关键词： 行星齿轮箱   故障诊断   生成对抗网络   多尺度卷积神经网络   注意力机制  

摘要： 在现代工业和科技领域,行星齿轮箱因具有传动效率高、结构紧凑以及承载能力强等性能特点,已成为航空、航天、汽车及重型机械等众多领域不可或缺的关键组件。尽管行星齿轮箱的结构设计不断优化,但在恶劣的工作环境下,仍然可能出现点蚀、裂纹、断齿等多种故障,进而影响整个机械系统的稳定性和安全性。在实际工程应用中,故障样本相对稀缺,基于深度学习的故障诊断方法面临效率低下和准确度不高的问题。因此,开发出能够在小样本数据环境下高效准确进行故障诊断的方法对于保障关键机械系统的稳定运行具有重要意义。 本文旨在探索和优化行星齿轮箱在小样本数据环境下的故障诊断方法。研究重点包括基于改进生成对抗网络(GAN)的数据增强方法,以及结合多尺度卷积和注意力机制的改进卷积神经网络(CNN)故障诊断方法。通过这些方法,旨在解决小样本情况下利用GAN数据增强后数据质量较差,小样本数据下利用CNN进行故障诊断准确率较低等问题。具体研究内容如下: 1、针对时域和频域特征难以有效区分细微故障的问题,本文第二章采用了时频分析方法进行处理。通过设计实验,根据数据集特点最终选取了希尔伯特-黄变换(HHT)作为最佳时频特征提取方法。针对不同数据集和工况下小样本的具体数量没有确切定义,限制了数据增强策略的有效选择这一问题。本章设计实验探讨了齿轮箱故障诊断中样本数量影响模型性能的关键比例,并确定了适用于基于生成对抗网络数据增强的最佳小样本比例,为后续改进奠定了基础。 2、深度学习模型的性能显著依赖于大量高质量训练样本的获取,然而实际工程中故障样本稀缺为高效诊断带来了挑战。GAN被广泛应用于数据增强,但常规GAN生成样本细节还原程度不高,波动性过大。本文第三章针对此问题,通过在生成对抗网络中引入特征匹配损失和平滑损失,有效提升了数据增强样本中故障信号的真实性,从而为深度学习模型提供高质量的训练数据。通过多组对比消融实验,相较于其它GAN模型增强的数据,本章改进模型增强得到的数据完成故障诊断任务准确率提升约3%。 3、经过GAN增强的样本往往故障特征不明显,进而导致故障诊断模型准确率较低。为了提高小样本环境下行星齿轮箱故障诊断准确性,本文第四章提出了一种结合多尺度卷积神经网络和注意力机制的改进卷积神经网络(CFFAMSCNN),多尺度卷积核使模型能够捕捉到不同尺度上的特征信息,注意力机制进一步优化了这些特征的利用效率,显著提升了模型对故障信号的识别能力。经过对比实验验证,该网络在处理小样本增强数据性能高于其它对比模型,展现了优异的故障诊断性能。 4、为了评估本文第三章提出的改进数据增强模型和第四章提出的改进故障诊断模型的泛化性能,本文第五章通过设计行星齿轮箱故障诊断模拟实验,采集实测故障数据,对前文提出的改进方法进行了验证。在自测数据集中,第三章提出的改进GAN模型相比改进前性能提升约6%;第四章提出的CFFA-MSCNN故障诊断模型相比改进前性能提升约3%。此外,相较于其他对比模型,这些改进方法表现出更好的性能。

