摘要： 空间小交错角准双曲面齿轮传动克服了极端几何尺度下动力传递所需复杂机构导致的效率低、成本高、安装空间狭小等关键问题，在航空航天、舰船、车辆等领域具有广泛应用。本文针对小交错角准双曲面齿轮齿形演化与啮合机理复杂、低误差敏感性啮合特性需求与无畸变高收敛性齿面难兼顾、传统刀具设计方法与加工方法不适用的科学问题，围绕该型齿轮几何设计方法、啮合特性控制机理、制造装配技术三个方面，

关键词： 行星齿轮箱   故障诊断   小样本   胶囊网络   自注意力机制   多尺度学习  

摘要： 行星齿轮箱作为重要的机械传动装置,广泛应用于运输业、航空航天等重要领域之中,一旦发生故障,容易造成经济损失甚至人员伤亡。因此,对行星齿轮箱进行及时有效的故障诊断是必要的。但在实际应用中,设备通常在健康状态下运行,难以获得理想故障样本。此外,设备运行工况复杂,存在工况未知情景。针对上述问题,本文以行星齿轮箱为研究对象,对其小样本下故障诊断技术开展研究,具体研究内容如下: (1)针对行星齿轮箱故障样本匮乏的问题,本文研究了一种基于自注意力机制胶囊网络的故障诊断方法。该方法以胶囊网络作为模型基础,利用向量神经元提取出更具有区分度的特征,并采用宽卷积层作为模型首层滤除高频噪声,引入自注意力机制关注重点特征。分别从不同样本数量、不同程度噪声两个角度进行了实验对比分析,实验结果表明,该模型具有良好的鲁棒性和泛化性,并可以在故障样本很少的情况下实现较高准确率的故障诊断。 (2)针对变工况下故障诊断准确率较低的问题,本文研究了一种基于多尺度密集残差网络的行星齿轮箱故障诊断方法。将多尺度学习和密集连接模块集成于残差块,拓宽了模型感受野,加强有用特征重用。此外,采用全局平均池化层代替传统全连接层,减少模型训练参数量。实验结果表明该方法能从现有工况故障样本中学到足够知识以准确识别其他工况下的齿轮故障,有效地提高了变工况下故障诊断的准确率。

关键词： 人字曲齿锥齿轮   人字齿   轴向力   指状铣刀   左右旋占比  

摘要： 弧齿锥齿轮传动过程中,具有重合度大、传动平稳、承载能力高、噪声低等优点,适合于高速齿轮传动。但由于锥齿轮的工作方式,弧齿锥齿轮传动过程中会产生较大的轴向力。这些轴向力对传动装置和支撑轴承造成额外的负荷,会导致设备的运行寿命缩短。为减少锥齿轮轴向力,本文进行了人字曲齿锥齿轮的研究。以等基圆锥齿轮理论为基础,分析人字曲齿锥齿轮的齿面啮合特性、传动性能,对其齿面几何特性进行深入研究,完成了人字曲齿锥齿轮的设计与加工。本文研究内容如下。 1.建立齿轮数学模型:从等基圆锥齿轮的原理出发,建立齿线方程和刀具轨迹方程,得到人字曲齿锥齿轮单齿凹凸齿线点数据;通过运动分析,确定了指状铣刀的设计原则和参数,建立轮坯的切齿坐标系,完成齿面方程的求解,得到人字曲齿锥齿轮单齿凹凸齿面点云数据,生成齿面片;使用两种不同建模方法在UG软件中生成人字曲齿锥齿轮三维模型,通过对比这两种不同方法生成的模型,验证模型的正确性。 2.齿轮轴向力静力学分析:为获得人字曲齿锥齿轮轴向合力为零的左右旋占比,需对人字曲齿锥齿轮单对啮合齿进行受力分析,得到刚度变形与线压力关系,分析计算人字曲齿锥齿轮轴向合力为零时齿的左右旋占比;使用Ansys Workbench对人字曲齿锥齿轮进行齿轮接触轴向力静力学分析,分析以xR为基准设计的人字曲齿锥齿轮的轴向合力为零的正确性,并与格里森的轴向力静力学分析结果做对比,验证了人字曲齿锥齿轮能降低轴向力理论的正确性。 3.齿轮接触分析（TCA）:对人字曲齿锥齿轮同时进行齿线和齿廓修形,并以空间曲面啮合原理和齿面方程为前提,分析TCA求解原理,编写TCA方程组,获得人字曲齿锥齿轮在修形情况下的接触迹线,其位置在齿中部位同实际模型设计位置相符,为后续传动误差的研究做准备。 4.加工验证:使用Vericut构建机床、刀具模型,用指状铣刀规划了刀具路径和切削区域,编写数控加工代码,把处理后的数控程序输入到数控机床上,使用指状铣刀完成人字曲齿锥齿轮的虚拟仿真加工;虚拟仿真加工的数控程序运用到实际加工中,加工出实际的人字曲齿锥齿轮,充分验证数控加工人字曲齿锥齿轮的可行性。 本文针对锥齿轮的轴向力问题,设计了一种新型锥齿轮—人字曲齿锥齿轮。人字曲齿锥齿轮克服了弧齿锥齿轮轴向力大的缺点,它是一种重合度高、承载能力强的锥齿轮。其加工设备简单,加工成本低,研究具有重要的理论价值和广阔的工程应用前景。

