关键词： 表面缺陷评级   Mask R-CNN模型   注意力机制   模糊综合评价法  

摘要： 齿轮作为一种重要的传动元件被广泛应用于汽车、船舶、飞机等领域的机械装置中,但其端表面缺陷作为制造过程中经常出现并会对齿轮传动精度、使用寿命以及安全性等性质产生影响的关键因素,目前齿轮生产企业仍缺乏有效工程化监管技术,导致其成为限制齿轮制造质量提升的瓶颈问题。其中以人工目检、传统无损检测以及目标检测为代表的齿轮端表面缺陷监管方法,难以提取出足够反映缺陷严重程度的特征,并且缺乏有效可靠的缺陷严重程度评级方法,从而无法为后续处理提供决策支撑。因此,本文以典型盘齿为对象,研究面向齿轮生产过程中端表面缺陷的实例分割与评级方法,实现随机差异化和多类型齿轮端表面缺陷严重程度定量评价,为后续齿轮端表面缺陷在线监管与自动处理技术的研发奠定基础。主要内容如下:(1)为构建齿轮端表面缺陷图像数据集,首先采集并标注包含典型缺陷类型的齿轮端表面缺陷图像;然后,针对缺陷实例分割模型无法较好拟合采集到的高分辨率图像问题,提出一种由图像中心裁剪和基于SAHI的图像滑动重叠裁剪组成的图像多级裁剪方法,实现图像冗余背景减少和图片整体大小降低;最后,为丰富缺陷图像数据集,混合采用多种数据增强策略对裁剪后图像进行扩增。(2)建立基于协调注意力机制和PAFPN多尺度特征融合网络的Mask R-CNN模型(CA-Mask R-CNN),该模型以Mask R-CNN网络为基础,采用嵌入协调注意力机制和改进多尺度特征融合网络为PAFPN的方式增强模型的特征提取能力,实现分割精度提升。在自建缺陷图像数据集上开展不同模型的对比实验,结果表明所提模型各项分割性能指标均为最优。(3)提出一种基于五标度法AHP和变异系数、绝对相关系数CRITIC的模糊综合评价方法。制定指标选取原则,筛选最能反映缺陷严重程度的缺陷特征构成指标集;基于专家知识,综合缺陷处理方式,划分缺陷等级从而构成评价集;采用改进AHP和改进CRITIC法分别确定主、客观权重,利用乘法合成法组合主、客权重完成权重集构建。在部分缺陷上开展人工与算法评价的对比实验,结果表明所提算法具有良好的实用性和可靠性。为综合应用本文所提算法,持续更新优化评级方法性能,分析缺陷实例分割和评级算法局限性,结合齿轮生产企业的实际需求,设计并开发包含缺陷分割与评级、主观权重更新、客观权重更新等功能模块的齿轮端表面缺陷评级系统。

