关键词： 人字齿轮   喷射润滑   摩擦热流密度   温度场   试验验证  

摘要： 人字齿轮作为航空航天和船舶动力传动系统的主要传动部件,具有重合度高、承载能力强、传动稳定等优点。人字齿轮的工作性能受到与齿轮热行为相关的几个因素的影响,如温度、润滑和动态特性。在传动过程中,由于齿面之间的相对滑动产生大量的摩擦热,若润滑效果不好会使齿面温度急剧上升,导致齿轮及传动系统失效。在本文中,考虑用喷射润滑的方式对人字齿轮进行润滑冷却,基于计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)方法,利用流体仿真得到不同喷射参数、不同工况、不同齿轮结构下的润滑结果,分析了各参数在实际工作中的重要程度。此外,考虑到人字齿轮和斜齿轮在性能上的巨大差异,对比了两者的润滑性能;基于赫兹接触理论和弹流润滑(Elastohydrodynamic lubrication,EHL)数值计算模型求解摩擦热流密度,将其作为生热边界条件应用于人字齿轮稳态温度场仿真求解,通过试验验证了计算方法的可行性。主要研究内容如下:(1)人字齿轮喷射润滑仿真分析。基于CFD方法,建立了仿真模型并利用Fluent软件进行计算,对齿轮润滑效果和冷却效果分别展开研究:对于前者,通过后处理获取齿轮油气比、润滑油速度流线图、压力云图、等值面图等,考虑用压差和油气比综合评判润滑性能。对于后者,导出两齿轮不同表面对流换热系数取平均值比较,将此参数用于后续温度场求解。(2)不同润滑条件下齿轮的润滑效果。润滑条件由非结构参数和齿轮结构参数组成。其中结构参数分为齿轮螺旋角、齿宽和主动轮齿数;非结构参数包括主动轮转速、喷射参数,喷射参数则由喷射速度和喷射直径组成。当改变主动轮转速和结构参数时,保证输入负载不变。在研究螺旋角影响时将斜齿轮纳入与人字齿轮进行对比,分析两者差异。通过研究不同条件下的润滑性能,比较各参数的重要性,同时为研究稳态温度场分布情况提供散热数据。(3)人字齿轮接触分析及稳态温度场仿真求解。基于赫兹接触理论,利用MATLAB软件编程求出人字齿轮相关接触参数,利用EHL经验公式得到齿面摩擦因数,最后求出摩擦热流密度。结合对流换热系数数据得到不同润滑条件下的人字齿轮稳态温度场分布,研究各参数与温度的关系。(4)人字齿轮喷射润滑温度场试验。通过搭建温度场试验台,利用热电偶、纸质记录仪等设备测量记录主动轮的稳态温度,并与仿真结果进行比较,验证此前方法的可行性。图79幅,表10个,参考文献71篇。

关键词： 感应加热   串联谐振   宽锁频范围   逆变桥并联   并联均流  

摘要： 由于齿轮装置正沿着小型化、精密化、多样化方向发展,齿轮直径越来越小,不同齿轮的淬火深度、淬火时间和淬火功率要求都不相同,对用于齿轮、转轴等复杂元件淬火工艺的感应加热电源的工作频率和功率等级提出了更高的要求。目前采用模拟锁相环电路、数字锁相环电路和电流跟踪法等频率跟踪控制技术的齿轮淬火电源虽然可以通过配置相应参数来实现增大频率范围,但仍存在锁频范围窄、响应速度慢等缺点;采用主从控制、平均值法和外特征下垂法等并联控制技术虽然能够在一定程度上改善均流效果,但是仍存在模块间的电流不均衡度较大的问题。 针对传统齿轮淬火电源锁频速度慢、范围窄的问题,采用了基于FPGA的自适应频率跟踪控制技术,设计了一种自适应同步变模控制器,通过自动改变频率跟踪环路的中心频率,使得锁相环电路有更好的性能,增大了频率跟踪系统的锁频范围,消除了由频差造成的静态相位误差,提高了频率跟踪速度和稳定性。针对逆变桥并联模块之间的环流问题,采用引入虚拟阻抗的下垂控制技术,减弱逆变桥参数不同对输出电流均流的影响,减小系统并联模块之间的环流。 在MATLAB上建立宽锁频范围多桥并联齿轮淬火电源仿真模型,验证技术的可行性,然后在搭建的实验平台上分别测试了驱动波形、启动波形和稳态时输出电流电压的相位差。实验结果表明:频率跟踪系统实现捕捉范围30 k Hz～600 k Hz内快速稳定跟踪,在系统稳定时,电压电流相位误差小于1.5%,电气性能达到了预期的指标要求。

