关键词： 高温渗碳   微合金化   齿轮钢   晶粒长大   力学性能  

摘要： 齿轮通常会通过渗碳工艺来强化表面,以获得高强度和高硬度。传统的渗碳温度约为900℃,渗碳时间可长达十几个小时。如果渗碳过程出现问题,不仅会造成资源和能源的浪费,之前的努力也可能会付之一炬。近年来,随着碳中和、碳达峰政策的推广,高温渗碳工艺应运而生。这种工艺通过提高渗碳温度,大幅缩短渗碳时间,显著节约能耗并减少排放。2021年工信部将高温渗碳齿轮钢列入38种重点发展的先进钢铁材料之一,“十四五”发展行业规划也指出仍需深入开展高温渗碳工艺研发。然而,目前常用的齿轮钢在高温渗碳过程中容易出现晶粒粗化和混晶的问题,影响齿轮的强韧性和服役寿命,这也是实现高温渗碳面临的瓶颈。本文研究了一种高端齿轮钢20MnCr5,主要应用于高档轿车和重载卡车上。国内企业生产该钢种时常会遇到晶粒不均匀或晶粒粗大的问题。为了实现该类钢种的高温渗碳,满足高端应用需求和绿色节能发展,采用了 Nb和Nb+B复合微合金化的方法,通过工业化大生产条件下的系统研究,探究微合金元素在齿轮钢“加热-形变-渗碳”过程中对晶粒演变的作用机理以及力学冶金行为的影响机制。重点阐述了微合金化齿轮钢在高温渗碳过程中的行为和性能演变规律。论文的主要研究内容和结果如下:研究了不同加热温度和保温时间下的晶粒演变规律和第二相固溶析出行为。不含Nb钢和含Nb+B钢(0.024%Nb+0.0022%B)在1025℃加热1h的条件下,均出现了尺寸120μm以上的混晶晶粒,在930℃～1000℃保温0.5h～10h的部分温度和保温时间下也都出现了不同程度的混晶,而在相同的条件下含0.021%Nb钢的晶粒都细小均匀。含Nb+B钢中B元素通过与Nb(C,N)复合析出引发Nb(C,N)颗粒粗化,并使Nb(C,N)和AlN过早溶解失去弥散钉扎作用,导致了局部晶粒异常粗化。研究了 Nb、B微合金化齿轮钢的高温力学冶金行为。变形温度850℃～1150℃,变形量60%,应变速率0.1s-1-10s-1的条件下,Nb元素抑制20MnCr5钢的动态再结晶并细化了再结晶晶粒,在此基础上添加B元素虽然进一步抑制动态再结晶,但会使晶粒发生粗化。变形温度800℃～1150℃,应变速率为1s-1的条件下,Nb和Nb+B微合金化均降低了 20MnCr5钢的热塑性。其原因是含Nb析出相在高温拉伸过程发生动态析出强化;Nb和B元素与MnS的复合析出,导致MnS的变形能力降低;Nb和B元素对动态再结晶的抑制作用。通过工业渗碳实验将渗碳温度从900℃提高至950℃,渗碳时间从8h缩短至5h,对比研究了各实验钢的渗碳行为。采用高温渗碳工艺后,各实验钢表面碳含量的平均值从1.09%增加至1.26%,有效硬化层深度的平均值从1.67mm增加至2.36mm,碳浓度梯度斜率参数的平均值从0.41降低至0.37。添加微合金元素Nb和B对表面碳含量、有效硬化层深度和碳浓度梯度的斜率参数影响不大。同时研究了各实验钢的渗层组织和晶粒形貌,采用高温渗碳工艺使外表面的过剩碳化物明显减少,显著提高了渗碳效率;添加微合金元素Nb也可以减少表面的过剩碳化物,而添加微合金元素B会使过剩碳化物增加。此外不含Nb钢和含Nb+B钢在高温渗碳后均出现了晶粒不均匀或混晶现象,即采用Nb微合金化能有效抑制高温渗碳时的混晶和晶粒粗化,在此基础上添加B元素对晶粒尺寸的控制不利。研究了各实验钢的渗碳后的力学性能,采用高温渗碳工艺时,不含Nb钢的渗层冲击功为46J,含0.021%Nb钢的冲击功提高至63J,含Nb+B钢渗层的冲击功为57J。Nb微合金化后渗层的针状马氏体、残余奥氏体和原奥氏体晶粒均被明显细化,降低了微裂纹的形成倾向,断裂沿细小的马氏体针扩展而消耗了更多的能量,有效提高渗层的韧性。B元素由于晶粒粗化效应对韧性不利,但显著提高淬透性,使心部抗拉强度由不含Nb钢和含0.021%Nb钢的1250MPa左右提高至含Nb+B钢的1307MPa。研究了各实验钢渗碳后的耐磨性和耐腐蚀性,在干滑动摩擦条件下,采用Nb微合金化、Nb+B微合金化和高温渗碳工艺,均能提高齿轮渗碳后的耐磨性。在NaHSO3溶液电化学腐蚀条件下,Nb微合金化和高温渗碳工艺均提高了渗碳后耐腐蚀性能,而Nb+B微合金化对渗碳后的耐腐蚀性不利。确定了高温渗碳20MnCr5齿轮钢采用Nb微合金化的设计,使渗碳温度在原有基础上提高了 50℃,渗碳时间缩短了 37.5%,实现了晶粒细化、均匀化,且韧性、耐磨性和耐腐蚀性有所提升,为齿轮钢高温渗碳工艺的推广应用提供理论依据和应用基础,并在东风商用车有限公司等企业实现工业化应用。

