关键词： 斜齿轮   磨损   啮合刚度   非线性动力学  

摘要： 齿轮作为传动件,因其具有传动稳定、负载能力强等优点,广泛的使用于各种生产设备中。在设备服役过程中,由于各种因素影响,会导致齿轮轮齿表面出现磨损失效,引起传动精度降低,动载荷增加等问题。磨损会导致整个齿轮传动系统振动、噪声的加剧,严重时导致停产停工等生产事故。因此,研究齿轮轮齿表面磨损数值建模、磨损失效对轮齿的啮合刚度和传动系统的非线性动力学响应特性影响,对齿轮减磨设计、系统磨损预测等问题有重要的理论指导意义。 本文以某减速器斜齿轮为研究对象,考虑实际工况,建立了混合润滑工况下的齿面黏着磨损计算模型,并分析了磨损和相关工况参数对轮齿啮合刚度和齿轮系统非线性动力学响应的影响。以下是本文的主要工作: (1)通过建立线接触混合润滑模型,推导出混合润滑工况下齿轮齿面磨损的计算模型,分析了齿面磨损的分布以及不同工况下磨损量的变化情况,对斜齿轮齿面黏着磨损的减磨设计提供理论参考。 (2)基于齿轮加工原理推导了斜齿轮端面的轮齿齿廓渐开线方程和齿根过渡曲线方程,在能量法计算直齿轮轮齿啮合刚度的基础上,结合“切片和积分”的思想,推导了斜齿轮的轮齿啮合刚度的计算方程,并采用有限元方法对相关结果进行了验证。同时,分析了磨损失效对轮齿啮合刚度的影响和变化规律。 (3)综合考虑多种非线性因素,使用集中参数法建立了斜齿轮的纯扭转动力学模型。通过磨损对刚度的影响,建立了磨损和动力学参数的间接联系,分析了磨损对系统动态特性的影响。最后,分析了载荷、转速、阻尼等参数对系统动态参数的影响,对选择合理参数减轻齿面磨损、改善系统工作状态提供了参考。

关键词： 斜齿轮副   星型轮系   推力锥   均载系数   动力学  

摘要： 齿轮传动具有传动比准确、传动效率高、结构紧凑等优点,被广泛应用于航空、船舶和汽车等领域。齿轮系统受动态激励的影响难以避免地会产生振动,而加工误差会使齿轮的振动进一步加剧,影响了系统的整体性能。因此,研究齿轮系统的动力学特性具有重要的意义。本文以某型船用齿轮箱为背景,研究了斜齿轮副与星型齿轮组合传动系统的动力学特性分析方法,主要的研究内容如下。 (1)开展了具有推力锥支撑的斜齿轮副动力学研究。分别研究了斜齿轮副和推力锥的刚度与阻尼计算方法,基于ADAMS软件平台构建了具有推力锥和误差的斜齿轮副多刚体动力学仿真模型;分析对比了不同支承方式对斜齿轮动力学特性的影响,研究了轴孔误差和偏心误差对斜齿轮副动力学特性。 (2)开展了星型轮系动力学研究。研究了星型轮系的啮合刚度与阻尼计算方法,基于ADAMS软件平台构建了星型轮系多刚体动力学仿真模型;研究了星轮轴孔误差、偏心误差、太阳轮轴线偏斜误差、太阳轮支承刚度和不同工况对星型轮系动力学特性的影响;进行了星型轮系动力学试验,研究了不同工况下轮系动力学特性的变化规律,对仿真分析结果进行了验证。 (3)开展了斜齿轮副与星型轮系组合传动系统的动力学研究。研究了斜齿轮副、星型轮系、斜齿轮与太阳轮连接花键的刚度与阻尼的计算方法,基于ADAMS软件平台构建了斜齿轮副与星型轮系组合的传动系统的多刚体动力学仿真模型和刚柔耦合动力学仿真模型;分析对比了多刚体动力学仿真模型和刚柔耦合动力学仿真模型的动力学特性,研究了圆锥滚子轴承和推力锥两种轴向支承方式对齿轮系统动力学特性的影响。

