关键词： 非圆齿轮   参数化建模   运动学仿真   合盖机构  

摘要： 非圆齿轮可以在实现变传动比传动需求的同时保留普通齿轮传动结构紧凑、传动比准确、传动效率高的优势,在工业应用中越来越广泛,但由于其齿廓曲线较为复杂在其设计和制造中都面临诸多困难。故对非圆齿轮进行参数化建模研究,保证其设计精度的情况下提高其设计效率非常必要。本文以非圆齿轮齿廓生成机理为研究对象,打破传统非圆齿轮齿廓参数化建模方法的局限性,提出了新的齿廓敏捷化参数建模方法并进行可视化程序设计,在扩大齿廓设计应用范围,保证设计精度的同时提高非圆齿轮设计效率,具体研究内容如下:首先,首次基于齿条包络法提出单侧齿廓包络法数学建模方法,该方法可减小运算数据量,并将应用范围扩大至内凹型非圆齿轮齿廓设计,解决了传统齿条包络法和齿廓渐屈线建模方法在该方面的局限性。其次,基于MATLAB平台,在数学模型建立的基础上进行可视化软件开发,该软件可同时生成非圆齿轮对的齿廓曲线,并结合进行数据输出,再结合Solidworks二次开发直接生成非圆齿轮对三维模型,本软件具有高效、直观、精度可控等优点。进而,为了验证参数化建模正确性,采用Recurdyn对软件生成的多种类型非圆齿轮对建立了运动学仿真模型,考量了从动轮角位移、角速度等重要参数。最后,通过搭建非圆齿轮对实验平台,对不同阶数非圆齿轮对进行测试,并将椭圆齿轮成功应用于某大型企业装箱机合盖机构,验证了单侧齿廓包络法建模理论及可视化程序设计的正确性,确保其设备可靠性的同时降低了设备成本。本文提出的单侧齿廓包络建模方法及其应用研究,具有重要的理论意义和工程应用价值。

关键词： 18Cr2Ni4WA钢   弧形齿轮   有限元模拟   高压气淬  

摘要： 弧形齿轮作为机械传动系统中的重要零部件,由于其自身优异的综合性能和低成本的特性,在航天、汽车、军工、机床、农业机械等领域应用较为广泛。随着现代工业不断发展,对其综合性能要求更高,但由于弧齿形状较为复杂,在淬火过程中容易出现较大热变形,因此气淬工艺也需要不断改善。近年来,随着计算机技术与CAE软件技术的不断发展壮大,热处理模拟技术被越来越多的科研人员所青睐。为此,本文在江西省科技厅国防科技攻关项目(20202BABL204024)的支持下,采用了ansys和fluent软件对弧齿高压气淬过程进行了模拟仿真,得到齿轮冷却过程中的流场、温度场、位移场及残余应力场的分布规律。并通过改变齿轮高压气淬工艺参数(来流温度、淬火介质、淬火压力),得到了不同气体来流温度、淬火介质、淬火压力对齿轮温度场、位移场及残余应力的影响规律,得到了一组较好的高压气淬工艺参数(来流温度300k、淬火介质氮气、淬火压力6bar),主要结论如下:1.高压气淬过程中齿轮外圆齿根近壁面处流速较大,而内圆齿顶近壁面处的流速较小,气体的最大速度在喷嘴处,为616m/s。导致淬火后的齿轮轮齿外边缘齿顶处的温度最低,而齿根部、齿盘中心等位置的温度较高。冷却后的齿轮残余应力主要集中于的轮齿凹槽和齿轮内盘部位,齿轮边缘齿根部位出现较大的切应力,接近内盘的轮齿齿根处残余应力则较小,位移量主要集中于齿顶边缘部位,而底盘和内环部位位移量较小。2.在高压气淬过程中,开始冷却速度很快,随着冷却进行,速度逐渐变缓,齿轮内部的冷却速率略小于表面。但是表面和心部温差最大达到近123℃,残余应力随着冷却时间的增加而增加,其中弧形齿轮之间的凹槽内的残余应力仅次于内盘的残余应力,此后随着冷却的进行,弧形齿轮工件位移量呈现出缓慢递减的趋势,且位移量减小速度逐渐变缓。当冷却时间达到40s时,位移量为0.085mm。3.研究了来流温度对齿轮温度场、位移场及残余应力的影响规律,结果表明:随着来流温度的升高,齿轮内盘芯部和轮齿外边缘齿尖的温差略有增大,整体残余应力和位移量逐渐增大,在来流温度为300K时,齿轮芯部和齿尖温度差值最小为166℃,齿轮残余应力值最小为547.3MPa,变形量最小为0.075mm。4.探索了淬火压力对齿轮温度场、位移场及残余应力的影响规律,结果表明:随着淬火压力的增大,齿轮内盘芯部和轮齿外边缘齿尖的温差是逐渐减小的而残余应力和位移量则是先减小后增大,在一定范围内,淬火压力越大,齿轮各部分的应力差值越小,当淬火压力为6bar时,应力分布较为均匀,齿轮残余应力值最小为388.6MPa,此时齿轮位移量最小为0.081mm。5.分析了淬火介质对齿轮温度场、位移场及残余应力的影响规律,结果表明:四种高压气体中氢气的冷却能力最强,冷却速度约为12.96℃/s;氦气冷却能力其次,冷却速度为12.28℃/s,而氩气的冷却能力最差,氩气下冷却时,齿轮表面各节点残余应力波动较大,变形最大达到了0.0158mm。而在氢气下冷却时,齿轮表面各节点残余应力波动变化较为平缓且位移量最小为0.085mm。