关键词： 航空发动机   齿轮   喷丸强化   耐久性   优化设计  

摘要： 航空发动机是中国航空飞行器的主要源动力,其安全性也是保证中国航空安全的关键因素。随着航空制造业的快速发展,航空发动机的研制和生产工艺也将逐步向着高标准和高性能的目标转变,所以航空发动机的使用要求将越来越苛刻,对可靠性技术的要求也愈来愈高。齿轮作为航空发动机最关键的部件之一,是航空发动机传动装置中传递动力的主要方式。因此,航空发动机齿轮传动系统要求有很高的耐用性和可靠性。航空发动机齿轮传动系统工况复杂,经常承受多轴载荷,并且容易发生疲劳失效,同时疲劳失效后的后果尤为严重,这也更加凸显了航空发动机齿轮传动系统耐久性和可靠性分析的重要研究价值和工程应用前景。本文研究对象为某型号航空发动机传动齿轮,针对其表面采用喷丸强化方法,分析研究喷丸强化对齿轮传动耐久性的影响,主要研究内容如下:(1)采用有限元方法对喷丸过程进行模拟分析,探讨不同喷丸工艺参数对不同材料性能参数的影响。研究了不同的喷丸工艺参数喷丸后靶体的残余应力、表面形貌和强化层硬度,以及这些因素对齿轮耐久性的影响。(2)对于喷丸强化引入残余应力,采用了一种新型的在齿轮表面添加残余应力的方法,在建立齿轮模型时,将齿轮齿面沿着齿厚每隔0.02 mm进行切分,在进行齿轮啮合瞬态仿真分析中,通过添加APDL(ANSYS parametric design language)命令的方法给每一层齿面进行残余应力的添加,模拟喷丸强化过程引入的残余应力,最后再进行仿真分析,探究残余应力对齿轮传动耐久性的影响。(3)针对齿轮传动耐久性的分析,基于Matake高周疲劳准则结合齿轮啮合瞬态仿真结果预测了喷丸齿轮和未喷丸齿轮的接触疲劳寿命;基于齿轮弯曲疲劳试验得到的R-S-N曲线结合齿轮啮合瞬态仿真结果预测了喷丸齿轮和未喷丸齿轮的齿根弯曲疲劳寿命。(4)考虑表面状态对齿轮结构疲劳性能的影响,结合喷丸强化后残余应力、表面形貌和强化层硬度对表面状态系数的影响,对喷丸强化的工艺参数进行优化设计。