关键词： 齿轮箱   智能故障诊断   自校准卷积神经网络   双向长短时记忆网络   稀疏滤波  

摘要： 行星齿轮箱是保证车辆等机械设备系统正常运行的关键组成,是保障这些设备正常运行的核心系统。工程环境的复杂性与多边性使得行星齿轮箱中的齿轮等核心部件容易发生损坏。随着大数据时代的到来,智能故障诊断方法层出不穷,有学者已将其应用到行星齿轮箱故障诊断领域。传统的行星齿轮箱的故障诊断方法依赖于专业知识且诊断准确率不稳定,基于深度学习的诊断方法又存在模型性能稳定性差、可解释性差等问题。针对这一问题,本文以自校准卷积神经网络、双向长短时记忆网络、稀疏滤波等智能诊断方法为基础,分别针对恒定转速工况、噪声环境下恒定转速工况、变转速工况深入开展行星齿轮箱智能故障诊断研究,论文的主要研究内容如下: （1）在恒定转速工况下,针对自校准卷积神经网络的故障诊断方法研究,首先研究普通卷积神经网络结构,为了解决网络结构参数过多的问题,设置一个自校准卷积模块来提高多通道卷积神经网络卷积核的多样性,接着确定网络结构参数并搭建网络,最后使用本课题组行星齿轮箱试验台上多组同一转速下的试验数据进行试验验证并与普通的多通道卷积神经网络的诊断效果进行对比; （2）在噪声环境的恒定转速工况下,故障诊断的准确率会大大降低。针对这一问题,本文研究基于小波经验变换和双向长短时记忆网络的智能诊断方法。首先研究小波经验变换进行数据降噪与特征增强的原理并对比其与经验模态分解方法的效果。考虑信号的时序性和解决卷积神经网络存在的梯度消失和梯度爆炸问题,使用双向长短时记忆网络替代卷积神经网络,研究双向长短时记忆网络的结构并确定其参数,接着利用该网络提取数据特征,最后用本课题组行星齿轮箱试验台上的多组同一转速下的试验数据进行验证; （3）传统的行星齿轮箱智能诊断主要集中于恒定转速工况下,针对于变转速工况下的行星齿轮箱进行故障诊断的方法,本文研究基于短时傅里叶变换和稀疏滤波的智能算法。引入稀疏滤波的算法将经过短时傅里叶变换后的振动信号作为稀疏滤波模型的输入提取故障特征,利用Softmax回归对不同的齿轮箱状态进行分类。通过搭建基于时频变换和稀疏滤波的模型,实现不同转速下齿轮箱的故障诊断。首先对齿轮箱原始振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频信号,其次利用L2范数优化的稀疏滤波模型从时频信号中提取相应的故障特征,接着利用Softmax回归对不同转速下的齿轮箱健康状态进行分类,最后用本课题组行星齿轮箱试验台上的不同转速下的试验数据进行验证。