关键词： 行星齿轮箱   齿轮   胶囊网络   局部时序自相似度   词袋模型   复合故障  

摘要： 行星齿轮传动系统是风力发电机、直升机、工程机械等高端装备运动和动力传递的核心机构。其关键零部件长期在交变应力下工作,容易出现疲劳、磨损、断裂等多种结构破坏,其服役性能对机械装备运行安全性具有重要的影响。然而,行星齿轮传动系统内部零部件数量和种类众多,各零部件协同工作,形成了复杂的耦合关系,当多关键部位同时发生或先后级联出现不同程度故障时,将表现出多故障特征耦合的形态,系统性能退化规律十分复杂,使得故障诊断的难度急剧增加,因此开展行星齿轮箱复合故障诊断具有重要意义。现有故障诊断模型主要集中在对某一信号分解方法的改进上,而复合故障信号成分非常复杂,很难将含有多个故障特征的时序耦合信号分解,诊断效果并不理想,且存在占用时间长和专业程度过高等问题,为实现行星齿轮箱复合故障智能化、高精度诊断,本文对胶囊网络进行改进,进而实现复合故障诊断。本文具体研究内容如下:(1)采集行星齿轮箱齿轮正常、单一及复合故障信号,划分数据集、利用单一故障数据训练解耦分类模型,使用复合故障对模型进行测试。(2)为体现时域信号的结构特征,提出了一种基于局部时序自相似度(LTSS)和词袋模型(Bo W)相结合的故障特征提取方法,并在单一故障数据集上进行了验证,实验结果表明该特征其取其在SVM分类器上的准确率可达97.78%。(3)针对训练数据中只包含单一故障样本,模型训练过程中只能学习到单一故障对应的特征信息,构造了基于不同滑窗大小的LTSS-Bo W特征,并对其进行特征重构,以此作为胶囊网络的输入训练模型。复合故障实验结果表明,该模型在三组实验上准确率可达97%。(4)针对CNN-Caps Net模型复合故障诊断精度较低的问题,本文对CNN特征提取器进行改进,当完成单一故障特征提取后,对其特征进行重构之后,再输入到胶囊网络中进行训练。复合故障实验结果表明,本文对模型的改进提高了复合故障诊断的准确率,可达98%。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   麻雀算法   残差网络   迁移学习  

