关键词： 循环泵齿轮箱传动系统   Kriging模型   时变可靠性分析   全局灵敏度分析   不确定性优化  

摘要： 核电循环泵齿轮箱作为核电装备的关键部件之一,具有传动功率大、使用寿命长和工作安全可靠等优势。然而,国内核电装备技术起步较晚,加之其设计制造非常复杂,导致其可靠性与安全性明显低于国外领先水平。因此,本文对核电循环泵齿轮箱传动系统的可靠性进行分析和研究,主要内容和成果如下:(1)循环泵齿轮箱传动系统静态可靠性分析。循环泵齿轮箱系统结构复杂,工况多变,本文基于代理模型开展静态可靠性方法研究。使用Kriging模型近似系统建模,结合样本点的概率密度和空间位置信息,提出一种新的学习函数,并改进停止准则。同时,为了解决失效模式相关的问题,引入多重响应高斯模型(Multiple Response Gaussian Process,MRGP),建立一种多失效模式相关的可靠性分析方法,并应用到循环泵齿轮箱传动系统的可靠性分析中,与蒙特卡洛方法(Monte Carlo Simulation,MCS)进行对比,验证提出方法的有效性。(2)循环泵齿轮箱传动系统时变可靠性分析与灵敏度分析。循环泵齿轮箱在运行中,材料的性能和载荷往往随着时间发生变化,时变特性较为明显。本文在静态可靠性分析的基础上,对循环泵齿轮箱传动系统进行时变可靠性分析。循环泵齿轮箱的工作过程中,存在多种因素导致齿轮发生故障。本文联合时变可靠性分析模型,对循环泵齿轮箱传动系统进行全局灵敏度分析,得到输入变量对失效概率的不确定性贡献与排序。(3)循环泵齿轮箱传动系统不确定性优化设计。循环泵齿轮箱占用空间较大,不利于制造及维修,在保障其质量、可靠性与安全性的前提下,尽可能地减少体积一直是实际工程追求的目标。基于此,本文以齿轮箱体积最小化为目标函数,利用区间非概率模型描述参数的不确定性,进行不确定性优化设计。传统不确定性优化问题通常为双层嵌套循环,效率较低。本文提出一种基于Kriging模型的改进区间分析方法,代替内层循环优化。此方法对于结构复杂、非线性程度较高的系统有很好的效果。将提出方法应用到循环泵齿轮箱传动系统的不确定性优化中,与双层嵌套循环的区间优化方法进行对比,验证了所提方法的有效性。