关键词： 双圆弧齿轮   蜗杆砂轮磨削加工   误差分析   啮合分析   加工试验  

摘要： 双圆弧齿轮具有承载能力大、传动效率高等优点,广泛应用于低速重载以及高速传动等领域。为了解决双圆弧齿轮磨齿困难、成形磨齿工艺复杂以及适应热处理变形与加工误差大等问题,本文推导了法面双圆弧齿轮的基本方程,建立了YW7236蜗杆砂轮磨齿加工过程运动学模型;分析因金刚滚轮安装时产生的各种误差,导致蜗杆砂轮对被加工双圆弧齿轮端面齿廓产生不同的影响;并分析金刚滚轮中心距误差、轴向误差、安装角误差以及蜗杆砂轮的中心距误差和安装角误差对双圆弧齿轮接触强度、弯曲强度等影响。在上述基础上,本文并完成了金刚滚轮的设计与加工,完成了蜗杆砂轮的修整实验,以及修整的蜗杆砂轮对渗碳淬火后的双圆弧齿轮进行磨削加工。论文主要工作有:(1)根据双圆弧齿轮啮合原理及运用空间坐标变换法,推导了基本齿条的端面方程、法面双圆弧齿轮的通用方程。(2)根据蜗杆砂轮磨齿机加工运动原理,对YW7236A蜗杆砂轮磨齿加工机床不同运动轴的相对位置以及运动关系建立了对应的坐标系。并根据平面啮合的法面齿条法,推导了金刚滚轮方程,分析了金刚滚轮中心距误差、轴向误差、安装角误差以及蜗杆砂轮的中心距误差和安装角误差,对被加工的双圆弧齿轮齿廓进行分析,求解不同误差对被加工的齿轮齿廓的影响。(3)MATLAB软件中建立双圆弧齿轮数学模型,编制双圆弧齿轮拾点程序,在SolidWorks中创建相同齿形的双圆弧齿轮的三维模型,并采用Hypermesh软件对双圆弧齿轮进行网格划分,采用ANSYS Workbench软件分别对不考虑加工误差、金刚滚轮中心距误差±0.02mm、金刚滚轮轴向误差取值为±0.015mm、金刚滚轮安装角误差取值为±0.2°,砂轮中心距误差±0.06mm,砂轮安装角误差取值为±0.2°等情况下,对比分析不同误差对双圆弧齿轮的啮合特性的影响。(4)完成了金刚滚轮的设计与加工,并完成了蜗杆砂轮的修整试验。在YK7236A机床上完成修整后的蜗杆砂轮对渗碳淬火后的法面双圆弧齿轮磨削加工试验。

关键词： 齿轮故障诊断   声学信号   变工况   域对抗网络   多目标域自适应  

摘要： 齿轮广泛应用于工程装备的传动系统。齿轮的健康状态是保障工程装备正常运转的前提之一。因此对齿轮状态的监测与故障诊断具有重要意义,可有效防止设备故障、提高设备运行的可靠性并降低维护成本。目前,大多数齿轮故障诊断研究是基于振动信号展开的。但是在高温和高腐蚀等恶劣环境下,加速度传感器的安装极其不便,且振动信号极易被掩藏。声学信号是振动信号传播到空气中的结果,其同样蕴含丰富的设备状态信息。在某些条件下,用声学信号替代振动信号进行设备的健康状态监测具有可行性和便利性,完全可以采用声学信号作为信息载体来实现齿轮的故障诊断。近年来,深度学习理论的应用已渗透至几乎所有的工程领域,基于此的智能故障诊断技术也得到了迅速发展。深度神经网络凭借其深度架构,不依赖于任何先验知识和工程实践经验,可以自动从数据中提取特征,从而提高诊断的精确度。基于声学信号的齿轮故障智能诊断已取得一些有价值的研究成果,但大多都设定在训练和测试数据集是从相似的分布中获得这一假设前提,即训练数据和测试数据在相同工况下采集的。然而在真实工业现场中,机械设备的负载和转速是可变的。一旦负载或者转速发生变化,训练数据与测试数据的分布将存在偏移,即出现域移现象,使得神经网络模型的泛化能力减弱,导致故障诊断性能降低,诊断结果不够准确。为解决这一问题,本文以声学信号为数据,从域移问题出发,通过构建神经网络模型,开展了变负载、变转速和负载转速同时变化工况下的齿轮故障智能诊断研究。主要研究工作与成果如下:首先,为克服变负载工况对诊断精度的影响,提出了一种具有时间注意机制和高丢失机制的域对抗神经网络。该网络以齿轮的声学信号为模型的输入来诊断齿轮的状况。通过域对抗神经网络中特征提取器和判别器之间的对抗,来提取域不变特征以初步解决带标签的源域与未带标签的目标域之间的域移问题。通过将时间注意机制引入特征提取器中,实现精选域不变特征,从而进一步增强域自适应能力和提高诊断性能。采用高丢弃机制以高概率随机擦除分类器的输入神经元来增强模型的泛化能力,进一步提高模型的分类性能。实验结果表明,该网络能够有效地解决变负载条件下声学信号的域移问题,实现齿轮故障的高精度诊断。其次,现有的无监督域适应方法大多在单源域到单目标域的条件下工作,无法满足在连续变工况的实际工业现场中处理多目标域的要求,即无法实现单源域到多目标域的域适应。为了在连续变转速工况下实现齿轮故障诊断,提出了一种新的基于声学信号的多目标域适应网络。该网络模型通过特征提取器与判别器的对抗来混淆目标域,实现将多个目标域视为一个目标域。与此同时,通过最小化源域与目标域特征之间的均方差,使特征提取器得以自适应提取域不变特征。在此条件下,利用从源域中提取的域不变特征训练的分类器,可以很好地应用于多目标域上,从而实现多目标域自适应。对比实验表明,该方法能够在连续变转速条件下有效实现多目标域适应,并具有较强的泛化能力。最后,开展了负载转速同时变化下的基于声学信号的齿轮故障诊断方法研究,提出了一种二级对抗多目标域适应模型。在第一级框架中,提出了一种目标域对抗性融合机制,通过特征提取器与目标域判别器之间的对抗来融合多目标域,同时最小化源域特征与多目标域特征之间的差异。在第二级框架中,提出了一种对抗性类别分离机制,利用对抗和注意力机制进一步探索域不变信息,并从源域特征中捕获故障类别属性。在变负载变转速条件下的跨域故障诊断结果表明,所提出的方法对目标域数量较多的多目标域适应问题具有较好的鲁棒性和通用性。