摘要： 齿轮箱作为旋转机械重要部件,其健康状态对旋转机械安全运转起着至关重要的作用,因此针对齿轮箱进行故障诊断十分重要与必要。近年来,随着人工智能与深度学习的不断发展与进步,以数据驱动为基础的深度学习智能诊断方法在齿轮箱故障诊断方面被广泛应用,本文基于深度学习技术,对卷积神经网络和残差网络进行改进,以达到对齿轮箱故障诊断的目的;结合迁移学习方法,将网络进一步应用到实际工业进行齿轮箱故障诊断。具体研究内容如下:首先,本文以卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)为基础,结合麻雀算法优化后的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对齿轮箱小样本数据集进行故障诊断。利用卷积神经网络的特征提取能力对原始数据进行特征提取;使用麻雀算法对支持向量机进行自动参数寻优,将提取到的特征数据输入到优化后的支持向量机进行故障诊断。使用动力传动故障诊断综合实验台(drivetrain dynamics simulator,DDS)进行实验数据的采集,最终验证所提网络模型具有较高故障识别准确率,在小样本数据快速诊断方面表现良好。其次,针对大样本数据集,提出基于混合注意力机制和多尺度特征提取残差网络。该模型以残差网络为基础,结合混合注意力机制,增加网络深度;串联首层并行多尺度卷积神经网络,扩大网络宽度,提高故障特征提取能力。添加批归一化层,提高网络稳定性。增加横向对比消融实验,证明该网络模型有较高的故障识别准确率。分别使用不同信噪比下的DDS实验数据、凯斯西储大学公开轴承数据进行实验验证,证明该网络鲁棒性较强,有良好的抗噪能力。最后,以混合注意力机制和多尺度特征提取残差网络模型为基础,结合迁移学习方法,解决实际工业中齿轮箱故障诊断问题。使用西储大学数据作为源域,DDS实验数据作为目标域模拟实际工业,使用迁移学习方法,最终得到了较高故障识别准确率。通过数据增强、添加L2正则化公式、添加Dropout层等方式提高网络泛化能力;使用西储大学变负载数据进行交叉实验测试,证明所提网络模型对变负载工况适应能力较强,泛化能力较强。具有一定工程实用价值,可广泛应用于工业生产中齿轮箱故障诊断。

关键词： 齿轮传动系统   点蚀故障   扩展有限元   啮合刚度   振动响应  

摘要： 齿轮传动系统具有传动比准确、使用寿命长、传动效率高、工作可靠等优点,被广泛应用于汽车、航天和船舶等领域。由于润滑不良、负载过大、制造及安装误差等原因,齿轮容易产生点蚀、裂纹等故障,且发生故障后的维修难度高,因此对齿轮箱进行早期故障诊断具有重要意义。齿轮点蚀故障是齿轮箱的主要失效形式之一,对点蚀故障进行研究可以为齿轮箱故障诊断提供理论依据。本文以齿轮传动系统为研究对象,分析齿面点蚀的产生机理,研究点蚀故障下齿轮系统的振动响应。本文的主要研究内容如下:首先,研究疲劳点蚀产生机理。建立齿轮副的简化接触模型,采用弹流润滑理论分析轮齿的接触压力分布,基于扩展有限元法研究齿面裂纹形成微点蚀的过程。将仿真得到的点蚀样貌与实验点蚀样貌进行对比,验证裂纹扩展模型的有效性。其次,针对直齿轮的点蚀故障,根据扩展有限元仿真结果及实验结果得到的点蚀形状,提出一种不规则形状的点蚀模型,且点蚀模型具有不平坦的底部特征。在改进过渡曲线的基础上,考虑齿轮啮合时的齿间耦合效应,基于势能法推导点蚀故障下的齿轮时变啮合刚度计算公式,并建立随机分布的齿面点蚀演化模型,以评估从轻微点蚀到严重点蚀故障对啮合刚度的影响。建立有限元模型,基于有限元法计算齿轮啮合刚度,验证所提模型的有效性。然后,考虑到斜齿轮具有传动平稳、噪音低及承载力强等优点,采用切片法对斜齿轮点蚀故障进行研究。将斜齿轮沿齿宽方向进行切片,假设切片足够小,可以将每个切片当作直齿轮以计算时变啮合刚度,再通过积分得到斜齿轮的啮合刚度,并采用有限元法验证所提模型的有效性。最后,分析点蚀故障下的齿轮振动响应。针对直齿轮和斜齿轮这两种齿轮类型,考虑摩擦、传递误差等因素,分别建立刚度-阻尼耦合的多自由度动力学模型。将不同点蚀故障程度下的啮合刚度带入动力学方程组,求解得到齿轮副的振动加速度响应,对故障信号的时域和频域特征进行分析。采用实验故障信号对仿真信号的故障特征进行验证,检验齿轮动力学模型的有效性。采用不同的统计指标对时域信号进行分析,选取对故障最敏感的指标作为评价指标。