关键词： 半直驱风电齿轮箱   过盈装配   柔性销轴   齿轮修形  

摘要： 随着风电机组逐渐朝功率大型化、结构紧凑化和运行高可靠的方向发展,大功率半直驱风电机组已成为开发海上风能资源的核心装备之一。风电齿轮箱作为半直驱风电机组传动链的关键部件,复杂载荷激励和超紧凑结构设计对其可靠性和动态服役性能提出了更高要求。柔性销设计被广泛应用于齿轮箱传动系统,能提升功率密度的同时保证良好的均载性能,销轴较低的支撑刚度在大功率载荷和过盈装配下易发生过度变形问题,导致齿轮啮合性能显著下降,进而造成传动系统剧烈振动,严重制约半直驱风电齿轮箱的动态服役性能。本文以某型10MW半直驱风电齿轮箱为研究对象,基于拉格朗日乘子法建立行星架与柔性销轴过盈装配有限元模型,开展行星架与柔性销轴过盈装配准静态分析;考虑不同过盈量的结合界面过盈状态和销轴垂直度误差,建立半直驱风电齿轮箱动力学模型;开展载荷工况和过盈量对半直驱风电齿轮箱动态特性的影响研究;建立过盈量-修形参数-振动响应代理模型,基于代理模型和遗传算法开展半直驱风电齿轮箱动态特性多目标优化。论文主要研究内容如下:(1)基于拉格朗日乘子法建立行星架与柔性销轴过盈装配有限元模型,开展行星架与柔性销轴过盈装配准静态分析,分析过盈量、弹性模量、销轴直径和行星架板厚等设计参数对接触应力分布及轴向变化、销轴垂直度误差、轴承点位移和轴承偏移角的影响。(2)考虑不同过盈量的结合界面过盈状态和销轴垂直度误差,基于半直驱风电齿轮箱拓扑关系,以及箱体、行星架及传动轴等构件柔性与内部激励,建立半直驱风电齿轮箱动力学模型,分析不同载荷工况和过盈量对啮合刚度和传动误差的影响规律,开展半直驱风电齿轮箱均载特性分析。(3)开展过盈装配下半直驱风电齿轮箱动态特性分析,分析载荷工况和过盈量对齿面载荷分布的影响;分析载荷工况和过盈量对均载特性和轴承动载荷的影响;分析载荷工况和过盈量对振动响应的影响。(4)以齿轮修形参数为设计变量,考虑不同载荷工况和过盈量的影响,建立过盈量-修形参数-振动响应代理模型,基于代理模型和遗传算法开展半直驱风电齿轮箱动态特性多目标优化,求解载荷工况和过盈量影响的齿轮最佳修形参数,对比分析修形优化对齿面载荷分布、均载特性和振动响应的改善效果。