关键词： 动车组   齿轮箱箱体   强度   模态分析   可靠性   拓扑优化  

摘要： 齿轮箱作为保证动车组持续稳定运营的关键零部件和传动系统的重要组成,其结构疲劳性能直接影响动车组的运行安全。齿轮箱在服役过程中主要是以疲劳失效为主要失效形式,针对此问题,本文以动车组齿轮箱箱体为研究对象,通过对箱体进行强度分析、寿命预测、可靠性评估和拓扑优化,为动车组齿轮箱箱体结构设计和抗疲劳设计提供参考。具体研究内容如下:(1)根据齿轮箱性能特点和结构参数,建立其有限元模型,依据EN13749标准确定启动和短路条件下正、反转工况的载荷计算,并利用有限元分析方法对箱体进行强度分析。分析表明,四种不同工况载荷下该箱体最大应力值均未超过材料屈服强度。基于最大主应力法,依据TJ/JW 064—2015标准,利用Goodman曲线对箱体完成疲劳强度校核。(2)为获得齿轮箱动响应特性,对齿轮箱箱体进行模态分析,得到箱体的固有频率和振型。考虑外部载荷激励对齿轮箱振动的影响,获取前十阶振型和对应的频率,其中第一阶固有频率为505.0Hz,主要发生整体横向变形。结合模态分析结果,在高速直线和道岔通行两种线路下,对箱体进行谐响应分析。分析结果显示,在535Hz附近会产生振动峰值,影响齿轮箱正常工作,为齿轮箱箱体动态特性研究提供理论基础。(3)基于S-N曲线和实测载荷谱,针对箱体疲劳薄弱区域,利用n Code＿Design Life分析软件对齿轮箱箱体进行疲劳寿命分析,并对其整体完成了寿命预测;基于一阶二次矩阵理论,选取材料、尺寸、载荷为随机变量,在不同工况下对箱体进行可靠性分析。结果表明,齿轮箱的可靠度为0.99,满足不同工况下安全运营的要求。(4)为实现齿轮箱轻量化设计,利用有限元分析软件,结合静强度结果以及提取模态分析结果,以体积最小为优化目标,根据不同材料体积分布下的材料布置方案,对齿轮箱箱体加强筋结构进行设计,并对优化后的箱体进行强度和模态分析。结果表明,优化后的模型在启动正转、反转工况下和短路正转、反转工况下,应力值都有所减少,且优化后齿轮箱箱体强度和刚度都有提升,箱体质量减少了0.76%,为齿轮箱设计提供一定的参考依据。

关键词： 齿轮测量中心   网络化测量   数据交换   智能制造   信息化  

摘要： 随着计算机技术的高速发展,车间设备的信息互联互通成为热点。目前齿轮测量中心采取传统的单机测量模式,设备使用的数据为专有格式,形成“数据孤岛”,导致其与车间其他设备缺乏有效连接,阻碍了齿轮智能制造的发展。本文结合数字化生产线的发展需求,以车间网络化环境和管理平台为纽带,研究了齿轮测量中心数据交互方法和过程,主要研究内容如下:(1)通过对齿轮测量中心信息化发展的深入调研,结合信息流数据分析,比对传统的齿轮测量模式,提出了齿轮测量中心网络化测量模式,设计了齿轮测量中心的网络化通讯过程。基于企业内部通讯局域网,实现了齿轮测量中心设备的联网以及信息数据的集成。并在原有的齿轮测量软件基础上,扩展了用户权限管理模块、数据存储模块和信息交互模块。(2)根据车间管理系统的交互要求,定义了齿轮测量指令、测量报告和测量机实时状态三部分数据的交互标准格式规范,并开发了齿轮测量中心数据交互接口。采用Comma-Separated Values(CSV)格式和Q-DAS格式的数据文件,细化了测量指令和测量报告数据内容和格式标准,在车间局域网下,通过网络共享文件夹的方式,实现了齿轮测量中心与Distributed Numerical Control(DNC)分布式数控系统和Q-DAS质量管理系统的互联互通。同时,制订了齿轮测量中心实时状态数据格式标准,基于C/S架构,通过车间局域网,采用TCP协议进行通信,实现了齿轮测量中心与Manufacturing Data Collection&Status Management(MDC)实时监测系统间的互联互通。(3)根据齿轮测量中心跨平台交互框架,配置了测试实验的网络环境;对齿轮测量中心信息交互过程进行测试,验证了本文提出的齿轮测量中心数据交互方法的正确性和可行性。该系统已接入国内一家减速机制造企业的智能化产线,实现了齿轮测量数据的跨平台传输。