关键词： 齿轮泵   温度变化   Wiener过程   周期检查   预防性维修策略  

摘要： 齿轮泵作为液压系统的动力元件之一,是液压系统的“心脏”,因其结构简单且适应工况能力强而被广泛应用于航空航天、军工以及民用等领域。齿轮泵性能的可靠性对系统的安全运行具有关键作用,因此对齿轮泵的性能退化过程进行研究并适时正确地对齿轮泵实施预防性维修活动,能够有效提高系统运行的可靠性、安全性与经济性。基于此,本文以外啮合齿轮泵为研究对象,从以下几方面展开研究:(1)针对齿轮泵的磨损退化机理展开分析,选取温度作为反映齿轮泵性能退化程度的特征参数,并基于功率损失法分析齿轮泵发热与齿轮泵磨损退化之间的关系,分析结果表明随着齿轮泵磨损退化程度增大其功率损失增加、发热量增大,造成齿轮泵效率低下,最终表现为温度升高。同时,利用AMESim软件对齿轮泵温度变化进行仿真分析,仿真结果表明齿轮泵效率降低会伴随齿轮泵温度的升高,这可为基于温度的齿轮泵性能退化过程建模提供理论依据。(2)通过齿轮泵性能退化试验获取齿轮泵的性能退化数据,并对试验数据进行预处理,为齿轮泵退化过程建模提供数据支持。考虑到环境温度的影响,选取齿轮泵温度与环境温度的温差作为退化量并对其退化特征进行分析,分析结果表明温差数据具有一定的随机波动但整体呈上升趋势,结合温差数据的特征选择带有随机项和漂移项的Wiener过程模型能较好地描述齿轮泵的性能退化过程。(3)基于温差数据构建三种Wiener过程模型对齿轮泵的性能退化进行描述。采取两阶段参数估计方法,运用极大似然估计法和最小二乘法分别对退化模型中的参数进行计算。结合统计学指标确定指数形式的非线性退化模型拟合效果最优,并给出其相应的分布函数与失效概率密度函数,这可为齿轮泵的性能退化建模提供一定参考,同时为后续建立预防性维修优化模型提供退化模型支持。(4)针对齿轮泵的性能退化过程提出了周期检查计划与预防性更换策略,通过周期检查计划获取齿轮泵当前的退化水平,将其与更换阈值进行比较从而实施更换活动,并以长期运行成本率最低为优化目标对检查间隔以及预防性更换阈值进行优化。在此基础上进一步提出了齿轮泵的周期检查与变阈值预防性维修策略,考虑到维修的不完美性以及维修次数对策略的影响,将维修次数作为决策变量之一,并引入退化速率调整因子对每次维修后齿轮泵退化速率的改变进行描述。同时,以齿轮泵长期运行成本率最低为优化目标对检查间隔、预防性维修次数以及每次预防性维修所对应的预防性维修阈值进行优化,从而得到最优的维修策略。