关键词： 齿轮箱耦合故障   稀疏表示   信号解耦   字典设计  

摘要： 随着现代齿轮箱设计向复杂化、多功能化、高功率方向发展,齿轮箱耦合故障的概率逐渐升高。齿轮箱耦合故障振动信号成分复杂,且受背景噪声和干扰脉冲影响,传统的振动信号分析方法难以准确判断故障类型。针对这一问题,本文提出了一种基于稀疏表示的齿轮箱耦合故障诊断方法,本文主要开展了如下研究: 首先,本文分析了齿轮箱耦合故障信号的特性,针对耦合故障信号中各成分相互混叠,特征提取困难的问题,设计了一种基于EEMD和Fast-SC的信号解耦方法。利用EEMD算法对耦合故障信号进行解耦,并通过Fast-SC方法分析各部件的频率特征,确定与故障部件对应的信号成分。 然后,针对齿轮振动信号受噪声及干扰脉冲影响较大的问题,本文对稀疏表示的字典进行改进,提出了一种双边衰减速率可调的双边字典。双边字典能够与复杂的脉冲波形相匹配,从而提高稀疏表示的信号重构精度。本文基于双边字典及稀疏表示方法,分别对主动齿轮与从动齿轮故障信号进行重构,并计算重构信号的峭度及均方根,最终通过SVM分类器确定齿轮故障类型。本文进行了齿轮耦合故障实验,实验数据的分析结果表明,双边字典能够准确还原齿轮故障信号,基于双边字典的齿轮故障诊断方法能够准确判断齿轮故障类型。 最后,为了在噪声及干扰脉冲影响下判断轴承故障类型,本文设计了一种基于周期字典的轴承故障诊断方法。周期字典中的所有原子都是周期性的脉冲信号,能够准确地识别并重构轴承故障信号。对重构信号进行包络谱分析,可确定轴承故障类型。本文通过仿真信号验证了周期字典具有较高的重构精度。本文进行了轴承寿命加速实验,实验信号分析结果表明,基于周期字典的故障诊断方法能够准确判断不同寿命阶段的轴承故障类型。

关键词： 椭圆齿轮   变速传动   油莎豆   去土清理机   毛刷辊  

摘要： 油莎豆作为一种油料作物,油脂含量为27%～30%,并且富含各种膳食纤维与微量元素。油莎豆根系发达,生长地以沙质土壤为主,不占用其他油料作物的正常耕地良田,是大豆的理想替代作物。但油莎豆收获机收获的油莎豆表面附着大量沙土,并且混杂根须,后续还需要人工使用网筛进行筛分,不仅效率低,而且油莎豆表面的沙土无法完全去除,这将影响油莎豆的收获品质,并对后续加工产生影响。 综上,为解决油莎豆除杂机械除土效率低,含杂率高等问题,同时为了下一步干燥处理工作拥有较好的物料基础,以油莎豆清理机为研究对象,通过结构设计、理论分析、仿真模拟和样机试验等方法开展油莎豆清理机核心工作部件优化设计与试验研究,在无水状态下清除油莎豆表面沙土。主要研究内容如下: (1)以新郑市郭家镇敬家庄试验基地种植的成熟期西班牙圆粒油莎豆为研究对象,测定收获后的油莎豆含水率、剪切模量、三轴尺寸、碰撞恢复系数等参数,构建油莎豆颗粒离散元模型,为油莎豆干式清理机设计优化和仿真分析提供数据基础和理论参考。 (2)进行油莎豆干式清理机关键部件设计,利用椭圆齿轮变速传动特性设计传动装置,基于Visual Basic 6.0开发任意阶数椭圆齿轮节曲线啮合传动分析软件,得出椭圆齿轮在不同阶数和不同偏心率下的运动规律,并将优化后所得椭圆齿轮应用到毛刷辊变速清理设计中,同时设计双线变导程毛刷辊作为主要清理部件,根据风量不变原则设计沉降箱尺寸,根据油莎豆三轴尺寸确定圆筒筛等关键部件结构参数,通过SOLIDWORKS 2021软件完成三维模型建立。 (3)利用Adams 2020软件完成椭圆齿轮啮合的运动仿真,同时构建Recurdyn-EDEM耦合仿真体系,模拟油莎豆清理机工作过程,以毛刷辊平均转速、椭圆齿轮阶数、椭圆齿轮偏心率为试验因素,研究油莎豆-沙土聚合颗粒在清理过程中的运动规律、受力及Bond键断裂情况,初步确定台架试验各因素的取值范围。 (4)完成油莎豆清理机关键零部件加工及装配,并开展台架性能试验,以油莎豆清理效率、破损率、含杂率为评价指标得到清理机最佳工作参数为:毛刷辊平均转速280 r/min,椭圆齿轮2阶,椭圆齿轮偏心率0.122。该参数下油莎豆清理效率为1.83 t/h,油莎豆破损率和含杂率分别为0.15%与0.16%。试验结果表明油莎豆干式清理机满足油莎豆清选抛光相关作业要求,具有可行性与实用性,为油莎豆干式清理机设计优化奠定基础。

