中常见故障的形成机制进行深入分析;通过时域和频域特征处理的方法,对不同故障的时频特征进行数值分析;进一步,探讨数据处理的常用方法,并详细阐述深度学习理论,特别是卷积神经网络和长短时记忆网络的关键特性。 2、构建基于混合神经网络的故障识别模型,并探讨其在风力发电机组齿轮箱故障识别中的应用;通过将注意力机制集成到模型中,强化模型对局部特征的捕捉能力以优化监测模型,实现在保持识别精度的同时压缩模型规模,加速训练过程便于模型部署;此外利用迁移学习理论验证在变工况条件下模型的泛化性。 3、通过引入残差网络并对其内部结构进行改进,结合改良的双向门控循环单元,提出一种新的基于残差网络的风力发电机组齿轮箱故障识别模型;通过向原始数据中添加不同信噪比的高斯白噪声模拟真实工况,在噪声干扰情况下验证模型的抗干扰能力;最后,以美国凯斯西储大学公开的轴承数据集为研究对象,通过所提出的模型进行故障识别,进一步验证本文提出的模型。

关键词： 齿轮系统   区间轴线误差   动态响应   固有频率   分岔  

摘要： 轴线误差是对齿轮传动系统动力学特性有重要影响的基础工艺参数,由于设计公差、制造误差以及装配精度等原因,轴线误差不可避免地具有不确定性并且展示区间特征,导致传动系统内部参数激励在一定的区间范围内波动并使其动力学性能难以预测,传统的基于确定参数的分析方法无法有效评估其动力学性能的不确定性区间属性。针对此问题,本文基于区间数学理论,发展了齿轮系统在多自由度区间轴线误差特征下的不确定性分析方法,并应用于其非线性动力学特性研究。具体如下: (1)建立了轴线误差特征下齿轮副啮合解析模型。为适应轮齿接触在轴线误差作用下沿齿宽方向发生的变化,对啮合齿轮副做切片模型处理,根据渐开线齿廓的展成原理,建立起小齿轮切片和大齿轮切片啮合齿廓以及齿面的参数方程,通过坐标变换以及轮齿空间啮合理论,完成轮齿在轴线误差作用下的瞬时接触分析。 (2)建立了轴线误差特征下齿轮系统刚度激励及动力学模型。在啮合解析模型基础上,考虑啮合齿轮在轴线误差作用下重合度以及受力方向的变化,结合能量法计算了齿轮切片的啮合刚度。接着,根据接触力学理论,推导出啮合齿轮切片的几何变形协调方程,并通过迭代计算法完成啮合齿轮的时变综合刚度求解。另外,建立了考虑轴和轴承柔性的齿轮传动系统六自由度集中参数非线性动力学模型。最后,通过有限元仿真以及对比已有试验完成了所提出的刚度激励模型和动力学模型的验证。 (3)针对区间轴线误差特征下齿轮传动系统动力学问题具有多维度、非线性、隐函数以及不可微的特点,提出一种基于Chebyshev包含函数以及优化理论的区间计算方法求解其动态响应的区间边界,该算法的计算精度和效率通过对比扫描法以及传统区间算法得到验证。分析了不确定性区间轴线误差对系统动态响应的影响,结果表明:轴线误差区间的扩大会极大地增强系统振动,扩大系统发生单齿冲击以及共振的区域。 (4)针对区间轴线误差特征下齿轮系统固有频率边界求解的嵌套式工程难题,提出一种基于区间矩阵非负分解的改进算法求解特征值以及特征向量的边界,该算法考虑了区间结构参数的负实数特性并增加了全局激励矩阵与区间结构参数之间关联分析,通过对比扫描法验证其计算精度与效率。重点分析了区间轴线误差对系统固有频率的影响,结果表明:轴线误差的不确定性对系统高阶固有频率影响较大;在多自由度区间轴线误差作用下,传动系统会出现固有频率区间重叠现象,从而加剧系统振动。 (5)基于非线性系统分岔理论以及齿轮“振-冲”机理,研究了齿轮系统在轴线误差区间边界内的稳定性以及冲击特性,结果表明:轴线误差能够改变系统的混沌窗口以及准周期窗口;随着轴线误差的增大,齿轮啮合脱离比例快速下降。

关键词： 内啮合齿轮振动   啮合状态切换   温度刚度   不完全分岔  

摘要： 齿轮传动系统是机械设备的核心。随机械设备的智能化,对设计制造出高精度、高平稳性、高可靠性、动态品质优良的齿轮有迫切需求。但齿侧间隙、时变啮合刚度等非线性因素使齿轮副具有明显非线性特征,是影响齿轮传动精度和动态品质的关键问题。针对由时变齿侧间隙和啮合点几何位置引起的齿轮传动系统多状态啮合和非线性振动问题,本文以渐开线内啮合直齿圆柱齿轮传动系统(IMSGS)为研究对象,建立渐开线内啮合直齿轮副动态啮合因子计算模型,并揭示其沿齿廓的演化规律;构建计及时变齿隙和多状态啮合的内啮合直齿轮副非线性动力学模型,揭示齿轮传动系统啮合行为切换的发生机理;通过多初值分岔图和相轨迹拓扑研究了多态啮合与动态不稳定性之间的内在关系;基于参数协同作用下共存行为的分岔和进化,揭示了全局不稳定性,为齿轮传动系统动力学行为的预测和靶向控制、动态性能改善以及参数优化设计提供理论依据。主要内容如下: 首先,基于Johnson接触力模型,提出了一种计入能量耗散的改进渐开线内啮合直齿轮传动系统动力学动态啮合力计算模型;基于势能法、热-弹性理论和润滑理论,提出一种新型含温度刚度和非线性Hertz接触刚度的综合时变啮合刚度计算模型;建立含弹流润滑、混合润滑和边界润滑的多状态润滑摩擦因数计算模型。结果表明,考虑非线性Hertz接触刚度与温度刚度后,系统综合时变啮合刚度有所降低。 其次,根据啮合点位置的时变特性,对齿轮副啮合状态进行细化分类,基于所建立的动态啮合因子模型,建立计及时变齿隙和啮合状态切换的内啮合直齿轮传动系统非线性动力学模型。通过构建不同的Poincaré映射,对系统参数进行数值分析,如啮合频率、载荷系数、误差幅值及齿侧间隙时变特性对系统多状态啮合特性和非线性动力学特性的影响规律,发现这些参数对系统啮合行为和非线性动态特性的影响不可忽视,选择合理参数可避免由多状态啮合、分岔和混沌引起的动态失稳特性。 最后,通过Poincaré截面图来进行有效识别多状态啮合行为,提出了一种基于多状态啮合的齿轮传动系统动态失稳周期占比时域计算方法,分别研究多初值和系统参数共同作用时系统的多稳态响应及其转迁过程。基于胞映射算法计算系统吸引域,结合多初值分岔图和TLE谱,辨识状态域内隐藏共存周期运动(共存吸引子),并揭示了多状态啮合行为与共存吸引子之间的关系。