关键词： 面齿轮   车齿加工   差曲面   拓扑修形   接触斑点  

摘要： 面齿轮传动具有结构紧凑、传动比大、噪音低、易安装等优点,在航空、直升机动力传输领域具有广泛的应用前景,近年来在其他工业领域也逐渐显露出潜在的优势。但由于面齿轮齿面结构的特殊性,目前车齿加工存在着误差难以精确控制,加工效率亟待提高等方面的一些技术难题。为提高面齿轮副的加工精度与啮合质量,本文对直齿面齿轮车齿加工的形成误差、配对圆柱齿轮的拓扑修形方法展开分析研究,主要内容如下: (1)建立直齿面齿轮车齿加工数学模型。利用空间齿轮啮合原理,根据车齿刀与工件之间的相对位置与运动关系,建立了面齿轮车齿加工数学模型,推导了面齿轮齿面方程;利用微分几何学建立了齿面啮合方程;建立了齿面与二维坐标平面的映射关系,将齿面进行离散化处理,通过数值方法求解了车齿刀模型、车齿加工的齿面三维坐标点。 (2)车齿面齿轮齿面偏差分析与比例修正方法。建立了面齿轮插齿齿面数学模型,以插齿齿面作为理论齿面,分析了车齿齿面与插齿理论齿面之间的原始偏差关系,以及机床调整参数对齿面精度的影响规律;以齿面顶点偏差为典型结构,建立了主要机床调整参数:偏置距、轴向切深、轮坯安装角、滚比变化量与齿面偏差的比例关系,构建了偏差敏感性矩阵,给出了齿面偏差的比例修正方法。 (3)圆柱齿轮与面齿轮适配拓扑修形。采用多项式表达齿条刀具齿面,构建了齿条刀具展成加工圆柱齿轮的数学模型,推导了圆柱齿轮齿面方程,给出了齿面修形参数的构造方法,求解了齿面修形梯度曲面。利用共轭原理构建了面齿轮副的差曲面,通过改变多项式系数,分析了二阶抛物面、扭转抛物面以及四阶抛物面修形效果,得到了面齿轮副不同程度适配的接触区、接触路径和传动误差。 (4)完成了面齿轮副加工以及滚检试验。基于现有的数控机床,编制了面齿轮车齿加工、圆柱齿轮成形磨削数控程序,完成了面齿轮车齿加工与圆柱齿轮成形磨削试验。通过Gleason 650GMS齿轮测量中心对面齿轮、圆柱齿轮的精度进行了检测。对齿轮副进行了接触质量检验,获得了齿面接触斑点。 齿面偏差测量与车齿加工比例修正表明,所建立的齿面偏差比例修正关系可靠;齿面滚检接触斑点与理论仿真结果一致性较好,证明论文理论研究与仿真方法的正确性。

关键词： 齿轮故障诊断   深度学习   残差网络   注意力机制   长短期记忆  

摘要： 齿轮是工业机械中最常见的传动部件之一,齿轮故障如果不及时发现并排除可能会酿成重大安全事故。因此,准确可靠的齿轮智能诊断技术对保证传动设备运行安全、提高生产效率和降低维护成本具有重要意义。本文以齿轮传动振动信号为研究对象,研究了基于深度学习的齿轮故障智能诊断算法,并开发了实现齿轮故障实时智能诊断的软硬件系统,为齿轮故障实时智能诊断系统的工业应用提供了技术基础。本文的研究内容和成果如下: (1)针对齿轮故障数据采集问题,从机械故障诊断技术和齿轮啮合动力学基本理论出发,设计了齿轮故障信号采集实验平台。结合国际标准和近年来专家学者的相关研究确定了齿轮故障标签,并选用加速度传感器采集齿轮运行数据。制作的齿轮故障数据集数据量充足、特征明显、分布均匀,可用于齿轮故障诊断的深度学习。 (2)针对目前机械故障诊断算法不能兼顾局部特征提取和时序性学习的特点,提出了一种用于齿轮故障诊断的深度学习模型。该模型被命名为1D-RLT模型,模型包含输入层、残差网络层、长短期记忆层、时间注意力层和输出层。残差网络层用于局部重要特征的提取,长短期记忆层用于发掘这些局部特征在时序性上的关联,时间注意力层则用于长短期记忆层输出的权重赋值。该模型可以快速地从复杂的齿轮振动信号中提取故障特征,避免了传统算法无重点学习时产生的计算力浪费。并且由于长短期记忆层的加入,振动信号包含的时序性信息也得以发掘,提高了齿轮故障诊断的准确率。 (3)采用1D-RLT模型开展了齿轮故障诊断的测试实验,实验结果表明1D-RLT模型有着优秀的齿轮故障诊断能力,测试集的识别准确率可以达到98.34%。在对比分析中发现1D-RLT模型相较于时域分析法、时频域分析法、一维卷积网络以及残差网络都有着明显的性能优势。 (4)为了剖析深度学习神经网络背后的数学原理,创新性的引入专家标定特征作为深度学习背后含义的解释。虽然深度学习网络有着诊断优势,但是深度学习提取出的深度特征同专家设定的故障诊断指标起到了同样的诊断作用,借助相关系数矩阵发掘高度抽象的深度学习特征和具有物理意义的故障诊断指标间的关联。结果表明,部分深度特征与专家标定特征高度相似,反映了深度学习神经网络在具备故障诊断特征情况下仍具有归纳故障诊断通用判据的能力。 (5)根据工业应用的实际需求,设计并搭建了齿轮故障诊断硬件系统并开发了相应的软件系统,诊断系统包括了振动采集模块、故障诊断模块、辅助模块和云平台,实现了基于深度学习算法的齿轮故障的实时智能诊断。系统还能给出齿轮的运行状态,为齿轮传动设备的良好运转提供调试和维护所需的技术指标。