关键词： 行星齿轮箱   时变转速   深度学习   对比学习   图网络  

摘要： 行星齿轮箱常作为关键变速传动部件应用于大型复杂机械设备的传动系统中,承担着传递运动和动力的重要作用。然而,这些复杂装备长期服役于高负荷、强冲击和工况变化频繁等恶劣环境下,极易造成行星齿轮箱内关键零部件,如轴承和齿轮等出现故障。因此,本文以行星齿轮箱为研究对象,以其健康状态识别为目的,针对当前故障诊断领域中普遍存在的关键性问题,结合前沿深度学习理论,提出3种行星齿轮箱故障诊断方法。研究内容概括如下: (1)阐述课题背景意义以及研究现状。首先,对行星齿轮箱的研究背景及意义做了详细介绍。然后,着重探讨基于特征提取和深度学习两种技术路线对行星齿轮箱进行故障诊断的国内外研究现状。最后,归纳总结了现有方法存在的问题以及需要深入研究的方向并就亟需解决的关键性问题提出不同的解决方案。 (2)针对基于特征提取与传统机器学习相结合的方法对先验知识依赖较大、故障表征能力弱的问题,提出了一种基于混合损失函数的行星齿轮箱故障诊断方法。该方法只需一个训练阶段,且能在获得具有类内紧凑性和类间可分离性的特征表征空间的同时获得一个性能良好的故障分类器。实验结果表明,所提混合损失函数可以有效结合两个分支的损失函数,提升模型特征提取能力,减少了对先验知识和专家经验的依赖。 (3)针对时变转速工况下行星齿轮箱振动信号具有强非平稳性和时变性等特点,导致同类样本间差异过大,致使模型拟合困难的问题,提出了一种基于多通道信号融合的行星齿轮箱故障诊断方法。所提方法在数据层对多通道传感器信息进行堆叠,利用不同测点传感器信息更为全面的表达齿轮箱故障特征。实验结果表明,布置在行星齿轮箱不同测点的传感器信号具有协同作用,可以有效提高状态识别准确率。 (4)针对实际工业生产中,难以获取大量的带标签数据,人工标记代价高昂且在缺少先验知识的前提下,难以进行人工标记的问题,提出了一种基于对比学习的行星齿轮箱无监督故障诊断方法。所提方法在对比学习中引入多视角的思想,利用对比学习损失函数学习不同测点应具有的相同故障信息。实验结果表明,所提方法可以学习到具有判别性的特征表征空间,在利用少量标签微调后模型具有较为的出色表现。 (5)针对大型旋转类机械设备的维护需求,以前文研究为基础,基于Python开发了一套行星齿轮箱数据分析与故障诊断系统,该系统具有特征频率计算、信号分析处理、传统故障诊断和智能故障诊断等功能,具备一定的工程应用价值。