关键词： 新型齿轮   变双曲圆弧齿线圆柱齿轮   齿轮机床   专用机床设计   机床稳定性   机床误差   误差补偿  

摘要： 变双曲圆弧齿线圆柱齿轮传动是一种新型齿轮传动,其齿线为空间圆弧线,除中截面齿廓为渐开线外,其余各截面为均匀变化的双曲线族的包络线。由于其齿形的特殊性,变双曲圆弧齿线圆柱齿轮传动具有无轴向分力、对安装误差不敏感、润滑性能良好和啮合平稳等优点,在高速重载的传动场合有良好的应用前景。由于该齿轮是一种全新的齿轮,目前该齿轮主要通过多轴联动数控机床近似加工制造,没有面向该齿轮的高效、高精度的专用加工机床,极大限制了该齿轮工业化推广应用。本文以齿轮加工原理、齿轮几何学、多体运动学、有限元方法和智能优化算法等为基础,根据该齿轮的成形原理,对其相应的加工方法、机床结构设计、加工稳定性、误差特性分析以及误差补偿策略等方面展开研究,提出了面向该新型齿轮高效、高精度制造的专用机床设计方法,开展了该专用机床误差分析与补偿研究,为变双曲圆弧齿线圆柱齿轮专用机床优化设计和高精度加工等提供理论基础,以推动该新型齿轮实现工业化应用。主要研究内容如下:(1)根据变双曲圆弧齿线圆柱齿轮成形原理,提出了旋转刀盘铣削加工方法,研究刀具与齿坯的展成运动关系,推导了变双曲圆弧齿线圆柱齿轮的齿面方程;基于多体运动学,建立了专用机床系统的拓扑结构模型,进行了该机床结构初步设计,对专用机床功能子系统进行了划分,分析了各子系统的关键技术及实现方式,为指导专用机床优化设计提供了理论依据。(2)综合考虑机床拓扑结构和子系统功能需求,构建了专用机床结构并建立了专用机床的有限元模型,研究了专用机床结构的静动态特性;根据有限元仿真分析结果,提出了针对刀具连接刚度的结构优化方法,建立了立柱固有频率的参数优化响应面模型。对比试验结果表明,优化后的机床结构在质量、静刚度和低阶固有频率等方面皆得到一定程度的优化,验证了结构优化和参数优化的有效性,同时也为避开敏感共振区域、提升结构强度和静刚度提供理论依据。(3)针对专用机床加工稳定性进行了研究,考虑刀盘和主轴存在的时变刚度、结构间隙和线性阻尼系数等因素,建立了专用机床加工执行系统的非线性动力学模型,探究了系统的稳定性变化规律;采用Melnikov方法求解了系统的稳定阈值范围并分析通往混沌的可能途径;探讨了系统进入混沌的具体过程,结合时间历程、相轨迹、幅频特性和Poincaré图验证了稳定阈值的正确性;提出了动力学参数选型原则,并按照原则对机床零部件选型,完成专用机床的样机研制,开展齿轮加工试验,验证了机床结构设计的正确性。(4)根据误差传递原理,研究了机床误差源对齿面误差的作用效果。提出了专用机床误差描述方法,分析含误差时刀具与工件的转换关系,推导考虑机床误差影响效果的齿面方程;参考Gleason制齿轮误差分析原则,提出了齿面误差计算方法,描述了误差曲面的偏离程度和齿轮偏差项的具体形式;开展了机床单误差源和综合误差源的仿真分析和实验验证,阐述了机床误差源与齿面具体偏差项之间的定性和定量关系,同时也验证了机床几何误差模型的正确性。(5)提出一种改进的代理模型方法,探究关键加工参数对齿面误差的影响规律。基于齿轮啮合特性,确定了以凹、凸齿面的中截面齿廓误差与齿向误差作为优化响应,以刀盘转速、冷却液流速以及进给速度为试验因素,设计了全因子试验;结合黄金分割比和切比雪夫映射,提出了一种情景萤火虫(SGSO)算法,用于提升Kriging代理模型的求解精度和效率;利用SGSO-Kriging模型分析了三个关键加工参数对加工精度影响的显著程度,提出了加工参数选定原则。(6)根据微分原理和误差补偿原理,推导了各运动轴误差补偿量的微分表达式,求解得到了线性和角度的补偿值;提出了一种G代码修正方法的补偿策略,进行误差补偿试验;开展了齿轮数据检测,测得齿面误差数据验证补偿策略的有效性,同时也获得单个齿距偏差、齿轮累积偏差、齿廓偏差和齿向偏差等数据,为变双曲圆弧齿线圆柱齿轮误差补偿和精度评价提供理论依据。

摘要： 风电装机规模和机组单机容量均快速增长,对风电机组的安全性和经济性提出了更高要求。风电场通常地处偏远、布局分散,其点多面广、管理半径大,且现场工作艰苦,设备巡检工作量大、健康状态判断难度大。为精准检测到发电机、叶片、齿轮箱等大部件的损坏隐患,各新能源投资企业相继投入巨额资金,为大规模风电场群建设各类生产信息化监控与故障预警系统。通常各类型监测系统之间互不关联,所获得的是分散的、局部的,甚至是冲突的诊断结论,无法形成指导风电设备精准高效运行的故障诊断合力。因此,建立起一套科学的风电机组融合故障诊断决策模式,消除传统单一系统故障诊断结论带来的不确定性,变得至关重要。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   深度残差网络(ResNet)   软阈值化   分散注意力   粒子群优化(pso)  