关键词： 调相机   飞轮储能   磁齿轮调速器   转矩密度   效率  

摘要： 随着新能源占比的提高,系统的调频能力、电压支撑以及惯量支撑都在逐步减弱。为了提高新能源场站的调节能力,需要配备动态无功调节设备,同时增加储能。但传统调相机并不具备一次调频能力,为增加系统的有功支撑,在新能源电力系统中可将调相机和飞轮储能相结合,形成储能调相机系统参与电网调节,维持稳定运行。实现储能调相机系统的关键技术之一是连接转速固定的调相机与转速连续变化的飞轮的转速变换装置。磁齿轮调速器则适用于这种可变调速比应用场合,它具有两个机械端口和一个电气端口,主要在两个机械端口之间实现能量的双向传递。本文以提升转矩密度为主要目标,提出了若干应用于储能调相机系统的磁齿轮调速器结构设计方案,并在比较和分析这些方案的转矩性能、电磁损耗与效率的基础上,对设计方案进行了优选,具体工作内容如下。根据同心式磁齿轮依靠磁场调制作用传递转矩的工作原理,首先分析指出了同心式磁齿轮结构形成稳定的磁力转矩传递需满足的基本条件,并通过仿真分析气隙磁场的谐波成分对上述理论分析结果的正确性进行验证。介绍了飞轮储能调相机系统的基本构成,进而将同心式磁齿轮的运行理论推广到用于飞轮储能调相机系统的磁齿轮调速器,建立描述磁齿轮调速器不同工作状态的基本方程,并从理论上分析各工作状态下磁齿轮调速器各端口的功率流向,揭示了变频器的容量和飞轮的调速上限成正比的特点。建立磁齿轮调速器原始设计的时步有限元仿真模型,根据实际运行所需的飞轮调速范围确定供电频率范围,计算分析了 6种存储/释放能量运行状态下的转矩曲线、损耗特性,对磁齿轮调速器运行原理的理论分析结果进行验证。研究磁齿轮调速器永磁体、调制块、定子槽形等关键结构设计对转矩性能和损耗的影响。在相同永磁体用量的前提下,采用表面贴、交替极和内置V形三种永磁体的布置,并对表面贴的永磁体采用径向和Halbach阵列两种充磁方式,对比这些永磁体布置和充磁方式下磁齿轮调速器的电磁性能。在表贴式以及内置V形式两种永磁体的结构基础上,对调制块厚度及宽度、定子槽形进行调整,揭示了这些因素影响电磁性能的基本规律。将永磁体、调制环和定子槽的不同结构进行组合,形成26种电磁设计方案,并通过综合对比这些方案的转矩性能和损耗,选定了一种优选设计方案。该方案显著提高了磁齿轮调速器的转矩密度,并具有较高的运行效率。本文初步探索了磁齿轮调速器用于储能调相机系统的可行性,揭示了关键结构影响该调速器电磁性能的基本规律,为其优化设计提供了可以借鉴的技术思路。