关键词： 风力发电机   齿轮箱   故障诊断   深度学习  

摘要： 大量化石能源的使用带来了环境污染问题，风能作为可再生能源受到了各个行业越来越来多的关注，风力发电在发电领域的渗透率不断上升。考虑到风机常年运行于恶劣的环境中，各个部件都会或多或少出现故障，而相较于其他部件，齿轮箱故障导致所导致的故障概率最大。因此，有必要对故障进行准确的诊断，建立高效的风力发电机齿轮箱诊断系统。提高风力发电技术的稳定性和可靠性。基于数据驱动的诊断方法能减少对物理模型的依赖，通过对历史数据的特征挖掘实现故障的有效诊断。而当前大多数基于数据驱动的模型往往依赖于大量的数据，而在现实中，对于丰富数据的要求并不总能得到满足。所以本文以风力发电机齿轮箱基准模型为研究对象，建立基于深度学习小样本的故障诊断机制，实现了对风力发电机在小样本和数据不平衡的情况下进行有效的诊断。　　提出了3种基于深度学习的小样本风机故障诊断模型分别解决上述两类问题：　　首先，提出了基于单次学习图神经网络的风力发电机齿轮箱故障诊断模型，用于解决小样本下故障诊断问题。先使用 STFT 将采集到的一维振动信号转换为二维图信号，通过卷积神经网络对变化后的二维图信号进行特征提取，再使用图神经网络通过节点分类对样本进行故障分类;最后我们还使用了三个流行小样本故障诊断模型分别对同一样本进行故障分类，实验结果表明以上故障网络的分类精度均不如所提方法精度高，证明了该模型的用于解决小样本下故障诊断问题的有效性。　　其次，为了研究在样本不平衡情况下对于风力发电机故障诊断问题，提出了一种基于生成对抗网络的过采样故障诊断模型。我们先对采集到的数据进行WPT生成并提取样本特征，利用GAN训练好的最优鉴别器和生成器去生成与原数据相同分布的生成数据，从而对故障数据集进行补偿。随后采用三种常用的数据分类方法分别对真实数据集、不平衡数据集和生成数据集进行故障分类。实验表明，该方法生成的数据与真实数据具有相同的分布，可以解决样本数据不平衡的问题。　　最后，为了更好模拟风力发电机在实际运行产生数据过程中所产生的各种问题，从而更好研究在小样本和数据不平衡情况下对风力发电机进行故障诊断问题。提出了一种基于关系网络和边缘学习的融合故障诊断模型，用于同时解决小样本和数据不平衡下的故障诊断问题。先使用STFT将采集到的一维振动信号转换为二维图信号;我们将关系网络和边缘学习网络组合在一起，提出了一个RMLNN网络，通过对比模型验证了该模型在精度上的优越性。同时我们也使用相同的数据集与前两章所提方法进行对比，实验结果表明该网络在小样本以及数据不平衡的情况下均有更好的表现，从而证明了RMLNN模型的优越性。

关键词： 外啮合齿轮泵   加速退化   SVMD   退化状态识别   AOA-GRU  

摘要： 作为应用最广泛的旋转泵,与其他类型的旋转泵相比,外啮合齿轮泵具有许多独特优点。但随着工作时间的增加,齿轮泵难免会因磨损而出现性能退化的现象,影响液压系统安全稳定的运行。因此,对外啮合齿轮泵的退化状态进行识别,不仅可以对齿轮泵进行及时维护,保障液压系统的安全,还能有效降低维修成本和生产损失。首先,对外啮合齿轮泵的磨损退化机理进行分析研究。通过采用加速退化的方式,建立相应的齿轮泵加速退化试验台,模拟齿轮泵的磨损退化过程,采集对应的退化数据,为后续的状态识别提供数据支撑。其次,为剔除退化数据中的噪声,本文创新的引入SVMD(Successive Variational Mode Decomposition,连续变分模态分解)对外啮合齿轮泵的振动信号进行降噪重构。SVMD具有不需预设分解模态个数和带宽平衡参数的核心优势,通过构造人工仿真信号与VMD(Variational Mode Decomposition,变分模态分解)对比,验证SVMD的优越降噪性能。同时基于时域、频域、时-频域对重构后的振动信号进行特征提取,再将退化特征进行归一化处理,以消除各特征之间不同单位、尺度的差异。进而,本文选用门控循环网络(Gated Recurrent Unit,GRU)对外啮合齿轮泵进行退化状态识别,并将其与BP神经网络、循环神经网络的识别结果进行对比,验证GRU神经网络的识别优势。最后,为进一步提高齿轮泵退化识别的准确性,创新的提出一种算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)结合门控循环网络的识别方法,通过与粒子群优化的GRU神经网络模型对比,最终的识别结果表明,基于算术优化后的门控循环网络模型识别的精度更高,效果更好。