关键词： 齿轮箱   油液分析   振动监测   磨损故障识别   剩余寿命预测  

摘要： 齿轮箱作为化工设备传动系统中的关键部件,被广泛应用于轻工石化、冶金矿业、化工能源、消防及海洋工程等工业生产领域,化工设备稳定可靠地运行与该部件的运行状态息息相关。然而,由于长期处于过载、高压等恶劣工况下,齿轮箱极易发生故障,从而引发重大安全事故,造成巨大损失。因此,对齿轮箱进行磨损故障状态识别和剩余寿命预测,不仅能够避免安全事故发生,保障其可靠运行,掌握其运行状况,而且可以为后期的预知性维修提供依据,降低设备故障风险。本文基于数据驱动,从油液分析和振动监测两方面出发,对齿轮箱的运行状态展开研究,主要研究内容如下:(1)齿轮箱早期故障的产生通常伴随着磨损状态的改变,但是磨损状态的变化和原因往往难以有效识别和判断。为此,本文提出了一种基于油液元素浓度统计分析的齿轮箱磨损状态识别模型。该模型基于了解齿轮箱故障和磨损识别原理,利用界限值原理根据油液检测数据诊断齿轮箱磨损的运行状态。最后通过铁谱分析和污染度等实际检测结果,综合比较验证齿轮箱的磨损状态,细化磨损产生原因和部位。结果表明,该模型可以有效地根据油液信息结合实际检测结果并判断齿轮箱磨损的运行状态。(2)为了解决齿轮箱早期故障特征难以有效提取和识别、齿轮故障的非线性及非稳定性特点、变分模态分解(VMD)方法的参数选取存在局限性等问题,本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)改进VMD结合径向基神经网络(RBFNN)的齿轮故障识别方法。该方法首先运用WOA算法同步优化VMD分解个数K和惩罚因子α,再利用已改进的VMD分解原始振动信号并产生多个本征模态分量(IMF)。接着应用峭度准则选取冲击成分显著的IMF,并计算能量熵提取故障特征向量,以此构成特征向量矩阵,并输入RBFNN模型进行故障识别。最后通过实验故障数据进行验证,结果表明根据优化VMD-RBFNN的齿轮故障识别方法,诊断准确率为95.83%,进一步验证了该方法的有效性。(3)由于齿轮箱日益趋于大型化和复杂化,其退化趋势规律变得难以掌握和预测。同时,剩余寿命预测方法的性能衰退特征难以确立且预测精度较低。为了解决这些问题,本文建立了一种基于多特征参数和长短期记忆网络(LSTM)的剩余寿命预测模型。该模型利用VMD分解振动数据得到模态分量特征,并结合能够表征轴承退化过程的特征信息构建多特征参数集。然后,将这些参数输入LSTM模型进行训练,并将输出样本设为剩余寿命比例进行预测。最后,使用轴承数据集验证和分析了该模型,又对比分析了BPNN与SVM模型。结果表明,本文所提出的模型能够基本拟合轴承退化曲线,整体预测效果良好,并能够基本反映轴承真实的剩余寿命趋势。

