关键词： 单轨列车齿轮箱   退化状态识别   刚柔耦合模型   振动特性分析  

摘要： 单轨列车是解决城市交通堵塞的有效途径,也是当下快速发展的交通工具之一,提升单轨列车传动系统的可靠性与稳定性也随之变得至关重要。齿轮箱是单轨列车传动系统的核心组件,受列车频繁启停和高负载工况影响,齿轮极易发生退化进而导致更加严重故障的发生,给城市轨道交通造成巨大的经济损失。故单轨列车齿轮箱的状态监测与退化状态识别对于提高列车传动系统运行可靠性、避免严重故障发生和降低维护成本具有重要意义。本文以国内跨座式单轨列车齿轮箱为研究对象,建立了单轨列车齿轮箱动力学模型,并基于退化模型数据,对其振动响应特性和退化状态识别两个方面进行了研究和分析。主要研究内容为:(1)单轨列车齿轮箱的模型构建和振动机理分析。根据单轨齿轮箱的齿轮副参数,在PROE中构造单轨列车齿轮箱的装配体模型和退化模型;通过多体动力学仿真计算获得了齿轮间的时变啮合刚度,并借助Hyper Mesh软件建立含有柔性箱体的单轨列车齿轮箱刚柔耦合模型,分析了齿轮箱动态响应特性,研究了不同退化状态、不同齿轮副退化的齿轮箱振动特性。结果表明,建立的单轨列车齿轮箱刚柔耦合模型能够契合运动分析结果,从刚柔耦合动力学模型的振动响应中能明显提取出齿轮箱不同退化状态特征。分析结果表明:在时域上,齿轮退化直接导致了整体的振动加剧,频域上又呈现出各自不同的振动特性。(2)单轨列车齿轮箱退化特征提取与分析。在单轨列车齿轮箱退化过程中,箱体整体振动响应变化较小,且退化特征容易被噪声和外部环境干扰掩盖,这种现象使得单轨列车齿轮箱退化特征的提取和分析变得较为困难。本文根据退化失效形式分析建立各类退化状态的动力学模型,研究单轨列车齿轮箱在各种退化状态下的振动响应,同时结合齿轮箱性能退化数据,分析单轨列车齿轮箱在退化情况下的时域特征和频域特征,并引入去趋势多重分形法更加全面的表征齿轮箱退化特征。(3)结合注入故障的单轨列车齿轮箱退化状态识别。单轨列车齿轮箱退化初期退化特征与正常工况时相比,时频域特征区别不大,而且本身故障样本稀少,导致模型训练效果不佳。为准确识别单轨列车齿轮箱各退化状态,本文引入SSA-XGBoost分类算法,设计了一种基于故障注入的齿轮箱退化状态识别模型。通过退化模型仿真数据,丰富原本有限的齿轮箱退化特征数据集,基于筛选的退化敏感特征集训练SSA-XGBoost分类模型,实现数据驱动与模型驱动相互结合的齿轮箱退化状态识别,为单轨列车齿轮箱状态监测与故障诊断提供一定参考。文章最后总结了本文的主要研究工作,并对单轨列车齿轮箱退化状态识别技术的研究进行了展望。