关键词： 人字齿轮   行星   时变啮合刚度   裂纹   均载特性   振动特性   振动试验  

摘要： 近年来,人字齿轮行星传动系统在航空动力传输系统及车辆(特别是重型车辆)等高速、重载工况中得到广泛应用,但由于行星系统结构复杂、啮合关系众多,以及工作在高速和重载等复杂恶劣的环境下,导致机械部件发生故障率极高。其中齿轮齿根裂纹因素是导致行星系统动力学不稳定性的主要因素之一,因此对含齿轮裂纹的人字齿轮行星传动系统进行动力学的研究是十分必要的,其影响机理对于系统的稳定性和可靠性具有重要工程意义,为含裂纹的情况下传动系统动力学特性的研究奠定了基础。本文的研究内容如下:(1)基于变截面悬臂梁模型,采用能量法,推导啮合齿轮中的赫兹刚度、弯曲刚度、剪切刚度和轴向压缩刚度计算公式,最后将各轮齿的啮合刚度串联为总时变啮合刚度,从而计算出人字齿轮行星传动系统内、外时变啮合刚度,并且分析不同裂纹因素(深度、长度、角度)对内、外时变啮合刚度的影响规律。(2)采用集中参数质量法,建立了人字齿轮行星传动系统弯-扭-轴-摆耦合动力学模型。模型中,采用Timoshenko梁单元等效人字齿轮退刀槽,推导了人字齿轮行星传动各构件的误差、刚度等主要激励的计算公式。推导了其考虑时变啮合刚度、时变支撑刚度、误差等因素条件下的系统动力学微分方程。(3)通过含裂纹人字齿轮行星传动系统模型,采用龙格库塔(Runge-Kutta)数值积分法,分析求解了不同裂纹(深度、长度、角度)影响情况下系统的动态均载特性,通过动态均载系统图,分析裂纹对系统动态均载的影响规律,并且分析系统随裂纹变化的灵敏度特性。(4)基于含裂纹人字齿轮行星传动系统,采用龙格库塔(Runge-Kutta)数值积分法,分析求解了不同裂纹(深度、长度、角度)影响情况下系统振动特性,得到了表征动载特性的时域、频域、相图和Poincare图,对比正常与含裂纹齿轮系统的时域、频域、相图和Poincare图特性,揭示不同裂纹程度对系统的位移振动特性影响规律。(5)采用线切割加工出不同裂纹长度的齿轮,搭建含裂纹的人字齿轮行星传动系统振动测试试验台,测取不同裂纹长度下系统的振动信号,获取不同裂纹长度下系统的频谱图,将测得的实验数据与仿真结果进行对比,进一步验证模型的可靠性和仿真结果的准确性。通过上述的研究,揭示了齿根裂纹对系统时变啮合刚度的影响规律,并且由一系列的振动及动态均载系数图揭示了系统随裂纹变化的规律,这为人字齿轮行星传动系统的减振降噪提供了理论参考。