摘要： 随着现代机械化水平不断提高,机械设备一旦发生故障就会严重影响工业生产生活,造成人员伤亡和经济损失,因此研究机械设备的故障诊断方法具有重要的现实意义。齿轮故障是造成齿轮箱无法正常运行的常见原因,而复杂工况下齿轮故障特征往往被噪声所淹没,传统的故障诊断神经网络存在难以从噪声中识别故障特征、不易获得故障数据集、模型收敛较慢等问题。针对以上问题,本文的主要研究工作如下:(1)小波变换:首先对采集的故障数据集进行分析,依据采样频率获得等差时间序列后利用Morlet小波对输入振动信号进行连续小波变换,从而获得故障时频图作为网络的输入。(2)自适应软阈值降噪:其次在深度残差网络(ResNet)的基础上加入自适应软阈值化子网络。将输入的故障时频图复制为相同的两份,一份用于学习合适的阈值,另一份则与学习到的阈值相减达到降噪效果。(3)分散注意力与分组卷积:由于齿轮箱故障振动信号的周期性,故障特征往往集中于局部,因此引入注意力机制模块使得网络能更有效的提取局部故障特征。然后采用分组卷积优化卷积层,使得网络在加深层数的同时避免了模型参数量大量上升,从而提高了模型的计算性能。(4)迁移学习:同时还利用迁移学习中预训练改进后模型的方法解决了生产生活中难以采集故障数据集的问题,而且与原始网络相比,预训练模型能更快收敛。(5)粒子群优化:神经网络的超参数对于网络学习性能具备举足轻重的影响力,传统的人工调参往往难以达到最优解,本文利用粒子群优化方法得到上述改进网络的超参数最优解,从而解决了传统人工调参的局限性和效率低下等问题。最后将故障时频图输入改进后的网络进行故障分类。实验结果表明,基于粒子群优化和改进深度残差网络的模型能有效的识别提取齿轮故障特征,且识别分类准确率高,达到了 99.7%。

关键词： 啮合效率   有限元   时变摩擦系数   Abaqus   传动效率试验  

摘要： 作为重要的传动部件,齿轮已被广泛地应用于各种机械领域,如汽车、航空航天、工业齿轮箱和机床等。在齿轮传动中,传动效率是评价传动质量好坏的一项重要性能指标,而对于传动效率的高低,齿轮啮合效率是主要影响因素之一,因此,为了改善齿轮的传动质量,对齿轮啮合效率的研究是非常必要的。目前,关于齿轮传动啮合效率的研究主要集中在计算方法上,并且随着研究的深入,越来越多学者认为如何计算得到更为准确的啮合效率变得更加重要,所以,在推导啮合效率的计算模型时,许多研究开始考虑相关参数在实际啮合过程中的变化情况,其中很重要的一点便是摩擦系数的时变性特征。基于上述背景,为了能准确计算出齿轮副的啮合效率,并对其影响因素进行研究,以便从设计和使用的角度来提高齿轮传动的啮合效率,本文提出了一种考虑时变摩擦系数的啮合效率计算方法,该方法利用Abaqus提供的子程序FRIC＿COEF,在考虑了齿面实际受力变形和相对运动状况的基础之上,实现了齿面各啮合点摩擦系数在传动过程中的时变性特征;并且,采用BHC-1000型齿轮传动效率试验台开展了相关试验,对计算方法的准确性进行了试验验证,试验结果表明,二者吻合性较好。最后,利用本文所提出的啮合效率计算方法,进一步研究了齿轮转速、载荷、粗糙度和润滑油温度四个参数对斜齿轮传动啮合效率的影响,得出了如下结论:(1)随着转速和润滑油温度的增加,啮合效率会产生上升的趋势;(2)随着扭矩和粗糙度的增加,啮合效率会产生下降的趋势。

关键词： 航空发动机   圆柱齿轮   齿轮修形   应力   振动   试验  

摘要： 通过齿轮合理修形能够改善齿轮传动接触状况及降低由几何传动误差产生的振动和噪声，减小齿轮啮入啮出干涉冲击，提高齿轮寿命。以航空发动机附件机匣渐开线圆柱齿轮为例，通过附件机匣整体仿真、离心力影响分析、轮齿热弹耦合分析，确定齿轮修形方案，有效降低了齿轮啮入及啮出位置最大等效应力。通过附件机匣振动测量试验，对比修形前后齿轮振动能量变化规律，结果表明修形后齿轮振动能量降低17%～80%，有效验证了齿轮修形效果。