关键词： 电子齿轮箱   自抗扰控制   交叉耦合   轮廓误差   齿轮展成加工  

摘要： 齿轮是机械行业应用最广泛的基础零部件,其精度将直接影响整个机械系统的工作性能。随着国家工业的发展,对高精度的齿轮需要也越来越大。展成法是最常见的齿轮加工工艺,包括滚齿、蜗杆砂轮磨齿、插齿等,现代数控机床上均采用电子齿轮箱技术完成展成法加工齿轮所需的多轴联动控制,其控制精度直接决定了数控机床的加工等级和齿轮加工精度。对电子齿轮箱的控制性能进行研究对于提升我国数控系统性能和齿轮制造业水平具有重要意义。 本文在研究了数控滚齿机床结构和滚齿加工原理的基础上,推导滚齿加工运动数学模型、建立几何误差模型、求解机床运动轴补偿量,提出了一种基于自抗扰控制的电子齿轮箱控制方法。最后在实时半实物仿真平台上进行了加工实验验证,本文主要研究内容如下: 1.建立复合式滚齿电子齿轮箱控制模型。介绍了滚齿加工原理、常见滚齿加工工艺和机床各轴运动情况,从而建立滚齿加工各轴联动数学模型。随后分析主从式和平行式电子齿轮箱结构特点,最终确定一种主从复合式结构的电子齿轮箱结构,这种结构可以适应不同参数和工艺的齿轮加工,具有很高的柔性。 2.建立电子齿轮箱控制误差与齿轮几何误差预测和补偿模型。根据齿轮啮合原理,从从几何学角度分析机床各轴运动偏差对齿面精度的影响,得到各联动轴跟踪误差与齿面齿廓总偏差、单节齿距偏差和螺旋线总偏差的函数关系。然后求解出机床各运动轴的运动补偿量,并根据电子齿轮箱的结构特点选择对其从运动轴进行误差补偿,通过仿真实验,证明该方法可以有效降低齿轮轮廓误差。 3.建立基于PID控制和扩张状态观测器的复合式自抗扰控制器,并建立电子齿轮箱多轴同步控制器。针对现有PID控制的电子齿轮箱系统抗扰动能力差的问题,提出利用扩张状态观测器估计扰动并补偿。随后根据多轴间的联动关系建立电子齿轮箱同步耦合控制器,仿真实验证明该方法可有效提升电子齿轮箱跟踪精度和同步精度,相较于传统PID控制结构有更强的抗干扰性能。 4.在实时半实物仿真平台对所提出的电子齿轮箱控制方法进行验证,模拟真实滚齿加工过程中机床各运动轴的运动,具有真实的可信度。实验结果表明本文所提的电子齿轮箱自抗扰控制方法可以提升齿轮加工精度,且有更好的鲁棒性。

关键词： 高速齿轮   齿轮振动   空化两相流   空化热效应   空蚀风险预测  

摘要： 机械设备高功率化发展对齿轮传动系统在高速重载等极端工况下的稳定性和可靠性提出了更高要求。在高速齿轮传动润滑中,由于啮合齿面之间的高速运动和高频振动,油液压力极易发生改变,从而导致空化汽泡出现。这可能会恶化润滑条件,增加齿面故障风险,降低传动性能。然而,目前关于齿轮传动空化和空蚀问题的研究并未形成体系,亟待进一步完善。本文以圆柱直齿轮对为研究对象,提出一种结合齿轮动力学模型和两相流计算流体力学模型的流固耦合方法,对齿轮振动效应影响下的润滑油空化流动进行瞬态数值模拟,分析空化气相时间演变和空间分布特征,讨论影响空化特性的主要因素。在此基础上,应用空蚀风险预测指标对齿轮啮合表面的空蚀区域进行预测。首先,建立齿轮三维有限元模型计算了齿轮啮合过程动态位移特征,将其作为边界位移条件,求解了二维两相流模型以获得啮合区域空化流动特性。结果表明,空化蒸汽容易出现于困油容积打开时,并聚集于齿顶附近。啮合过程中气相由于振动作用表现出波动特性,且在高速轻载条件下波动程度最大。运行工况、油液粘度和齿轮模数是影响空化气相的主要因素。转速增加时,啮合区域空化气相增多。转矩增大时,气相波动程度减小。增加油液粘度对空化有一定抑制作用,齿轮模数增加会导致啮合线速度增加,从而增加气相数量。其次,考虑到空化热效应及空化蒸汽在齿宽方向上的变化,建立了三维两相流模型对啮合过程三维非等温空化流动进行了模拟。在振动与摩擦高温作用下,高转速时三维气相分布特征在轻载和重载情况下表现出明显的差异性:轻载时齿面出现大面积气体,而重载时气体主要聚集于齿顶间隙和接触线附近。当输入转速为10000 rpm,负载力矩为300 N·m时,局部最大瞬时温度超过400℃,空化气相数量及其波动程度显著增加,而在低速轻载条件下,温度影响甚微。最后,利用空蚀风险预测指标对啮合齿面空蚀程度进行了评估。当转速从3000 rpm升至10000 rpm时,齿面高累积空蚀风险区域从齿根处逐渐移至节线附近,空蚀程度和空蚀范围与空化气相的数量和波动程度密切相关。轮齿啮合过程中,振动是引起汽泡溃灭的主要原因,并且溃灭倾向于发生在接触线附近,齿面节线附近溃灭强度和溃灭频率最高。