关键词： 飞秒激光   面齿轮   能量累积   烧蚀特征   粗糙度  

摘要： 面齿轮有着优良的传动特性,具有传动平稳、承载能力强、传动速度快、噪声小和互换性强等特性,广泛应用于航空航天、工程机械、大型精密装备等领域。但面齿轮的齿形复杂,技术要求高,制造困难。由于国外面齿轮高精密加工机床和精密加工工艺对我国实行封锁,亟待开创新的加工方式,以减少国内外制造水平差距。飞秒激光加工为一种新型加工方法,具有加工区域精确、热影响小、可精密加工任何材料等突出特点,已在精微制造中广泛应用。本文针对飞秒激光烧蚀面齿轮材料18Cr2Ni4WA,采用理论建模、仿真与实验分析相结合的方法,开展飞秒激光精修面齿轮烧蚀特征研究,主要包括以下内容:飞秒激光精修面齿轮烧蚀过程与作用机理研究。研究了飞秒激光精修面齿轮作用机理,分析了飞秒激光去除面齿轮材料的物理模型和一般作用规律。从理论上研究了面齿轮表面吸收激光能量时动态吸收过程,并基于此建立飞秒激光烧蚀面齿轮材料的三温复耦合模型。飞秒激光烧蚀面齿轮的建模仿真研究。基于非傅里叶传热现象,建立了单脉冲激光精修面齿轮的三温耦合传热模型,仿真分析了面齿轮材料在不同能量密度下电子-自旋-晶格间单脉冲能量效应下的温度变化过程。考虑多脉冲激光能量累积效应,通过多脉冲激光精修面齿轮的三温复耦合传热模型,仿真分析了面齿轮材料的烧蚀温度变化过程,研究了不同能量密度下烧蚀凹坑直径和深度等特征参数的变化规律。飞秒激光烧蚀齿面的形貌特征实验研究。搭建实验平台,结合仿真模拟的参数范围实验研究了单脉冲激光作用下烧蚀凹坑形貌和加工后齿面粗糙度随能量密度变化的演变规律,以及多脉冲激光作用下烧蚀凹坑深度和直径的变化规律,并分析了不同扫描道间距对齿面粗糙度值造成的影响。实验研究结果表明,单脉冲激光作用下,烧蚀凹坑深度和直径随着能量密度的增加而变大,齿面粗糙度随着能量密度的增加并不会持续变好。多脉冲激光能量的持续累积不会一直增加齿轮表面的平衡温度,能量密度的持续增大不会使烧蚀凹坑形貌持续变好,扫描道间距为25μm时齿面表面质量最好。