关键词： 多轴运动控制   非对称齿轮   磨齿   拓扑修形   敏感度矩阵  

摘要： 目前蜗杆砂轮磨齿工艺已经广泛应用于汽车变速箱中高精密齿轮的批量生产,来改善整车的噪声和振动。由于存在误差和弹性变形等,新能源汽车减速器齿轮在传动过程中会产生振动和噪声。为了提高传动性能和传动精度,需要对减速器齿轮进行拓扑修形。然而,传统的磨齿拓扑修形方法不仅会产生原理性误差,而且需要定制专用的金刚轮对蜗杆砂轮进行修整,存在加工精度和效率低、柔性差、成本高的问题。针对上述问题,本文提出一种基于多轴运动控制的非对称齿轮磨齿拓扑修形方法,对齿面修形基本原理和蜗杆砂轮磨齿工艺等方面进行研究,建立基于多轴运动控制的非对称齿轮拓扑修形模型,分析磨齿机床各轴运动对加工齿面的影响。具体研究内容如下: (1)根据齿面修形基本原理,设计齿廓和齿向修形曲线,建立非对称渐开线齿轮拓扑修形齿面的模型。以传动误差、接触应力和接触温度为目标,基于KISSsoft对拓扑修形齿面进行优化设计,并且对未修形齿面和优化后的修形齿面进行接触分析对比。 (2)建立非对称蜗杆砂轮曲面模型。根据共轭曲面基本理论,建立砂轮与齿轮的空间坐标系,推导二者时刻保持共轭的啮合方程,建立非对称蜗杆砂轮曲面的数学模型,计算非对称蜗杆砂轮曲面点云。将点云数据导入Solid Works,建立非对称蜗杆砂轮曲面的几何模型。 (3)分析非对称蜗杆砂轮磨齿加工齿面的拓扑偏差。根据微分几何知识,推导齿面啮合方程,建立非对称蜗杆砂轮连续展成磨齿加工的模型。设计加工齿轮单对齿面接触迹的筛选方法和网格划分方法,建立非对称齿轮加工齿面拓扑偏差的模型,分析机床各轴运动量与加工齿面拓扑偏差之间的映射关系。 (4)提出一种基于多轴运动控制的非对称齿轮磨齿拓扑修形方法。研究柔性电子齿轮箱实现多轴联动控制的基本原理,将X轴、Y轴、Z轴的运动表示为四阶多项式形式,建立基于多轴联动控制的非对称齿轮拓扑修形模型,利用敏感度矩阵和最小二乘法来降低加工齿面与目标修形齿面之间的偏差。以优化后的拓扑修形齿面作为目标修形齿面,对提出的方法进行仿真,验证该方法的可行性、有效性和普适性。

关键词： 行星齿轮箱   故障诊断   特征提取   密度峰值聚类   支持向量机  

摘要： 行星齿轮箱在生产设备机械传动系统中占据不可或缺的地位,一旦出现故障极可能引起连锁反应造成整个工业生产停运,因此开展行星齿轮箱故障诊断技术研究具有工程意义和应用价值。由于行星齿轮箱常运行在动态低速、重载负荷、具有较强腐蚀性的复杂多变工作环境中,实际工程应用下的行星齿轮箱故障诊断常处于小样本条件下,且伴随故障样本类别不平衡、故障标签不完备问题,对基于振动信号处理技术的行星齿轮箱太阳轮故障诊断技术研究提出了严峻挑战。本文主要研究了小样本条件下的行星齿轮箱太阳轮智能故障诊断方法,具体研究内容如下:针对非线性且非平稳行星齿轮箱太阳轮振动信号因复杂多耦合特性而导致的有效信息被掩盖问题,提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解信号分解方法和熵方法的行星齿轮箱太阳轮故障特征提取方法,以作为后续小样本条件下故障诊断研究的基础。采用自适应噪声完全集合经验模态分解方法处理行星齿轮箱振动信号,随后根据每阶固有模态函数分量与原始振动信号的相关性以及固有模态函数分量的能量分布选择保留了有效信息且具备区分度的有效固有模态函数分量,利用精细复合多尺度散布熵量化有效固有模态函数分量,捕捉故障特征信息并提取。最后基于运行过程中的故障振动信号进行了实例具体分析。针对行星齿轮箱太阳轮故障样本量少且故障类别不平衡分布问题,提出了一种小样本不平衡条件下行星齿轮箱太阳轮故障诊断方法。通过自适应噪声完全集合经验模态分解提取与原始信号相关度较高的固有模态函数分量作为补充信号,并提取其时域、频域特征以增强故障特征表达。同时,基于滑动窗口将不平衡样本数据集自适应地划分为一组平衡的数据集,通过投票法集成基于整个不平衡样本集训练和基于一组平衡样本集训练的集成支持向量机分类器。最后通过不平衡测试样本集验证了该方法的有效性。针对行星齿轮箱太阳轮故障样本量少且样本标签不完备问题,提出了基于改进的快速搜索和发现密度峰值的聚类算法实现的行星齿轮箱太阳轮故障诊断方法。对于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法存在的需要人为提前确定一个参数以及确定聚类中心所带来的故障诊断效果不确定性问题,优化局部密度和相对距离的计算,同时对截断距离和聚类中心进行了自适应选择改进,经实验证明了该方法的有效性。

