关键词： 风电机组   齿轮箱   生成对抗网络   遗传算法   峭度   半监督学习   故障诊断  

摘要： 针对不平衡数据集下风电机组齿轮箱故障诊断准确率低以及故障特征不明显的问题,提出峭度指标与遗传算法优化Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN)的故障诊断方法。首先将峭度指标作为语义标签映射到卷积层规格化故障特征,其次在反卷积网络中对宏基因组二进制编码并权重初始化,然后对不平衡样本集进行多点交叉和高斯近似变异,重点搜索局部故障点,最后将峭度作为有标签的负例输入判别器网络,重构反卷积和VGG神经网络提高权重剪裁,使WGAN网络成为半监督学习模型,正向判断更新权重并输出诊断结果。实验表明:该方法在不平衡数据集下诊断准确率达到98.69%,拥有更高的泛化能力和特征提取能力,实现了故障特征的增强。

关键词： 激光跟踪仪   三坐标测量机   机器坐标系   工件坐标系   测量坐标系   不确定度  

摘要： 针对激光跟踪仪建立旁置式大齿轮测量坐标系误差大的现象,寻找影响激光跟踪仪建立测量坐标系的误差因素。用激光跟踪仪建立与测量机三轴固连的机器坐标系,与回转轴固连的工件坐标系,重复十次试验,计算各坐标系空间位姿的不确定度,建立起二者的联系,将其相对位姿的不确定度作为测量坐标系的不确定度,并进行误差分析。试验结果表明:机器坐标系建立的不确定度较小,工件坐标系建立的不确定度较大,其不确定度大的原因是调整靶球接光角度时旋转靶球的动作引入误差。

关键词： 风力发电机   集成   共用润滑油路   密封结构  

摘要： 为了满足大兆瓦风力发电驱动链成本日益紧缩和结构高度紧凑的行业趋势,传统的齿轮箱与发电机各自独立设计、通过联轴节连接的模式已经难以满足市场需求,齿轮箱与发电机集成一体化设计将是相对最优的一种解决方案。基于此,设计了一种发电机与齿轮箱共用润滑油路的轴承密封结构。该结构采用集成化、轻量化设计,轴向尺寸高度紧凑,实现齿轮箱和发电机共用端盖和润滑油路。通过试验测试及实际运行考核表明,该结构达到了预期设计功能,有效提升了风电驱动链的可靠性。

关键词： 减速箱   齿轮磨损   磨损分析   诊断方法   优化策略  

摘要： 减速箱齿轮是工业生产中旋转机械系统的组成部分,在工业生产过程中使用频率较高,经常容易出现各种磨损问题。减速箱齿轮的齿轮表面劳损、齿轮磨损、塑性变形以及齿轮松动等,都是比较常见的磨损问题。为了有效的对磨损进行预防和处理,需要积极开展齿轮定期维护、齿轮磨损排查、齿轮磨损处理以及承受力估算等各项工作。分析减速箱齿轮磨损类型,并探讨有效的维护措施,能够让减速箱齿轮更加平稳运行,减少磨损发生率。

关键词： 风电机组   齿轮箱   故障诊断   卷积神经网络  

摘要： 针对传统的机器学习方法故障诊断流程繁杂、容易产生故障信息遗漏的问题,采用基于卷积神经网络的深度学习方法对海上风电机组齿轮箱故障诊断技术开展研究。直接将经过连续小波变换得到的振动信号时频图作为输入,通过卷积神经网络自动提取特征并进行故障诊断。通过仿真进行验证,结果表明,所述方法能够准确诊断出齿轮故障,有限数据的诊断结果准确率为100%。与机器学习方法相比,简化了故障特征提取流程,提高了故障诊断准确率。

关键词： 弧齿锥齿轮   有限元   S-N曲线   疲劳强度   加速因子  

摘要： 疲劳寿命试验是齿轮强度评价必不可少的手段,但长期以来弧齿锥齿轮疲劳试验数据缺乏,导致相关产品设计存在较大的不确定性。本文建立了弧齿锥齿轮三维有限元模型,给出了相应的弯曲疲劳寿命仿真计算流程;探讨了加速疲劳试验的机理与方法,确定了加速疲劳试验应力因子。对20CrNiMo材料试棒进行了拉伸疲劳强度试验,获得了材料的S-N曲线,以此为基础数据,利用三维有限元软件完成了两个水平的弯曲疲劳寿命仿真计算;在专用闭功率流耐久性试验台上进行了若干组齿轮的弯曲强度疲劳寿命试验,疲劳寿命与理论仿真结果对比误差小于3.2%,一致性较好。证明了以疲劳寿命仿真与加速试验手段评价复杂结构件锥齿轮弯曲疲劳强度的可行性。