关键词： 风电机组齿轮箱   变工况   故障诊断   连续小波变换   深度残差收缩网络  

摘要： 为了缓解人类社会发展与环境污染、能源紧缺之间的矛盾,风能作为一种清洁可再生能源应用而生。在此背景下,风电行业作为最具商业发展前景的技术产业正蓬勃发展。随着风电机组单机容量及风电场投运规模日益增大,风电机组的故障判别及运行维护面临着重大的挑战。统计结果显示,风力发电机组齿轮箱故障发生频率较高,故障发生后引起的停机时间最长且造成经济损失巨大,因此,如何实现便捷准确的风电机组齿轮箱故障诊断是风电产业的研究热点之一。同时,风电齿轮箱的复杂结构及非平稳性的运行工况给传统的齿轮箱故障诊断方法带来了巨大挑战。随着工业大数据时代的来临,机械设备产生的海量数据极大地限制了传统的信号处理和浅层机器学习技术在故障诊断方面的应用。因此,迫切需要提出针对变工况下风电机组齿轮箱故障诊断的智能化新方法。本文的主要研究内容如下:首先,深入研究了风电机组的基本结构、工作原理,并着重阐述了齿轮箱典型故障。在此理论基础上,针对现有实验数据难以满足变工况下风电齿轮箱故障诊断算法的变工况数据需求,参考公开数据集的采集过程,搭建了齿轮箱典型故障模拟实验平台,设计并采集了九种不同工况的齿轮箱故障数据,为后续研究提供了数据支撑。其次,针对变工况下风电齿轮箱故障诊断,提出了一种基于重构二维数据和深度残差收缩网络的故障诊断方法。此方法将一维数据重构为以正方形矩阵形式排列的二维特征图,极大地简化了数据处理的工作量,有效地保留了一维原始振动信号的时序性及相互关联性,并且得到了符合模型输入的二维特征。同时,基于深度学习理论构建了深度残差收缩网络模型,利用其强大的特征提取能力从振动信号中学习故障特征,并利用其模式识别能力进行分类,解决了特征提取与分类评估之间相互割裂、难以整体优化的问题,利用齿轮箱故障诊断模拟实验平台所得故障数据验证了变工况下该方法的有效性。最后,针对变工况下风电齿轮箱故障诊断,提出了一种基于连续小波变换和深度残差收缩网络融合的故障诊断方法。该方法利用连续小波变换将原始振动信号转化为二维时频图。利用深度残差收缩网络的注意力机制及软阈值化,消除冗余信息的影响以充分提取故障本质特征。利用某大学公开数据集数据验证了变工况下该方法的有效性。此外,噪声实验的结果验证了所提方法的鲁棒性。该方法满足了风电机组齿轮箱故障诊断的一体化及智能化要求,模型的鲁棒性及泛化性有所提高。本论文的研究为解决风电机组齿轮箱实际工程诊断提供了新思路和新方法,打破了传统信号处理及机器学习诊断方法的瓶颈,为后续风电齿轮箱故障诊断的智能化研究奠定了基础。

关键词： 线扫描齿轮测量机   线激光扫描   误差分析   旋转基准轴标定   空间拟合  

摘要： 齿轮是基础的工业装备传动工件,在汽车工业、航空航天、工业装备及军事等行业运用广泛。随着制造业飞速发展,齿轮测量技术及仪器也不断进步,线扫描齿轮测量机应运而生。线扫描齿轮测量机是一种测量效率高,能一次获取齿面齿廓完整信息的非接触式齿轮测量设备,其中直接影响齿轮测量精度的仪器标定成为齿轮测量领域研究的热点之一。仪器标定主要包括传感器标定及齿轮基准轴标定,其中现有的齿轮基准轴标定大多需要特定加工高精度标准件,标定过程繁琐、成本较高且标定精度有限,因此本文以线扫描齿轮测量机为对象,采用基于平面靶标的方法对其线激光扫描系统旋转基准轴标定进行研究。首先根据线扫描齿轮测量机的机械结构及工作原理,对线扫描齿轮测量机进行测量误差源及评定误差源的分析,并结合齿轮三维测量模型及齿轮测量参数定义,建立了基准轴偏差对齿轮测量结果及对结果评定可靠性的影响数学模型并进行数值仿真。其次在现有线激光扫描系统标定技术的基础上,分析总结了相机标定方法及现有的转台旋转基准轴标定方法,利用了张正友相机标定方法进行相机标定,通过提取棋盘格特征角点三维坐标,利用了最小二乘法进行空间圆和空间直线拟合,得到了转台旋转基准轴直线方程。然后以基础的旋转基准轴标定方法为前提,提出一种改进的转台旋转基准轴标定方法,将平面棋盘格平行固定在精密转台上,利用了整体最小二乘法拟合特征点平面获得旋转基准轴方向向量,基于特征点拟合的多组空间圆求解出公共圆心,根据该公共圆心与上述基准轴方向最终得到了精密转台旋转基准轴方程。最后通过搭建的转台旋转轴标定实验平台和齿轮测量中心,完成了转台旋转基准轴的标定实验。采用了罗德里格矩阵将所有的基准轴标定结果转换到同一坐标系下,同时比较了本文旋转基准轴标定结果与齿轮测量中心基准轴标定结果,验证了本文基准轴标定方法的可行性,实验结果表明改进方法后的基准轴比现有方法的基准轴倾斜夹角减小了65.2271%;偏心距离减小了47.8752%,即改进方法后的基准轴标定结果更准确,证明了该旋转基准轴标定方法可以用于后续齿轮重构实验,为线激光扫描齿轮的精确测量及评定结果的准确提供基础。