关键词： 模糊综合评判   多尺度   趋势预测   健康度   健康预测  

摘要： 齿轮箱具有适用范围广的优势,被广泛应用于化工、石油、风电等领域,由于复杂的工作环境,且长期处于高负荷工作及受到剧烈的振动冲击,在维护不当的情况下,易发生故障,甚至造成恶性事故,以及重大经济损失。为了避免事故发生,保证齿轮箱健康稳定运行,采用油液监测技术监测油液理化与金属磨损问题,分析原因,及时采取措施预防或解决故障。但油液中存在冗杂信息,仅凭专家经验、模糊综合评价模型预测齿轮箱健康状态,存在准确率低的问题。由于BP(back propagation)神经网络具有自适应能力强、泛化能力好等优点,被广泛应用于机械健康预测领域,但易陷入局部最优解,因此结合具有全局寻优能力的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、多尺度信息提取能力的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法优化BP神经网络,构建基于多尺度PSO-BP预测的齿轮箱健康参数模型,并结合具有客观性与针对性优势的趋势预测函数,联合预测齿轮箱的健康状态。(1)采用灰色关联分析确定影响齿轮箱健康状态的主要油液参数。本文通过质谱仪采集油液磨损、添加剂元素数据,应用红外油品检测仪及粘度计获取水分、酸值、氧化值与粘度。由于油液中存在无关数据,影响齿轮箱的健康预测结果,为剔除多余信息,采用灰色关联分析中初值法对油液数据进行无量纲化处理,以消除数据间因差值过大导致分析准确率下降的问题,接着对数据进行差序列计算,进而获得油液样本的关联系数矩阵,再对每种油液成分的关联系数求平均值,从而确定每种油液成分的关联度,通过灰色关联度选取影响齿轮箱运行的主要磨损元素、添加剂、理化参数,将其作为齿轮箱健康参数。(2)针对采用BP神经网络进行故障诊断时易陷入局部最优解,结合EMD与粒子群算法优化BP模型,建立基于多尺度PSO-BP预测的健康参数模型,提高分类准确率,获取样本残差。将已选健康参数信息置于BP神经网络输入端,将齿轮正常运行工况设定数字“1”置于神经网络输出端,应用粒子群算法中种群位置、适应度、速度、加速度优化BP神经网络,再采用EMD算法在BP输入端口建立多尺度信息提取通道,并以此构建基于多尺度PSO-BP预测的齿轮箱健康状态参数模型。结果表明,与BP预测模型、PSO-BP预测模型相比,健康状态参数模型的残差更小、预测准确率更高。将实验检测值与模型预测值进行比较获取样本残差,为预测齿轮箱健康状态做准备。(3)针对采用模糊综合评价模型进行齿轮箱健康状态预测存在准确率低的问题,因此提出健康度指标。将样本残差结合趋势预测函数构建基于趋势预测的齿轮箱健康状态预测模型,通过趋势预测函数对样本残差进行分析,结合健康度对齿轮箱健康状态进行等级评价,分为优、良、一般、较差与差五种健康状态;最后结合污染度分析、铁谱图像验证该模型的可靠性。结果表明,基于趋势预测的健康状态预测模型比模糊综合评价模型具有更高的准确率,分类准确度提高了40%,该模型为类似机械设备的健康预测提供参考。