关键词： 齿轮箱   核极限学习机   多尺度卷积模块   稀疏自编码器   故障诊断  

摘要： 齿轮箱作为一种机械传动装置,可以改变力的传递方向和力矩大小,应用于众多领域。当齿轮箱发生故障后,若不能及时发现并做出准确判断,将有可能造成重大事故。因此,对齿轮箱开展故障诊断研究具有重要意义。然而,传统故障诊断方法割裂了特征提取、特征分类两个环节且诊断效率低下,已不满足大数据时代高效便捷的需求。本文在人工智能的支持下,开展齿轮箱智能故障诊断方法研究,分别从参数优化、特征提取、跨工况故障诊断三方面进行讨论,具体内容如下: 针对核极限学习机(KELM)诊断准确率易受参数影响的问题,提出改进鲸鱼优化算法(WOA)优化KELM的齿轮箱故障诊断方法。该方法通过引入Cubic映射初始化种群,并动态调整自适应惯性权重因子改变鲸鱼搜索范围,提高了改进WOA的全局搜索能力。提取振动信号特征值输入到KELM中,利用改进WOA对其参数进行优化。最后在两组数据集上进行验证,实验结果表明,经参数优化后KELM对比未优化KELM取得了更高的诊断精度,同时使用不同群体算法对KELM参数进行优化,经改进WOA优化后KELM仍取得了较高的诊断精度且稳定性较强。 针对单卷积核特征提取能力弱、低信噪比下故障诊断准确率低的问题,提出基于集合经验模态分解(EEMD)和多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的齿轮箱故障诊断方法。该方法使用EEMD对振动信号进行处理,利用相关系数挑选内涵模态分量(IMF)后进行重构,去除了虚假IMF分量,增强了信号的特征信息。通过组合单卷积核提出多尺度卷积模块,增强了模型的特征提取能力。最后在两组数据集上进行验证,实验结果表明,对比单卷积核模型,MS-CNN取得了更高的诊断精度,同时在低信噪比环境下也取得了不错的诊断精度,均高于对比模型。 针对工程实际中齿轮箱运行工况复杂且数据缺乏标签的情况,基于迁移学习的理论,提出一种基于稀疏自编码器子域适应(SAE-DSAN)的齿轮箱故障诊断方法。首先,将可缩放指数型线性单元(SELU)作为稀疏自编码器(SAE)的激活函数,提升映射质量;其次,使用SAE提取源域和目标域特征,利用局部均值最大差异对源域和目标域中相关子域进行对齐;最后在两组数据集上进行验证,实验结果表明,对比全局域对齐,子域对齐取得了更高的诊断精度,同时对含噪声信号也取得了不错的诊断精度,证明了所提SAE-DSAN方法的优越性与稳定性。