关键词： 齿轮外表面缺陷   机器视觉   Canny算子   ROI定位   Faster R-CNN网络  

摘要： 齿轮作为传动机械中重要部件之一,其运行状态和使用寿命受到各种缺陷的影响。因此,缺陷检测一直是机械制造领域内的研究热点。本文围绕机器视觉的齿轮外表面缺陷检测方法展开研究,研究内容主要包括以下几方面: (1)针对传统视觉检测中图像边缘检测效果不佳的问题,本文提出一种基于自适应阈值分割改进Canny算子的边缘检测方法。从滤波方式、梯度方向以及阈值分割角度对采集图像进行处理,首先提出一种采样-自适应中值滤波+双边滤波代替传统Canny算子中的高斯滤波,减少图像边缘信息丢失并去除图像中的噪声,然后增加图像中梯度幅值的计算来更好地检测不同方向的边缘信息,最后为避免人工选取阈值效果不佳的情况,采用OTSU阈值分割算法进行阈值的自适应选取。 (2)针对图像缺陷检测中的细节丢失等问题,为减少对干扰信息或者无效区域的处理,本文提出一种改进的掩膜迭代ROI定位方法。首先通过4次迭代逻辑运算,使图像细节信息更加具体,然后采用Harris算子对图像并进行角点检测,提取最大轮廓区域中的特征点,将其特征点连接得到最大轮廓区域,最后运用形态学计算方法,将最大轮廓区域的最大外接矩形作为实验所需ROI。 (3)针对Faster R-CNN网络容易丢失结构信息的问题,本文通过对主干网络特征进行融合,提升主干神经网络的检测效率。融合VGG-16网络Block3与Block5中各模块特征并设置最大池化,保持全连接层不变,借鉴Resnet50网络模型中的残差网络结构对融合后的特征进行降采样操作,最后进行L2归一化处理最大程度保留主干网络结构中图像的信息。 (4)搭建齿轮外表面检测实验平台、软件测试环境、设计可视化GUI界面并完成数据集的制作。对采集的齿轮外表面缺陷图像进行实验分析,完成对改进Faster R-CNN网络模型以及其他相关网络模型检测效率的比较。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   生成对抗网络   特征提取  