关键词： 柱塞泵   端曲面齿轮   运动特性   流量脉动特性   虚拟样机  

摘要： 轴向柱塞泵作为液压传动中核心的动力元件,其具有结构简单、可靠性高、响应速度快、动力密度大等优点,广泛应用于工程机械、冶金机械、石油机械以及航空航天等各类机械设备领域。端曲面齿轮柱塞泵作为一种新型的轴向柱塞泵,其结合了斜盘式轴向柱塞泵与端曲面齿轮复合传动的特点,相较于现有的斜盘式轴向柱塞泵,其采用齿轮副替代原有滑靴副,改善了柱塞泵磨损性能,具有高频率、耐磨损与持续排油等优点。本文通过建立端曲面齿轮柱塞泵运动特性与流量特性方程与虚拟样机仿真模型,分析柱塞泵不同参数对其运动特性与脉动特性的影响规律,主要的研究内容如下:首先,阐述了端曲面齿轮柱塞泵工作原理,并对其运动特性与流量特性进行了理论分析。根据坐标转换原理与齿轮啮合原理,推导了端曲面齿轮节曲线方程。根据对端曲面齿轮柱塞泵工作原理与结构特点的理论分析,得到了其柱塞在柱塞腔内往复运动特性方程,以及柱塞泵流量特性方程,并分析柱塞泵结构参数对柱塞运动特性的影响规律。其次,通过Solid Works与ADAMS软件建立其动力学仿真模型。根据端曲面齿轮啮合原理与齿轮范成加工原理,利用Solid Works软件模拟刀具与端曲面齿轮毛胚的范成运动,得到了双端曲面齿轮三维模型,并建立了端曲面齿轮柱塞泵简化三维模型。根据端曲面齿轮柱塞泵工作过程中各部件实际的约束、驱动与负载情况,利用ADAMS软件建立了其动力学仿真模型。最后,通过柱塞泵虚拟样机模型,仿真分析了不同参数对柱塞泵特性的影响规律。利用AMESim软件建立了端曲面齿轮柱塞泵液压仿真模型,通过FMI联合仿真技术建立了端曲面齿轮柱塞泵虚拟样机仿真模型。通过对比分析在不同工况下运动特性理论计算结果与虚拟样机仿真结果之间的误差值,以此验证虚拟样机模型的准确性。仿真研究了柱塞泵工作转速、工作负载工作参数与端曲面齿轮柱塞泵脉动特性之间的变化规律。根据柱塞泵理论分析,通过虚拟样机模型分析不同偏心率对柱塞泵流量脉动与压力脉动的影响,同时通过合理选择参数实现柱塞泵脉动性能的优化。本文通过对端曲面齿轮柱塞泵理论分析与虚拟样机仿真模型对其运动特性与流量脉动特性进行了研究,分析柱塞泵工作转速转速、工作负载对其运动特性与特性的影响,同时通过合理的参数选择,提高柱塞泵的脉动性能,对端曲面齿轮柱塞泵后续研究工作与产品化提供了参考依据,具有理论参考价值与工程应用前景。

关键词： 薄辐板齿轮   切削仿真   切削力   辐板加工变形   专用工装  

摘要： 为满足航空直升机传动系统轻量化的要求,作为直升机传动关键部件的传动齿轮通常以薄壁辐板形式出现,但是薄壁辐板结构在切削加工中会出现辐板变形,平行度圆周度偏差过大等问题,这会导致齿轮轮毂区域出现偏心引起齿轮不平衡的振动。本文针对直升机薄壁齿轮在生产过程中辐板切削时易变形、尺寸难以控制、精度难以保证等问题,运用有限元仿真、切削加工原理、工艺优化等手段,探寻薄壁齿轮切削加工变形的原因,并分析影响切削变形的主要因素,有效预测切削过程中零件的变形,制定合理的切削变形控制策略,优化工艺参数。本文的相关研究为航空薄壁齿轮辐板车削加工提供科学的理论指导与工艺支撑,主要内容包括:(1)运用ABAQUS有限元软件,建立中碳钢18Cr2Ni4WA材料动态切削仿真的二维和三维模型,分析获得工件加工后的应力场、切削力以及切屑形貌等过程参数。(2)开展不同切削参数的单因素切削力测量实验,分析切削力的影响规律,利用实验数据对仿真模型参数进行重新校准,最终将仿真结果与实验结果误差保证在15%以内。同时利用重新校准后的仿真模型开展正交实验,通过多元线性回归方程拟合得出中碳钢18Cr2Ni4WA材料的切削力经验公式。(3)基于ABAQUS软件的二次开发技术,研究载荷自动加载和卸载技术与仿真变形结果数据提取技术,提出一种薄壁齿轮薄辐板加工变形预测模型并进行试验验证,确定了仿真结果的准确性。(4)研发专用工装夹具,根据薄壁齿轮自身的特殊结构,确定不同定位位置和夹紧位置,使用不同的装夹方案。对确定好的几种装夹方案进行装夹变形加工试验,从辐板变形,辐板平行度圆周度三个测量角度判断不同装夹方式的优劣,结果表明专用工装可以起到减小辐板的加工变形的效果。本论文的主要创新点在于利用真实全面反映材料动态力学特性的J-C本构模型,建立直升机薄壁齿轮辐板车削有限元仿真模型,进行不同参数下的车削仿真,获得力、热等相关数据,揭示薄壁弱刚性齿轮辐板加工变形规律。为薄壁弱刚性齿轮辐板的抗变形加工提供有效的理论指导和实践意义。