关键词： 超声滚压加工   力学性能   真空渗碳   复合工艺   主轴转速  

摘要： 重载齿轮是一种关键的机械元件，广泛应用于航空航天设备、装甲装备和工程机械等领域的核心单元（如变速箱和减速器）中，以传递较大的扭矩与负载。但在苛刻的服役环境中容易产生齿面疲劳失效，磨损严重等问题。工程应用中常用表面渗碳、渗氮等化学热处理的方式提高重载齿轮的表面硬度，以达到增强齿轮耐磨性的目的。传统渗碳工艺存在渗碳周期长，能源损耗大、渗碳后零件表面质量差等问题。本文通过平面超声滚压加工表面改性技术，使20Cr2Ni4A齿轮钢表面发生剧烈的塑性变形，诱导齿轮钢表面产生纳米梯度结构的细晶层。在此基础上进行真空渗碳处理，利用表面纳米化与化学热处理对齿轮钢进行表面复合强化，探究超声滚压加工前处理对试样的渗层厚度和渗层组织的影响。此外，本文还对超声滚压试样和真空渗碳试样在不同载荷和不同润滑条件下进行摩擦磨损试验，揭示了超声滚压加工和真空渗碳处理后试样的磨损机理。本文主要研究内容及结论如下：　　研究表面超声滚压参数（刀具下压量和主轴转速）对20Cr2Ni4A齿轮钢的微观组织结构、显微硬度、表面粗糙度的影响。试验结果表明，超声滚压加工可以显著提高齿轮钢试样表面质量。当刀具下压量为0.20mm、主轴转速2500r/min时，齿轮钢的表面显微硬度提高了20.7%，表面粗糙度降低了66.45%，表层细晶层厚度为53μm，超声滚压加工在齿轮钢表层产生的硬化层深度达到135μm。　　对超声滚压加工的试样和原始试样进行真空渗碳热处理。两种试样的相结构并没有发生变化;渗碳后组织均为马氏体和残余奥氏体，经过超声滚压-真空渗碳复合处理试样表面马氏体组织比未滚压的真空渗碳试样尺寸更细小，且含量更高;复合处理试样的表面显微硬度最高达到827.6HV，比真空渗碳试样的表面显微硬度提升了15.54%;超声滚压-真空渗碳复合处理试样的渗层厚度均高于未滚压加工的真空渗碳试样。下压量为0.20mm，主轴转速2500r/min的参数下加工的复合处理试样的渗层厚度最深，比未滚压加工的真空渗碳试样渗层厚度提升了12.62%。　　以最优加工参数（下压量0.20mm、转速2500r/min）对齿轮钢进行表面超声滚压加工，并对加工后试样进行真空渗碳处理。进行超声滚压试样和真空渗碳试样的摩擦磨损试验，测试不同载荷和不同润滑条件对各强化处理试样的摩擦磨损性能，并分析超声滚压和真空渗碳处理后试样的磨损形貌和磨损机理。试验结果显示，经超声滚压强化处理的试样在干摩擦条件下，耐磨性能分别提升了21.09%、20.07%和11.17%;油润滑条件下原始试样和滚压试样的耐磨性与干摩擦条件相比，分别提升了36.36%和67.71%。经过表面超声滚压强化-真空渗碳复合处理的试样，在干摩擦条件下，耐磨性能相较于真空渗碳处理的试样分别提升了2.53%、11.98%和12.49%。经过表面超声滚压加工处理后，齿轮钢材料表面晶粒被细化，并在材料表面形成一定深度的强化层，显微硬度较原始材料大，从而提升其抗摩擦磨损的能力。超声滚压试样和原始试样在真空渗碳热处理加工后表面奥氏体组织经马氏体相变转变为板条状马氏体或针状马氏体，具有较高的硬度和强度，可以有效提升材料的耐磨性能。超声滚压-真空渗碳复合处理后的试样表面晶粒虽有一定的长大，但较于未超声滚压的渗碳试样仍有细化效果。

关键词： 面齿轮系统   非线性振动   摩擦力   振动响应  

摘要： 面齿轮传动作为一种比较新颖的传动方式,它具有传动能力大、重合度大,以及分流轻量等优点,使得其在航天航空,船舶,工程机械领域得到了广泛应用。因此对面齿轮传动的内在机理研究必不可少,由于面齿轮齿面啮合的复杂性,而且不可避免的含有摩擦、安装误差以及高速陀螺效应等因素,使得整个齿轮系统具有高度的非线性和多耦合效应,本文将着重考虑摩擦模型、安装误差类型等因素来对面齿轮系统的接触特性以及动力学特性进行深入研究,寻找其振动特性的一般规律,具有重要的理论和现实意义。论文主要内容如下:(1)以面齿轮传动系统为研究对象并建立有限元分析模型,通过ABAQUS对比分析无摩擦模型、罚摩擦模型和静-动指数衰减模型对面齿轮的法向接触力、载荷分配率、静态传递误差以及齿面接触应力的影响,同时进一步研究了各模型的影响参数对面齿轮接触应力的影响。(2)以有限元节点法为基础建立考虑摩擦的面齿轮转子动力学分析模型,并对齿面点法矢和时变啮合刚度进行计算代入动力学模型中。最后研究了面齿轮系统的固有特性和阵型,以及高速陀螺效应对系统振动特性的影响和摩擦系数对系统固有频率的影响趋势。(3)以摩擦模型、摩擦系数以及安装误差这三种因素为变量考虑到动力学模型中,其中摩擦模型引起系统的静态传递误差和啮合刚度为改变,所以以传递误差和啮合刚度为变量代入到动力学模型中,以相对位移为评判指标,基于Newmark数值解析法对比分析不同摩擦模型,不同摩擦系数以及安装误差类型对面齿轮传动系统动力学特性的影响。(4)以面齿轮-转子系统为研究对象,搭建面齿轮系振动测试实验台架,进行系统振动的实验测试和数据分析,对比分析实验数据和理论数据在不同转速下的振动加速度频谱图。图116幅,表6个,参考文献90篇