摘要： 大多数旋转机械的故障与机械传动系统相关,传动系统占据机械总维护成本的30%。其中,齿轮箱作为关键的传动系统,由齿轮、轴承和传动轴组成复杂的结构。齿轮箱的故障会导致设备停机,随后需要进行漫长的维护过程以识别和解决问题。本文以旋转机械设备中的齿轮箱为研究对象,考虑到样本标记数据不足、样本标记数据不平衡以及无标记数据远多于有标记数据的情况,探讨了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的齿轮箱故障诊断方法。 (1)针对齿轮箱标记数据较少的问题,研究了一种基于自校正辅助分类器生成对抗网络(Self-Calibrated Adversarial Conditional GAN,SCACGAN)的故障诊断方法。该方法首先在辅助分类器生成对抗网络中引入一个独立的分类器,改善判别器输出错误对生成样本质量造成的不良影响,并对不同齿轮箱样本的健康状况进行分类,其次采用最小二乘函数,提高模型的生成能力和分类能力,改善训练过程中生成样本质量不高的问题,最后在生成器中引入自校正卷积神经网络,增强故障特征获取的能力。 (2)针对齿轮箱标记数据类不平衡的问题,研究了一种基于多尺度注意力局部融合生成对抗网络(Multiscale Attentional Local-Fusion GAN,MsALoFGAN)的故障诊断策略。该策略首先利用连续小波变换将原始一维振动信号转换为二维时频图像,以凸显故障特征。其次构造一个多尺度注意力模块的判别器,用来捕捉生成样本的局部和全局信息,帮助生成器生成高质量的故障样本。最后在生成器部分引入残差连接,提高网络的训练效率和性能。 (3)针对齿轮箱无标记数据远多于有标记数据的半监督学习问题,研究了一种基于改进半监督生成对抗网络(Improved Semisupervised GAN,ISGAN)的故障诊断模型。在半监督生成对抗网络中引入自适配归一化,防止过拟合并提升网络的泛化能力。同时,在网络结构中引入注意力机制,提高模型获取数据特征的能力。 综上所述,这些研究通过不同的生成对抗网络技术,分别从数据量不足、数据不平衡和半监督学习等方面提升了齿轮箱故障诊断的性能。具体来说,采用SCACGAN的方法,有效解决了标记数据较少的问题;采用MsALoFGAN的方法,改善了数据类不平衡的情况;采用ISGAN的方法,提升了半监督学习条件下的泛化能力。这些方法的应用使得齿轮箱故障诊断在面对不同数据挑战时,能够更加准确、高效地进行故障识别和分类,提高了整体诊断系统的可靠性和实用性。

关键词： 齿轮泵   非圆齿轮   增压设计   提阶-削齿   流场特性  

摘要： 高阶椭圆齿轮泵是一种容积式定量泵,具有体积小、排量大、运行可靠等优点,在农业、汽车行业、建筑行业等领域有着广阔的应用前景。但高阶椭圆齿轮泵在工作过程中会出现流量脉动大,工作压力小等问题,严重限制了其应用范围,因此本文在平抑齿轮泵流量脉动的前提下,提出了对椭圆齿轮转子提阶-削顶的结构设计方法,并分析了相应的流量变化规律,对提高椭圆齿轮泵的工作压力具有重要应用价值。 阐明了基于外部非圆齿轮变速驱动的椭圆齿轮泵脉动平抑原理,针对转子齿顶处的内泄问题,提出增加内转子阶数以及对长轴处轮齿削齿的结构设计方法,讨论内转子削齿半径对密封弧长的影响,结果表明:通过对内转子提阶-削齿的方法能够有效增加密封齿的数目,有效延长了转子齿顶与腔体间的密封弧。 基于插齿刀包络成形法建立了齿轮泵内、外部轮齿的齿廓模型,研究了削齿参数对密封弧长及齿轮转子在啮合中瞬时重合度的影响,给出了削齿椭圆齿轮转子的设计方法,并完成泵腔内不同阶数和不同削齿量齿轮的三维建模。 构建了高阶椭圆齿轮泵的流体有限元分析模型,定量分析了在外置非圆齿轮变速驱动下阶数和削齿量对齿轮泵内部压强分布特征、瞬时流量以及容积效率的影响规律,结果表明:提高内转子的阶数以及增加长轴轮齿削齿量能够有效减小长轴密封轮齿两侧的压强差,使得齿轮泵的容积效率不断提高,泄漏减小。 最后搭建了齿轮泵流量特性试验平台,记录了不同削齿量下齿轮泵出口处的瞬时流量数据,并与仿真结果进行对比,结果表明:内转子削齿量的增加能够提高齿轮泵的容积效率,与仿真结果吻合,验证了椭圆齿轮泵增压方法的正确性。