关键词： 风电齿轮箱   多源信息融合   状态预测   寿命预测   延寿  

摘要： 风力发电齿轮箱是风电机组的重要组成部分,其故障造成的停机维护时间最长,且维修费用较高。尤其是在复杂恶劣的外部环境下,风电机组承受的载荷呈现随机性和非平稳性特征,更容易缩短风电齿轮箱的寿命,引发重大事故。为解决这一问题,很多风电场安装了状态监测系统,能够对风电齿轮箱的实时运行状态进行监测,并在其失效前进行预警。由于缺少有效的延寿策略,在收到预警信号后,大多数风电场通常会直接对风电齿轮箱进行维护。但风电场的位置一般较为偏僻,针对单台风电齿轮箱出现的小故障进行多次维护将极大地增加风电场的运维成本。因此,如何准确检测风电齿轮箱的健康状态,有效预测风电齿轮箱的寿命,进而建立一套科学的风电齿轮箱延寿策略,达到提高运行效率、减少运行成本、增加收益的目的,成为了风力发电行业亟待解决的一个科学难题。目前大多数风电场使用单一信号的阈值来检测风电齿轮箱的健康状态,但这种方法会导致检测精度降低、故障误报率升高;风电机组监控与数据采集(Supervisory control and data acquisition,SCADA)系统的数据分布不均衡,异常数据量较少,导致传统机器学习方法的预测准确性降低;风电场缺少有效的风电齿轮箱延寿策略。针对上述问题,本文以风电齿轮箱为研究对象,从健康状态检测、寿命预测、延寿策略、延寿的经济性等方面展开研究。论文的主要内容如下:(1)基于多源信息融合的风电齿轮箱健康状态检测方法研究。从风电场的SCADA数据中,选择合适的评估指标;采用去噪自编码器(Denosing autoencoder,DAE)以及主成分分析(Principal component analysis,PCA)的方法,对评估指标中包含的多源信息进行深度融合;构建风电齿轮箱的健康状态检测模型,用于检测风电齿轮箱是否处于异常状态;利用实测数据验证该模型在解决工程实际问题中的有效性。(2)基于迁移学习(Transfer learning,TL)-长短期记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)的风电齿轮箱寿命预测研究。构建风电齿轮箱的寿命预测模型,利用健康状态检测模型分析风电齿轮箱进入异常状态的时间点,即开始进行寿命预测的时刻;采用TL-LSTM算法对风电齿轮箱的性能退化过程进行预测;基于多源融合信息分析风电齿轮箱寿命的阈值;利用实测数据验证寿命预测模型在解决工程实际问题中的有效性。(3)控制策略对风电齿轮箱寿命的影响研究。基于寿命预测模型分析风电齿轮箱延寿的可行性;将风电机组三种不同的控制策略——变速控制、变桨控制和变速变桨协调控制引入到风电齿轮箱延寿策略的分析中,提出通过改变转速与桨距角来延长风电齿轮箱寿命的策略;分析不同工况下,转速与桨距角对风电齿轮箱寿命的影响。(4)风电齿轮箱延寿策略优化。分析风电齿轮箱延寿的经济性;以发电量作为评价经济性的指标,构建风电齿轮箱的延寿策略优化模型;分析不同的控制策略对发电量的影响;以发电量最大为目标,基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)对不同工况下风电齿轮箱的延寿策略进行优化。(5)风电齿轮箱延寿策略验证。基于某公司两个风电场共计6个月的实际运行数据,对比仿真结果与实际数据,从延控制策略对风电齿轮箱寿命的影响与延寿策略对风电机组单位时间发电量的影响两个方面,验证延寿策略在解决工程实际问题中的有效性。