关键词： 工程机械变速箱   齿轮传动   喷油润滑   啮合效率  

摘要： 在石油钻采、农业机械、特种车辆、航空航天等领域，都会用到工程机械变速箱，该变速箱具有功率大、工况多变、齿轮速度高等特点。变速箱齿轮常采用喷油润滑的方式对其润滑，喷油润滑参数的选取直接影响齿轮的润滑性能。因此,本文主要讨论喷油润滑参数对齿轮润滑性能的影响，并在合适的润滑条件下对齿轮的啮合效率进行研究，主要研究内容如下:　　(1)建立了工程机械变速箱齿轮喷油润滑流体动力学模型。根据流体动力学基本理论和变速箱齿轮的实际工况条件，对喷油润滑求解计算过程中的仿真参数进行设置，初步得到了齿轮啮合点处的润滑油体积分数和气液总压分布情况,为后续喷油润滑参数的研究打下基础。　　(2)研究了单一喷油润滑参数对齿轮润滑的影响。分别以齿轮转速、润滑油黏度和喷油速度为变量，对齿轮喷油润滑进行仿真计算，得到了三个不同喷油润滑参数变化下的齿轮啮合点处润滑油体积分数和气液总压分布情况，直观的揭示了不同喷油润滑参数对齿轮润滑的影响。　　(3)为了适应更加复杂的变速箱工况，研究了喷油润滑参数耦合条件下对齿轮润滑的影响。将齿轮转速、润滑油黏度和喷油速度进行两两耦合，并进行仿真计算，得到了耦合条件下齿轮啮合点处润滑油体积分数和气液总压值，并通过三维曲面图直观的反映出哪种喷油润滑参数下对齿轮润滑更有利，为齿轮喷油润滑参数的选取提供依据。　　(4)根据前面对齿轮喷油润滑参数的研究，选取合适齿轮润滑油，建立齿轮线接触弹流润滑数值计算模型，代入齿轮具体参数并迭代求解，得到齿轮啮合区各接触点压力和油膜分布情况，进而对齿轮的润滑状态进行判断，根据不同的润滑状态计算齿轮的动态滑动摩擦因数。最后，从齿轮受力的角度出发，推导了齿轮啮合效率计算公式，并代入齿轮的动态滑动摩擦因数，分析了最小齿数和传动比对齿轮啮合效率的影响，为后续齿轮传动啮合效率的研究提供依据。