关键词： 行星齿轮箱   故障诊断   变分模式提取   非线性动力学   深度信念网络   Stacking模型  

摘要： 为了能够有效提高行星齿轮箱的故障诊断的准确率和抗干扰性能，提出了一种多域故障特征联合对行星齿轮箱进行故障诊断的方法。　　故障诊断的过程主要包括信号采集、特征提取、特征识别分类三个阶段。首先，采集了获得太阳轮的磨损、裂纹、断齿三种局部故障加上正常状态一共四种状态的振动信号，并使用奇异值分解对采集到的原始振动信号进行降噪预处理。　　为了获得能够有效反映不同状态的故障特征，基于改进麻雀搜索算法优化的变分模式提取算法，提取了多尺度模糊熵和分形维数两种不同的振动信号非线性动力学特征参数;使用振动信号训练深度信念网络模型，从神经元输出中提取了基于振动信号时频域特征指标的深层结构特征。将提取到的三种故障特征组成故障特征集。　　为了去除高维故障特征集中的冗余成分，使用基于改进半监督均匀流形逼近与投影降维算法对高维故障特征集进行数据降维，获得更有利于表征故障状态的低维数据。　　最后，使用Stacking模型集成多个基分类器对低维的故障特征进行故障识别分类，实验结果表明，在正常环境下和受噪声干扰的环境下，集成学习分类器均比单个基分类器的故障识别率要高2%至10%，可以证明所提的多域特征联合故障诊断方法的故障诊断准确率和抗干扰性能都要优于基于单特征、单分类器的常规故障诊断方法。

关键词： 自动变速器   齿轮系统   剩余强度   动态可靠度   可靠性增长  

摘要： 自动变速器作为汽车动力传动系统的关键部件,其传动齿轮的可靠性对变速器传动系统的运行稳定性、服役寿命至关重要。然而,国内自主研发的多挡位自动变速器相较于国外的技术存在转矩承受能力低,可靠性差等方面的缺陷。本文充分考虑汽车不同行驶工况下多挡位变速器传动齿轮的动态可靠性,研究多变载荷下变速器传动齿轮的载荷分布与失效机理,揭示齿轮设计参数、变速器运行条件对多挡位变速器传动齿轮疲劳寿命的影响规律,建立基于剩余强度退化程度与系统疲劳失效相关性的可靠性评估方法,为多挡位变速器传动系统的可靠性研究提供理论支撑。主要研究内容如下:(1)建立了基于疲劳损伤的剩余强度模型,利用一次性标准样件疲劳损伤试验确立模型的待定参数,规避了对零部件的多次疲劳试验。此外,基于疲劳损伤等效的原理,建立二级加载等效模型,研究变速器齿轮副在多级载荷激励过程中剩余强度的衰退规律,并利用金属材料的疲劳试验数据对剩余强度模型进行有效性验证。(2)根据变速器服役工况,利用解析法研究不同挡位下变速器齿轮传动系统的运动学与动力学特性。在此基础上,采用解析法、经验公式法分别求解不同挡位下各级齿轮的弯曲应力与齿轮单元接触应力的分布规律。此外,根据应力-强度干涉理论建立各级齿轮的可靠度评估模型,利用剩余强度模型估算齿轮的疲劳寿命,从而获得齿轮的弯曲疲劳与齿面接触疲劳两种失效模式的可靠度衰减规律。(3)根据齿轮的接触疲劳和弯曲疲劳两种失效模式及其相关性,建立考虑疲劳失效相关性的齿轮综合可靠度估算模型,研究不同失效模式下齿轮可靠度衰减规律。利用核密度估计法建立不同失效模式下齿轮寿命分布函数,基于Copula函数开展各级齿轮系统失效相关性对变速器传动系统可靠度影响规律的研究,从而确定太阳轮组、行星轮组、齿圈组与变速器齿轮传动系统的综合动态可靠度,并与不考虑失效相关的动态可靠度对比验证模型的准确性。此外,建立车辆日常服役里程的分布规律,根据车辆的服役特征和动态可靠度计算方法,对变速器实际服役条件下的可靠度衰减过程进行估计,实现变速器寿命的动态预测。(4)开展自动变速器传动齿轮在不同运行工况下服役寿命可靠性增长技术研究。利用综合可靠度计算模型构建变速器传动齿轮设计参数对系统寿命影响的知识库,在此基础上采用数值方法对可靠性灵敏度进行分析,判断变速器齿轮传动系统的齿数、模数与螺旋角对变速器可靠度的影响程度,为可靠性优化提供理论依据。根据知识库中系统可靠度数据训练神经网络模型,采用粒子群优化算法对齿轮系统设计参数进行优化,实现变速器系统可靠性增长,从而遏制了齿轮系统可靠性退化的速度。