关键词： 行星齿轮系统   温度场   有限元分析   摩擦生热   系统散热  

摘要： 随着全球石油、天然气等传统能源的日渐枯竭，大力发展可再生、低碳能源成为新趋势。行星齿轮传动系统是一种常用的机械传动装置，其具有结构紧凑、承载能力强、传动比大、传动效率高等优点，可以在较小的空间内实现较大的减速比或增速比，因此被广泛应用到许多空间受限的机构中，如:航空航天、风力发电、新能源汽车等领域。　　行星齿轮系统是一种高精度、高负载、高速度的传动系统，在长时间的运行过程中，由于摩擦、变形和热膨胀等因素，会产生大量的热量，导致系统的温度升高，从而影响系统的工作效率和寿命。通过进行温度场研究，可以评估系统的热稳定性，找出热点，优化系统的设计和运行参数，提高系统的工作效率和寿命。通过进一步研究行星齿轮系统的工作原理和热力学特性，推动行星齿轮系统的技术创新和发展，为工业和军事领域的应用提供更加可靠和高效的传动方案。综上所述，本文以行星齿轮传动系统为研究对象进行了一系列的研究。　　本文提出了一种基于动态温度场数值分析和实验研究的齿轮-轴承-转子系统方法。首先，采用集中参数法建立了多自由度的行星齿轮传动系统动力学模型，考虑了平移-扭转耦合的影响，从而求解出齿轮和轴承的动载荷。然后，以系统动载荷为输入条件，结合传热学原理，考虑了轴承-齿轮摩擦生热和传动系统散热的影响，建立了动态温度场数值分析模型，并利用有限元软件计算出传动系统的温度。　　在此基础上分析了不同工况对传动系统温度场的影响情况，数值分析结果表明:考虑轴承摩擦生热时，随着负载的增加，轴承生热对系统温度的影响也增大;系统温度随转速变化呈对数关系，随负载变化呈线性关系。随着表面粗糙度的持续增大，系统温度上升呈现对数关系;随着环境温度的不断升高，系统温度呈现线性上升关系;齿面温度随着材料导热系数增大而减小。　　最后，采用热电偶和热成像相结合的方法，在定点温度测量的基础上，得到了传动系统整体温度分布情况，其结果与数值分析结果对比验证了所提方法的可行性。实验结果表明:系统整体温度场存在外啮合温度高于内啮合温度的现象，本文提出的方法相较于传统方法，该方法理论与实验误差较传统方法降低1.29％。