关键词： 弹流润滑   粗糙度   Dang Van准则   精密加工工艺   接触疲劳  

摘要： 齿轮作为重要的传动零件,在机械行业有着广泛的应用,齿轮相关产品的质量问题逐渐成为我们关注的焦点。齿轮在服役过程中大多数的失效形式属于疲劳失效,尤其是接触疲劳失效问题显著制约着高端工业设备的可靠性、使用寿命及传动效率。在现代化制造业中,要提高产品质量、降低生产成本,关键在于提高产品精度的控制和精密加工的工艺水平。因此本文对精密加工工艺参数对加工效果的影响做了分析研究,并进一步讨论了在弹流润滑的情况下精密加工对齿轮接触疲劳失效风险的影响。主要研究内容如下:(1)基于现场设备及待加工件建立三维缩比模型,讨论不同工艺参数对齿轮光整加工效果的影响,并设计正交仿真方案采用EDEM软件进行加工模拟。针对仿真结果,主要分析了滚抛磨块在加工过程中的速度矢量分布、表层粒子轨迹、颗粒运动轨迹以及齿轮自转速度、滚筒转速、齿轮距筒边距离、齿轮距筒底距离等参数对零件磨损量的影响。通过正交试验设计及方差分析,表明在所有参数中,夹角(即垂直交叉主轴式和平行主轴式)改变的影响因子达到了0.011,对光整加工效果的影响最显著,并且找到了最优加工方案。(2)基于赫兹接触理论建立齿轮等温线接触弹流润滑模型,分析对比不同工况条件对光滑齿面啮合过程中的油膜压力和油膜厚度的影响。结果表明在啮合线上三个不同位置的油膜压力均会由于出口区压力突变出现二次压力峰,油膜厚度也会在相应位置现缩颈现象;齿轮转速改变对油膜压力幅值影响并不明显,主要影响了油膜厚度的大小以及压力峰和缩颈现象发生的位置;载荷变化会引起油膜压力值近似成正比的变化,二次压力峰值变大且变得更尖锐,压力峰形成位置向出口区移动,油膜厚度随着载荷增大逐渐减小,发生油膜颈缩现象的位置向出口区移动。(3)结合现场测得的齿轮不同工艺下的表面粗糙度幅值:超精密加工0.1μm、光整加工后0.2μm、光整加工前0.8μm利用随机函数对轮齿表面粗糙度进行重构,带入弹流润滑数值计算中,并使用Dang Van应力轨迹图对不同粗糙度下不同深度材料点进行接触疲劳风险预测,结果表明粗糙度幅值的大小会显著影响齿轮啮合过程中的应力分布,精密加工以及超精密表面加工可以有效降低齿轮啮合过程中接触疲劳失效风险。

关键词： 故障诊断   经验模态分解   小波包分解   奇异值分解   仿真分析  

摘要： 机械设备能够安全、稳定的运行在生产制造行业起到了关键作用,传动系统作为机械设备的核心部件,其安全性也至关重要,所以针对传动系统的故障诊断技术在确保机械设备能够安全、稳定的运行方面发挥了重要影响。基于振动信号分析的故障诊断技术已广泛应用于诸多领域,其具有实时、在线、便捷、准确、非损伤等优点。本文主要将齿轮箱中齿轮与轴承作为研究对象,针对故障特征提取与分析识别的问题,对其采集的振动信号进行处理分析,但是由于齿轮箱恶劣的工作环境以及复杂的结构,一些常见的分析方法很难从含有大量噪声的信号中提取出故障特征,因此本文研究且改进了经验模态分解、小波分析、奇异值分解等信号处理方法,并依次对信号进行降噪来获取有效的故障特征判断故障。首先分析了齿轮箱的结构构成和故障类型,对齿轮和轴承的振动机理和信号的调制现象做了详细的理论分析,研究了齿轮发生不同故障时产生的振动信号对应的频谱特征。其次针对经验模态分解方法的端点效应问题在平行延拓方法的基础上研究了平行极值均值延拓的改进方法,使各分量在端点处畸变更小,IMF分量数目更少,减少处理时间,并通过仿真信号对比验证了该方法的高效性以及完备性;针对模态混叠现象采用了自适应噪声完备集合经验模态分解方法,有效的抑制了端点效应和模态混叠现象。接着引入了奇异值分解方法,利用了其稳定、可以更好的体现时频矩阵特征等优点,结合改进的经验模态分解方法使用Matlab软件对仿真信号进行处理对比分析,实现了信号中故障特征的提取。由于齿轮箱发生故障时复杂的动力学特征,振动信号为非线性非平稳信号,引入了具有局部分析能力的小波分析理论对信号进行预处理,多次尝试小波包分解方式以及更为准确的阈值的确定、重构小波包的选取,确定其选取标准,并通过仿真实验分析证明小波包分解去噪的优越性,其可以得到振动信号在各个频段区间内的故障特征情况,更精准、更有目的性的刻画所需故障特征,提高了工作效率。最后构建了齿轮箱故障诊断数据采集硬件系统和基于Labview的软件控制系统,对传感器的选择以及安装位置作了进一步研究,并模拟实验采集齿轮在不同转速时,正常状态、断齿、磨损、点蚀以及复合故障状态下的信号数据,通过使用本文提出的方法对信号进行处理,分析采集到信号的频谱图中啮合频率及边频带的特征判断故障发生部位及类型,并与对信号直接时频分析的结果做对比,表明了本文所设计方案的实用性和高效性,故障识别系统可以及时、精准的对信号做出判别,使故障诊断更加便捷高效。