关键词： 齿轮箱轴承   特征增强   微小故障诊断   MCKD  

摘要： 齿轮箱作为机械设备中重要的传动部件,其运行状态直接关系着工业生产设备的安全运转。由于齿轮箱自身结构特点,以及在实际作业中运行工况的多变性、工作环境的复杂性,使其产生的振动信号是非平稳、非线性的,冲击成分易被噪声掩盖,难以直接提取出有效故障特征,导致故障识别精度降低。因为无论多么严重的故障都是从故障征兆不明显的微小故障发展而来,本文围绕齿轮箱轴承微小故障的特征增强、特征提取和故障识别展开研究,主要研究内容包括以下几个部分:(1)针对齿轮箱轴承微小故障信号具有幅值小、冲击成分微弱等问题,研究了基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)的特征增强方法。首先利用EEMD对信号降噪,消除噪声对信号的干扰,获得信号中的冲击成分;然后利用MCKD方法能够增强信号中的微弱冲击成分的优点,对信号采用MCKD算法进行增强;最后对信号进行包络分析,提取微弱故障特征信息。实验结果表明,该方法对增强信号中的微弱冲击成分具有有效性。(2)针对EEMD分解效率低,且MCKD方法的增强效果容易受到参数的影响,通过引入粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)解决MCKD的参数选取困难问题,提出了自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和参数优化的MCKD的齿轮箱轴承微小故障特征增强方法。CEEMDAN的重构误差小,且分解效率比EEMD更高,能够更好地去除信号中的噪声,并与PSO-MCKD方法相结合实现微小故障的特征增强。经仿真实验分析,该CEEMDAN-PSO-MCKD方法在恒定工况和变工况的微小故障检测中,均能有效地对齿轮箱轴承微弱冲击进行增强,从而实现故障诊断。(3)针对齿轮箱轴承微小故障的特征提取和故障识别问题,研究了基于多尺度熵和参数优化的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)轴承故障诊断方法。该方法在CEEMDAN-PSO-MCKD微小故障特征增强的基础上,结合ELM的优点,将提取出的多尺度熵作为特征向量输入改进的ELM模型中进行齿轮箱轴承的故障识别。通过仿真实验结果表明,该方法的平均辨识准确率达99.125%。以西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室采集的滚动轴承微小故障数据作为实例验证,证实了本文所研究的方法的有效性。

关键词： 齿轮件   故障诊断   偏正态混合模型   振动信号  

摘要： 大型冶金装备齿轮箱具有重载、高速和工作环境恶劣等特点，作为其故障诊断主要依据的振动信号，具有故障样本少、噪音高且故障特征存在混叠等特点。经典的故障诊断理论认为正常状态的齿轮振动信号服从高斯分布，而故障状态下的振动信号的概率分布会发生变异。因此，只要准确描述并捕捉到齿轮状态信号的概率分布特征，即可对齿轮进行故障诊断。但在工业场景下，齿轮箱振动信号概率特征并非严格服从高斯分布，而是具有高维、多元和多重长尾性，导致冶金装备齿轮的故障状态难以准确诊断。本文提出采用偏正态混合模型描述齿轮振动信号特征的概率分布，该模型相比于经典的高斯混合模型增加一个反映偏度的参数族，能体现故障数据特征的分布方向和聚集程度，因而更具柔性。将其应用到机械领域齿轮故障的预警和分类识别研究中，验证了偏正态混合模型在齿轮故障预警和分类识别工程应用上的可行性和实用性。本文的主要工作如下:　　(1)研究了基于偏正态混合模型的齿轮振动信号特征描述方法，基于最大值期望迭代算法对偏正态混合模型进行参数估计。　　(2)提出基于偏正态混合模型聚类的齿轮故障预警方法。首先建立了齿轮故障实测数据特征样本集，然后从单变量和多变量角度与高斯混合模型进行预警结果的比较分析，验证了偏正态混合模型相比于高斯混合模型聚类在齿轮故障预警工程应用上的可行性和实用性。　　(3)提出了基于偏正态混合模型的齿轮故障分类识别方法。首先建立了齿轮故障公开数据特征样本集，并结合齿轮故障实测数据特征样本集进行齿轮故障识别,并与概率神经网络、支持向量机和高斯混合模型进行识别结果对比，两种数据集的识别对比结果均说明了偏正态混合模型在齿轮故障分类识别工程应用上的可行性和实用性。