关键词： 面齿轮   电火花加工   数值模拟   表面粗糙度   齿面精度  

摘要： 面齿轮凭借重合度大、结构紧凑、承载能力强和重量低等特点被广泛应用在航空航天领域。然而,面齿轮的齿面是一种复杂空间型面,传统的机械加工方法周期长、成本高,并且容易导致刀具磨损和切削热等问题。而电火花加工由于其加工范围广、加工过程中无切削力等优点成为其中一种比较适合的精加工方法。为深入了解面齿轮电火花加工过程中加工参数对多物理场的影响,本文以面齿轮电火花加工为研究对象,采用数值模拟的方法对面齿轮电火花加工进行模拟仿真与研究。具体论文内容与研究方法如下: 首先,针对电火花加工基本机理与电火花加工工艺过程,对面齿轮电火花加工后的表面质量进行研究分析,分析电火花加工过程中热应力的产生,其中主要对热应力与热应变进行分析,并分析了电火花加工过程相变的产生。 然后,针对面齿轮电火花加工流场仿真分析,通过建立简化的面齿轮电火花加工流场仿真模型,分析不同供液速度、不同放电间隙分别对面齿轮电火花加工流场的影响,并得出流场下最优的供液速度和加工间隙,为后续的加工做准备。 其次,针对面齿轮电火花加工温度场进行模拟仿真分析。建立简化的面齿轮电火花加工温度场仿真模型,利用仿真分析软件对面齿轮电火花加工中的温度场进行模拟仿真。由仿真得到熔池的半径与深度的变化规律及仿真粗糙度的预测模型,并进行加工参数的评价,由方差分析得到合适的加工参数组合,指导实际加工,为提高面齿轮电火花加工后的表面质量提供一定的参考意义。 再次,针对面齿轮电火花加工温度场、力场进行耦合仿真分析。根据温度场的仿真模型和设计参数,通过仿真软件建立热应力模拟分析模型,并对其进行应力应变分析,仿真分析将会得到应力和形变云图及应力和形变变化曲线图等结果,并进行热应力的方差分析,得到合适的参数组合及在此组合下的最小热应力。为面齿轮电火花加工后表面的残余拉应力的研究提供一定的参考依据。 最后,针对面齿轮电火花的加工及检测进行实验研究。通过电火花加工机床,开展面齿轮电火花加工;利用三坐标测量机、粗糙度测量仪、残余应力检测仪和洛氏硬度测量仪对电火花加工后的面齿轮齿面进行精度、粗糙度、残余应力和硬度的检测。 综上,本文对面齿轮电火花加工过程进行了仿真分析,通过数值模拟对面齿轮电火花加工过程中,各加工参数对流场、温度场以及热应力和热应变的影响变化,并进行了面齿轮电火花实际加工以及加工后的齿面精度、粗糙度、残余应力和表面硬度检测,最后将检测结果与仿真结果进行对比分析。本论文得到了用数值模拟的方法研究面齿轮电火花加工过程中各加工参数对多物理场的影响,得到合适的加工参数,指导实际加工,通过对比分析,验证了这种方法的合理性的同时,提高了面齿轮齿面的表面质量,研究成果为深入的研究面齿轮电火花加工多物理场仿真分析和日后的面齿轮电火花实际加工实验与研究提供理论参考和依据。

关键词： 电动车   变速箱   NVH   齿轮啮合   振动   噪声  

摘要： 本文以某纯电动汽车动力总成的试验分析和理论设计相结合的工程试验优化作为案例，阐述了电动汽车加速过程中NVH测试分析及变速箱设计改善方案，主要针对动力总成起步抖动的问题通过分析研究来提出电动机与变速箱在共振干涉条件下的改善方案，旨在为纯电动汽车的电动机及变速箱NVH性能匹配开发和优化提供参考与借鉴。