关键词： 行星齿轮箱   潮汐频率   局部故障   振动信号建模   故障啮合运动特性  

摘要： 行星齿轮箱在各种大型复杂机械设备中应用广泛,如风力发电、直升机等。然而,长周期服役及恶劣的运行环境,致使行星齿轮箱中关键零部件容易出现不同类别和程度的损伤。这些损伤将影响装备正常运转,可能会造成重大的经济损失,甚至可能导致重大的生命损失和其他严重事故。所以,对其建立完善的故障诊断方法尤为重要,保障机械设备可以平稳安全地工作。行星齿轮箱内部结构间的运动是典型的复合运动。轮齿间的啮合位置随着各个齿轮之间的相对运动时刻发生变化,特别是传感器安装在固定的箱体上,使得故障轮齿的啮合振动信号到传感器之间的传递路径具有时变性。上述诸多因素加大了行星齿轮箱故障诊断的难度。因此,研究故障啮合运动特性的完整演化周期,进而获取完备的故障信息,对振动信号频率成分的准确解读以及建立合理的故障振动信号模型至关重要。针对以上问题,本文进行了深入的研究,从振动信号理论建模、故障啮合运动特性、频谱结构分析入手,通过公式推导、仿真分析和实验验证,主要包括以下工作:1.针对行星齿轮箱自身独特的结构及其内部复杂的运动特性,对行星齿轮箱的传动机理、故障模式、信号传递路径及局部故障点啮合位置运动特性做了系统地介绍,为后续研究奠定了理论基础。2.介绍了几种传统的振动信号现象学建模方法,并从影响振动信号建模不同因素开展了详细对比,为之后的研究方向提供了参考和指引。突出了全文的研究对象与主要研究点。3.在1、2两处工作的基础上,基于局部故障潮汐周期特性并结合振动信号传递路径的周期性变化,建立了太阳轮和行星轮局部故障振动信号模型,并对所建立的模型公式进行了推导,解读了其频率成分。4.为了验证1、2、3工作的正确性,通过实验,对太阳轮和行星轮局部故障振动信号的时域图和频域图进行分析,验证了潮汐频率的存在性,证明了潮汐频率可以作为行星齿轮箱中特有的一种特征频率用来对太阳轮和行星轮进行局部故障诊断。本文通过建模仿真,以及对实验数据进行分析和比较,证明了所建振动信号模型的正确性,从而为故障诊断提供参考依据。