关键词： 线结构光   齿轮测量   图像质量   神经网络   误差识别  

摘要： 齿轮的接触式测量在过去的几十年中发展迅速,实现了齿轮的高精度测量。随着时代的发展,对于齿轮质量和精度的要求越来越高,接触式测量的弊端日益凸显,由于接触式的测量需要与齿轮表面进行直接接触,不可避免的会划伤齿轮,在测量过程中影响齿轮的精度并且测量的速度慢,无法得到完整的齿轮表面信息。而非接触式的齿轮测量还处于实验阶段,没有一个较为成熟的测量系统,现阶段的测量系统难以完成齿轮的测量任务。因此开发一个可以完整测量齿轮三维信息并且能评价齿轮精度的齿轮测量系统是当前的主要任务。由于齿轮是金属材质,采用线结构光测量过程中,激光器照射在金属表面的激光条纹发生反射等现象,造成条纹图像出现异常区域,严重影响齿轮测量的精度。对于齿轮等回转零件的测量,需要放置在旋转台上进行多角度扫描,由于旋转台的制造及装配精度的原因,旋转台会出现运动误差而影响系统的测量精度。线结构光在测量过程中由于扫描路径和扫描速度等因素,会造成数据的冗余,同时由于环境光噪声以及其他因素的干扰,可能引起较大误差数据的产生,严重影响测量精度。为了解决上述问题,本文设计开发了一套线结构光齿轮测量系统。本文的主要研究内容如下:(1)提出了基于自适应BP神经网络的条纹中心提取结果实时不确定度评价方法。引入了不确定度对条纹中心提取进行质量评价,为了解决蒙特卡洛计算不确定度需要大量独立重复实验,提出了自适应BP神经网络的不确定实时估计方法,实验证明该方法估计的结果与采用蒙特卡洛计算得到的不确定度具有较高的吻合性。(2)提出了双相机冗余约束光条中心提取方法,线结构光在测量金属等零件时由于其表面特性,使得拍摄得到的激光光条图像出现异常区域,经典的光条中心提取方法无法找到光条中心。因此提出了双相机冗余约束光条中心提取方法,通过引入光强约束、极线约束和光平面约束对异常的光条图像进行冗余约束,找到真实的光条区域完成异常的光条图像中心提取。(3)为了减小旋转台因运动而造成的测量误差,提出了一种基于立体标定板的旋转台运动误差补偿方法。通过与旋转台固连的立体标定板识别旋转台的运动误差,并根据运动误差对测量结果进行误差补偿,提高系统的测量精度。(4)为解决点云数据的冗余以及由于环境光等噪声引起的一些异常数据点,提出了一种基于不确定度的线结构光测量结果的滤波方法,分析了不确定度在测量过程中的传播方向,依据测量结果的不确定值对线结构测量的结果进行数据滤波,可以有效的去除冗余的点云数据和异常的数据点,提高测量的精度和准确度。(5)搭建了线结构光齿轮扫描测量设备,经过实验验证设备的测量精度可以达到0.03 mm。完成对齿轮表面的三维扫描测量,并且与理想的齿轮点云进行对比,分析得到每个点的加工误差,完成对齿轮的加工质量评价。