关键词： 齿轮箱   磨损   油液监测   振动监测   大数据  

摘要： 装备恶性事故起因约50%是由于润滑失效和过度磨损所致,齿轮是机械装备的基础零部件,其磨损失效是导致机械装备故障的主要诱因。随着“中国制造2025”战略的推进,重大装备智能运维与健康管理的需求迫切,油液分析和振动监测在齿轮磨损在线监测中发展迅速,但是单独使用油液分析或振动监测对于齿轮磨损状态分析存在监测信息不全面,监测效率低下,故障特征不敏感等问题。此外,当面向多节点、跨地域装备集群监测时,海量数据的多节点采集,存储、管理、分析与深度挖掘等方面需求迫切。 本文以齿轮磨损损伤在线监测为研究对象,以油液和振动在线监测为手段,基于大数据和人工智能理论,开展齿轮磨损损伤多源异构信息在线大数据监测平台关键技术研究,具体的工作如下: (1)开展了多源异构信息在线监测大数据平台总体设计与搭建。基于在线油液和振动监测技术,构建了油液-振动多源异构信息获取终端,实现了油液-振动数据的采集;然后采用云端My SQL技术,实现油液-振动海量数据的云端同步存储;同时,利用云端部署的机器学习模型和特征提取算法,结合Maxwell、Kafka和Spark streaming实时流处理框架,开发了齿轮磨损在线监测与评估模块,实现磨损状态的在线评估与预警。所开发的平台具备多节点、跨地域、海量、多源异构数据的采集、存储和智能分析等功能。 (2)基于云端存储的油液-振动多源异构原始数据,开展齿轮箱磨损状态量化表征特征提取算法研究,提出了基于高斯混合模型与磨粒增强的在线铁谱图像磨粒分割算法,实现了动态背景高气泡干扰下铁谱图像磨粒数量及粒径等特征的提取;并研究了基于小波阈值法的振动信号去噪处理和特征提取,构建油液-振动多维度量化表征指标体系。 (3)开展齿轮箱磨损状态评估方法研究,提出KPCA-PSO-LSTM的磨损状态评估算法,并完成评估模型云端部署。为了验证算法的可行性,开展约200小时的齿轮磨损加速试验,试验结果表明:本文开发的KPCA-PSO-LSTM模型对齿轮箱磨损状态评估精度达96.1%,高于PSO-LSTM和LSTM模型。 (4)最后,开展了多源异构信息在线大数据监测平台Web应用可视化开发。完成了Web应用后端数据库表设计,并利用Django、html、css、Java Script和Echarts等技术,实现齿轮磨损过程油液-振动的实时监测、历史查询、报警管理和用户管理等功能可视化。通过Nginx和u WSGI技术完成了Web应用的在线部署,实现了多用户、远程云端监测。 本研究对提高装备智能化水平,保障齿轮传动装备安全、高效、长寿命运行,避免过维修和欠维修导致不必要的资源浪费和经济损失具有重要意义。

关键词： CFD仿真   圆柱齿轮流量传感器   稳态计量特性   动态计量特性  

摘要： 随着我国航空航天事业的快速发展,对航空领域中的油液流量测量、燃油计量等方面提出了更高的要求。齿轮流量传感器具有测量精度高、稳定性好、可靠性高等优点,广泛应用于航空液压系统中,通过测量液压油的流量实现对飞机液压系统的控制和监测。但因齿轮流量传感器的机械结构以及流体流动状态而导致的计量不精的问题,一直以来都是研究的重点。 本课题以研究圆柱齿轮流量传感器的计量特性为主线,基于计算流体力学(CFD),一方面研究了圆柱齿轮流量传感器结构参数对其测量精度的影响,另一方面研究了圆柱齿轮流量传感器的动态特性,以完成对其稳态、动态两方面计量特性的研究。本文主要完成了以下工作: (1)以GF1.0圆柱齿轮流量传感器为本文的研究对象,根据其工作原理基于六自由度运动模型提出了被动式的仿真方法。根据圆柱齿轮流量传感器的检定规程,采用此仿真方法进行多个流量点的仿真计算,将仿真结果与实验结果进行对比发现,两者误差相差8.8%,仿真计算仪表系数线性度误差为0.63%,表明了该仿真方法的可靠性。 (2)根据圆柱齿轮流量传感器内泄漏模型,基于被动式仿真方法,通过对圆柱齿轮流量传感器不同工作间隙模型的仿真结果进行内泄漏估算,分析出了最佳工作间隙,并探究了介质粘度对流量传感器内泄漏的影响规律。基于热力学理论基础,提出了热-固耦合的仿真方法,对圆柱齿轮流量传感器在不同介质温度、压力下机械结构的变形规律进行了探究。 (3)运用被动式仿真方法,编译入口流量表达式来模拟理想动态流的形成,探究了圆柱齿轮流量传感器的动态特性,并在动态标准流量装置上进行检定实验,进一步验证了该仿真方法的适用性。基于测量不确定度评定和表示(GUM),结合实验结果与仿真结果对圆柱齿轮流量传感器进行了动态测量不确定度的评定,为流量传感器动态测量不确定度的评定提供了参考。