关键词： 尿素泵   无刷直流电机   模糊PID控制   传统PID控制   MATLAB  

摘要： 根据国家对柴油车污染物的排放要求,我们采用SCR后处理技术来降低NOx排放,SCR后处理系统中电动齿轮式尿素供给泵对于尿素水溶液的喷射压力以及喷射精度起着决定性作用,尿素供给泵中电机为尿素泵提供喷射压力。控制电机能够达到尿素泵目标压力以及在汽车停止工作时尿素泵实现反抽是本文研究的关键。本文选择无刷直流电机作为尿素泵驱动电机,无刷直流电机在工作过程中产生的损耗小、工作效率更高而且使用寿命更长,而且其本身具有体积小、密封性好以及耐腐蚀性强的优势。无刷直流电机基本满足本文针对柴油机后处理系统中SCR催化转换器用新型齿轮式尿素供给泵功能和驱动控制要求,因此选用无刷直流电机作为尿素泵的驱动电机,选用模糊PID控制算法作为电机驱动系统的控制策略,以实现对无刷直流电机的稳定驱动以及对电机转速的精确控制,达到尿素供给泵的目标压力,满足SCR后处理器的要求。论文主要工作如下:1.首先对无刷直流电机的基本结构及其驱动方式和无刷直流电机的工作原理进行了简要的分析,在对无刷直流电机充分了解和分析的情况下,利用其工作原理建立三相绕组相电压方程、电机输出电磁转矩方程以及电机运动方程的数学模型,从而完成无刷直流电机整体的数学模型。2.根据尿素供给泵的工作特性,研究无刷直流电机模糊控制算法。关于传统的PID控制算法的工作特点、控制原理以及参数调节方法等进行了简要的介绍和分析,接着简单介绍模糊PID控制算法的控制原理、控制结构、设计步骤以及控制参数整定原则,最后进行仿真实验,仿真实验中首先在MATLAB命令窗口设计模糊控制器,接着在MATLAB/Simulink平台上搭建无刷直流电机及其速度控制系统的仿真模型,然后在无负载与有负载这两种工作模式下对比无刷直流电机在模糊PID控制和传统PID控制下的电磁转矩波形图以及转速波形图,最后对比分析模糊PID控制与传统PID控制的控制性能效果,通过对比结果分析出模糊PID控制算法对于速度控制的优越性。完成电机驱动控制系统的控制算法设计部分。3.对电机驱动控制系统的硬件电路进行设计。选取S32K142作为控制系统硬件电路的主控芯片并简要的说明此控制芯片的优势,介绍控制芯片S32K142的主要功能以及处理运算能力,根据控制系统中电机输入电压以及控制芯片上所用器件的输入电压设计电源输入电路以及所用器件所需的降压电路,接着设计三相全桥逆变驱动电路以及负责实时检测电机转子位置的霍尔信号电路。4.在尿素泵试验台上完成无刷直流电机速度测试以及尿素泵压力测试实验,首先对尿素泵实验台及其实验器材进行简要的介绍,接着进行测试实验和结果分析,主要包括霍尔信号与PWM信号的检测分析以及电机转速与尿素泵压力的检测分析。通过检测分析结果验证电机驱动控制系统的可行性。5.最后对本文研究内容进行总结与思考,并对无刷直流电机及其驱动控制策略提出研究展望。

关键词： 风电机组齿轮箱   信息融合   故障诊断   特征选择   D-S证据理论  

摘要： 风能已经成为了世界范围内最重要的能源之一,它储量富足、可再生且低碳无污染,是解决世界能源短缺问题、推动我国能源转型的重要角色。风电也随之成为当今最有发展前景的可再生能源发电技术,我国已连续多年占据世界风机累计装机容量和新增装机容量首位。随着风电装机量的不断提升,风电机组故障诊断也逐步成为人们关注的重点。齿轮箱作为风电机组中最为关键的部件之一,其工作状态直接影响机组的性能和寿命。因此,对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测和故障诊断,对确保机组运行的安全性和稳定性、降低机组运维成本、提升机组发电效率具有重要意义。本文将信息融合理论应用于风电机组齿轮箱故障诊断中,开展了相应的故障诊断方法研究,主要研究内容如下:(1)针对风电机组齿轮箱单域特征包含特征信息不足问题,结合统计分析、傅里叶变换以及经验模态分解方法,提取了齿轮箱的多域特征,构建了齿轮箱的多域特征集。首先从齿轮箱时域、频域、时频域角度出发,分析齿轮箱原始振动信号的波形图、频谱图以及经验模态分解得到的本征模函数分量;然后分别提取齿轮箱的14个时域特征、5个频域特征和5个时频域特征,其中时频特征为齿轮箱原始信号的本征模函数分量奇异值熵;最后通过实验验证多域特征较单域特征包含了更全面的故障信息。(2)针对风电机组齿轮箱中的轴承单一故障,构建了基于随机森林特征优选和优化极限学习机特征识别的故障诊断模型。首先依据随机森林特征重要度指标,剔除轴承多域特征集中的冗余甚至无效信息特征,构建低维有效的特征集;然后通过鲸鱼优化算法对极限学习机模型进行优化,建立轴承故障诊断模型;最后通过实验验证所提故障诊断模型的有效性。(3)针对风电机组齿轮箱中的齿轮复合故障,构建了基于D-S证据理论的多传感器和多模型融合的故障诊断模型。为了确保各模型的差异性和互补性,采用了极限学习机、支持向量机以及K-近邻三种故障诊断模型进行模型融合。首先分别将齿轮各传感器信号特征输入到各模型中进行分类诊断;然后融合各模型的分类概率,得到每一个传感器的初步诊断结果;最后融合所有传感器的初步诊断结果,得到一个可靠度高的决策结果,实现齿轮故障类型的有效诊断。