关键词： 永磁伺服电机   集成电机   低速大转矩   结构设计   参数匹配   磁场调制  

摘要： 随着电气时代的到来，电机作为工业发展重要的一部分受到了广泛的关注。近年来，为了提高电机系统的转矩能力，多数电机采用体积庞大的减速机构，而目前研究更关心结构紧凑的一体式电机，像集成行星减速器、谐波减速器等减速机构的电机逐渐发展起来，但机械齿轮固有的发热振动、需要定时维护等问题还是存在。本文基于全向移动机器人平台，将磁齿轮应用于脚轮电机上，实现真正意义上的一体式电机，有效的提高了电机的转矩密度及可靠性，展现了良好的市场价值。为集成电机的设计与应用提供了参考依据和方法基础。　　首先，本文以磁齿轮的发展历史为导向，从磁场调制式磁齿轮的基本结构出发，介绍了磁齿轮引入调制环前后的数学模型，分析了磁齿轮共同励磁与单独励磁时气隙谐波磁场的变化，揭示了磁场调制的原理。用磁齿轮的转矩特性来表征其所能输出的转矩能力，并对其齿槽转矩进行了解释。　　其次，列举了对磁齿轮性能产生影响的各个参数，并对这些参数分别进行了参数化，得到了相对更优的磁齿轮模型，另外针对调制环机械强度不足及装配困难等问题，本文提出了一种连接桥结构，可大大增加调制环的机械强度，并使调制环的加工与安装都更为方便。因为调制环的存在，磁齿轮在磁场中拥有丰富的谐波，对其损耗展开了研究。　　再次，针对磁齿轮需要适配永磁伺服电机的问题，本文对电机结构进行设计，包括主要尺寸、极槽配合的选择，定子槽型、转子、绕组的设计，完成了永磁电机的电磁性能分析，对电机的齿槽转矩进行了说明，并做了实验验证。　　最后，针对磁齿轮与电机如何一体化的问题，提出电机与磁齿轮参数匹配的原则，从惯量匹配、转矩匹配、转速匹配等方面来揭示磁齿轮与电机的联系，从而确定最佳的匹配关系;随后基于全向移动机器人的空间限制，选择适合的参数以确定整体的结构，采用轴向机械连接的集成方式实现电机低速大转矩的输出，满足设计要求;按照整体结构绘制了集成磁齿轮电机的三维模型。研制了永磁伺服电机及传统机械齿轮的集成电机，开展了实验测试，验证了所提理论与方法的正确性。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   健康识别   深度卷积神经网络   生成式对抗网络  

摘要： 齿轮箱作为旋转机械设备的重要传动设备,其健康状态对于旋转机械设备稳定运行、安全运转等具有非常重要的意义。针对传统的故障诊断与健康识别方法主要依靠专家经验进行判断,准确率较低;故障诊断模型不具有普适性;同时设备在非健康状态下运行成本较大,数据不易获得等问题,本文以齿轮箱关键部件:轴承的振动信号为研究对象,对振动信号预处理、建立基于DCNN轴承故障诊断模型与基于WGAN-DCNN的齿轮箱轴承健康识别模型进行研究内容并提出了相应的解决方法,主要内容如下:(1)提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与小波阈值(Wavelet Threshold,WT)相结合的振动信号预处理方法。因齿轮箱轴承振动信号中的有效信息常淹没在包含大量无效信息的干扰与强烈的背景噪声中,对其进行故障诊断与健康识别难度较大。针对这一问题,本文采用西储大学的轴承信号作为实验数据集,进行振动信号预处理,降低其他因素对振动信号带来的影响。并采用SNR、RMSE作为评价其去噪能力的指标验证其有效性。结果表明,VMD-WT方法SNR最大,RMSE最小,对振动信号分解效果较佳。(2)建立基于DCNN的轴承故障诊断模型。在分析DCNN(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)原理的基础上,较为系统的分析了激活函数、优化器、学习率、Dropout策略以及正则化系数对模型诊断精度的影响,得到了高效、快速的DCNN故障分类模型。结果表明,该故障诊断模型准确率达到97.5%,对故障诊断模型的建立方面有一定的实用价值。(3)建立基于WGAN-DCNN的齿轮箱轴承健康识别模型。通过实际采集得到的齿轮箱高速轴振动烈度信号建立齿轮箱轴承健康识别模型。针对实际工作中,设备在非健康状态下运行成本较大,难以获得大量非健康数据这一问题,于生成式对抗网络中加入Wasserstein距离,将预处理后不平衡数据集进行学习,对不平衡数据集进行样本数据扩充,生成大量与真实数据分布相重合的样本,并利用本文设计的WGAN-DCNN齿轮箱轴承健康识别模型对生成数据扩充后的平衡数据集进行健康识别,准确率达到98.6%,证实了本文所提出的方法是切实可行的。