关键词： 齿轮   点蚀诊断   多源信息融合   SDP技术   VGG深度卷积神经网络  

摘要： 齿轮是机械装备的核心基础部件,点蚀是其主要的失效形式之一。目前,基于箱体振动检测是齿轮状态监测的常用方法,如何有效地从复杂的箱体振动信号中识别齿轮状态,是齿轮状态监测的难点所在。本论文针对单一传感器信号不能全面反映监测对象状态,可能导致状态诊断结果不准确、不稳定等问题,依托自制的齿轮试验台,综合运用SDP图像转换、VGG深度卷积神经网络、D-S证据理论等理论和方法,研究并实现了基于多传感器信息融合的齿轮点蚀诊断。论文主要研究工作是:1、多源信息融合的基础理论。首先,介绍了将振动一维时间序列信号转化成二维SDP图像的技术原理,发现基于SDP图像比一维的振动信号更能直观、有效地辨识监测对象状态变化。其次,简介了深度学习算法中VGG16卷积神经网络的相关基础理论,发现深度学习算法比传统的机器学习算法更适用于图像计算。最后,提出了采用信息融合实现齿轮点蚀诊断的方法,并介绍了常用的信息融合方法—D-S证据理论。2、多源信息融合的状态诊断方法研究。首先,鉴于目前齿轮公用数据集的匮乏,选择美国凯斯西储大学的轴承公用数据集验证方法的有效性,并简介了该轴承公用数据集。其次,基于SDP技术,将多个传感器采集得到的一维振动信号转换为二维SDP图像,并借助卷积神经网络VGG16建立了轴承状态诊断模型。最后,基于D-S证据理论,建立了多信息融合的轴承状态诊断模型,实现了对轴承不同状态的诊断。结果表明:多源信息融合方法可以显著提升状态诊断的准确度和稳定性。3、多源信息融合的齿轮点蚀诊断。首先,简介了自制的齿轮试验台,以及试验过程中的振动测试方法。其次,研究了齿轮不同点蚀程度下振动信号的SDP转换及其参数设置,并构建了齿轮点蚀诊断模型。最后,依托自制的齿轮试验台,采用所提出的多源信息融合状态诊断方法,实现了对不同程度齿轮点蚀的诊断,并对比分析了基于多传感器单通道、多通道数据的诊断结果。结果表明:融合前,基于多通道数据的诊断准确度均高于基于单通道数据的诊断准确度,对于正常、单齿单点蚀、单齿双点蚀三种状态的诊断准确度分别高出了2.74%、16.52%和4.82%,这说明多通道数据能更加全面地反映监测对象的实际状态;采用D-S证据理论融合决策后,诊断准确度比决策融合前均有所提升,且三个传感器数据同时融合时的诊断准确度最高,达到99.99%。

关键词： 风电机组   SCADA   齿轮箱轴承温度   LightGBM   组合模型  

摘要： 风电机组由于长期处于复杂载荷运行工况中导致机组故障率高,其中齿轮箱所发生的故障次数和造成的停机时间较多,而齿轮箱轴承发生故障更是占齿轮箱故障半数以上。为了风电机组的稳定运行减少故障带来的经济损失,提前对齿轮箱轴承故障进行预警成了亟需解决的问题。在轴承众多的特性中,轴承温度的变化可以直接表现出当前轴承的状态。因此,基于风电机组数据采集与监控系统（Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA）的数据对齿轮箱轴承进行温度预测和故障预警研究,可为及时掌握轴承运行状态,对其制定合理的检修策略提供技术保证。 本文以江苏某风场的H151-5.0MW双馈异步风电机型为研究对象,预警齿轮箱轴承温度为目标。文章首先对该机组齿轮箱结构和齿轮箱轴承故障时温度的信息进行分析。其次在风电机组SCADA运行数据中选取关于齿轮箱轴承温度相关的特征参数,对数据进行预处理,运用风机运行机理和孤立森林等去除与修复坏数据,后续采用灰色关联度分析计算各特征参数和齿轮箱轴承温度的关联度,去除冗余信息选取10个相关度高的特征参数作为输入参数参与预测模型的构建。采用贝叶斯优化的轻量梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine,Light GBM）对轴承温度进行预测,通过贝叶斯不断迭代更新目标函数的后验分布来调整参数使得模型在更短的时间内得到较高的预测精度;为了提高预测的准确率提出了一种结合两种树模型和神经网络模型的组合模型对轴承温度进行预测,利用三种算法取长补短从而进一步提高预测精度和泛化能力。将Light GBM的预测值与极端梯度提升树（e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost）线性组合再加权融合长短期记忆网络（Long short-term memory,LSTM）对轴承温度进行预测。通过平均绝对值误差（Mean Absolute Error,MAE）、均方误差（Mean squared error,MSE）、决定系数（R-squared,R2）三个评价指标对比,提出的组合预测模型相较于其他模型具有更高的预测精度。 最后基于滑动时间窗口分析其轴承温度的预测值和真实值之间的残差的均值和标准差来进行轴承故障的预警。通过对江苏某风场实际的运行故障数据验证了其模型的预测精度和预警分析的有效性,为后续运维安排提供技术支持,减少风电场经济损失。