关键词： 故障诊断   卷积神经网络   多域特征融合   齿轮箱   变工况  

摘要： 齿轮箱在实际生产中面临复杂多变的工况,其部件的故障特征随工况发生改变,常规方法在变工况下难以有效识别故障。针对该问题,提出一种基于信息融合和卷积神经网络(IFCNN)的故障诊断方法。IFCNN使用多传感器信息融合和多域特征融合改进卷积神经网络(CNN),首先将不同位置的加速度传感器采集到的振动信号转换成频域、时频域信息,将来自不同传感器的信息融合,然后用CNN对故障信号的频域、时频域信息分别进行特征提取和多域特征融合,结合注意力机制选择重要特征进行故障分类。多组实验结果表明,IFCNN在变工况场景下,可有效提取齿轮箱振动信号的故障特征,12组变工况实验平均识别准确率为98.38%,明显高于所提出的对比方法。

关键词： 特征提取   特征降维优化   故障分类识别   混合精细复合多尺度波动散布熵   拉普拉斯分数   蝙蝠算法优化支持向量机  

摘要： 针对行星齿轮箱的特征提取以及故障识别问题,提出了一种基于混合精细复合多尺度波动散布熵(HRCMFDE)特征提取、拉普拉斯分数(LS)特征降维优化和蝙蝠算法优化支持向量机(BA-SVM)故障识别的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,提出了一种新的时间序列复杂度测量方法—HRCMFDE(其由5种不同粗粒化方式的RCMFDE组成,具备更全面和可靠的特征提取性能),用于从振动信号中挖掘出反映行星齿轮箱状态的故障信息,构成初始的混合故障特征;然后,考虑到由HRCMFDE组成的故障特征具有较高的维数和冗余,利用LS对初始特征进行了优化,生成了低维的敏感特征;最后,利用基于蝙蝠算法优化的支持向量机,对行星齿轮系不同故障特征向量进行了训练和分类,利用真实故障数据集对基于HRCMFDE、LS、BA-SVM的方法进行了验证。研究结果表明:利用行星齿轮箱数据集对该方案进行的有效性实验,能够准确地识别出齿轮箱的不同故障,其单次分类的准确率达到了98.13%,多次分类的平均准确率也优于对比方法;该结果验证了基于混合精细复合多尺度波动散布熵特征提取的有效性,采用该方法能够对行星齿轮箱的故障进行诊断。

关键词： 螺旋齿面齿轮   车齿   齿面误差   齿形误差  

摘要： 针对现有齿轮加工方法不能加工较大螺旋角的螺旋齿面齿轮问题,提出了一种螺旋齿面齿轮的车齿加工方法。根据空间交错轴啮合原理,建立螺旋齿面齿轮两自由度车齿的理论加工模型,研究车齿刀、假想螺旋产形齿轮和螺旋齿面齿轮的安装布置关系,分析面齿轮车齿中的自由度,建立车齿中刀具和面齿轮的展成运动模型。以直齿渐开线作为刀具的切削刃形,运用微分几何与啮合原理,推导车齿加工的啮合方程、螺旋齿面齿轮的工作齿面方程以及过渡齿面方程,并建立了螺旋齿面齿轮的车齿齿面与理论齿面的误差分析模型。仿真表明:凸齿面离散点误差为-0.01~-0.02mm,凹齿面离散点误差接近0,从而验证螺旋齿面齿轮两自由度车齿加工原理的可行性。

关键词： 行星齿轮减速器   稳定优化设计   可靠设计  

摘要： 随着社会经济的不断发展,行星齿轮减速器在石油化工、起重运输、航空发动机、以及器械的应用中越来越普遍,因此对行星齿轮减速器的有效使用能够促进我国工业和运输业的快速发展。但是,在行星齿轮减速器使用频率不断增加的过程中,为了促进机械的稳定运行,我们也需要对行星齿轮减速器进行不断优化,本文通过对行星齿轮减速器的原理和特点进行分析,借助ISIGHT软件在算法库中寻找最优解,并从6稳健设计出发对行星齿轮减速器进行了合理优化。