关键词： 风力发电机   齿轮箱   深度学习   故障诊断  

摘要： 风电产业在国家能源战略中占有举足轻重的地位,对于维护国家能源安全和促进节能减排具有重要的意义。随着风电产业的快速发展,故障诊断技术已被证明是保障风力发电机高利用率、减少重大事故的一项重要技术。基于数据驱动的智能故障诊断系统还具备一些独特优势。例如,能够在短时间内完成大量数据样本的分析;在线智能故障诊断系统能够对早期故障做出及时反应;无需大量专家知识,避免人为因素的干扰。齿轮箱是风电传动系统中的核心大部件之一,也是容易遭受各类故障侵袭的一个关键部件。因此,针对风电齿轮箱的智能故障诊断系统开发是提高风电行业运维能力,满足精细化、高效率行业要求的重要手段。现阶段,从“增强和拓展风电齿轮箱故障诊断方法的有效性和实用性”的角度观察,此类技术尚存在一些明显的局限性。首先,前置大量预处理算法容易降低故障诊断效率和系统的鲁棒性。其次,传统特征提取方法缺乏对风电齿轮箱独特结构和故障导致的振动能量变化的关注。为了突破这些局限性,本文重点研究利用端到端系统的形式,融合基于振动能量变化的特征提取方法,以循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)为主要框架,实现风电齿轮箱的端到端智能诊断,并使用在役风力机齿轮箱振动数据集对其性能进行验证。具体来讲,本文开展了以下研究:(1)提出了一种针对风电齿轮箱独特结构的特征提取方法,圆节循环向量(Circular Pitch Cyclic Vector,CPCV)。该方法抓住故障带来的圆节振动能量规律性变化这一特点,尝试建立故障类型与行星结构啮合相位之间的特征联系,从而实现对风电齿轮箱故障的准确提取。该方法首先使用基于激光转速信号的重采样算法对原始振动信号进行重采样,然后使用均方根值计算每个圆节对应的振动能量值得到CPCV。同时,使用基于统计信息的特征增强算法进一步提高不同故障特征之间的差异性。(2)为了增强基于时序数据的故障诊断算法对双向长程上下文信息的处理能力,提出了一种基于CPCV和双向门控循环单元的(Bi-directional GRU,Bi GRU)的风电齿轮箱故障诊断方法。与传统的通用特征提取算法和单向时序网络模型不同,本文提出的CPCV-Bi GRU是参考行星传动的中心对称结构而设计,并使用双向隐层门控结构揭示CPCV特征与行星齿圈啮合相位之间的映射关系,从而能够从更广泛的时域范围内提取循环能量特征,进而提高系统诊断精度。(3)针对风电齿轮箱故障诊断预处理和特征提取过程繁琐耗时、模型计算效率低的问题,提出了一种基于时间步划分算法和固定权重积分单元的端到端风电齿轮箱故障诊断方法。区别于传统的数值插值计算方法,本文的端到端诊断系统允许时变转速振动信号直接输入网络之中,并使用时间步划分算法估算齿轮箱圆节与振动信号之间的映射关系。使用固定权重积分单元作为诊断网络的端到端接口,以网络神经元的形式实现振动信号能量循环特征的自动提取,从而进一步提升了诊断模型的计算效率。(4)提出了一种基于序列雅可比矩阵的RNN模型网络可视化方法——序列雅可比图,并进一步提出了两种典型的应用形式。首先通过对指定输出节点在指定时间步下的输出执行反向传播构建序列雅可比矩阵,然后通过切片或融合等方式整合其中包含的信息并以多种形式予以可视化表示。通过上述方法,借助仿真实验探究了一般RNN模型的一些学习特点与规律。同时,使用本文提出的方法探究了风电齿轮箱故障诊断系统在执行故障诊断任务过程中的不同阶段对输入特征的利用,总结了决策过程中的一些显著特征。

关键词： 偏置蜗杆面齿轮传动   几何计算   啮合特性   强度分析   动力学分析  

摘要： 面齿轮传动因其所具有的独特优点,在航空航天的动力传输系统中得到了广泛的应用,为了更好的发挥其优势,本文以偏置蜗杆面齿轮传动副为研究对象,研究了其齿面生成原理,三维实体建模,轮齿啮合特性以及传动过程中的动力学特性等,主要研究内容如下:(1)偏置蜗杆面齿轮齿面生成研究。通过建立蜗杆与面齿轮之间的传动坐标系,将蜗杆看作是产成面齿轮的假想刀具,先求解得到蜗杆轮齿两侧的齿面方程,以齿轮啮合原理为基础,计算得到蜗杆与面齿轮之间的啮合方程,再通过坐标变换,推导出蜗杆在偏置情况下的面齿轮轮齿两侧的齿面方程,为后续的三维实体建模部分提供数学模型的支撑。(2)偏置蜗杆面齿轮三维实体建模研究。通过对面齿轮齿根根切与齿顶变尖的研究,得到面齿轮不出现根切现象的最小内半径与不出现顶尖现象时的最大外半径,从而确定面齿轮轮齿的有效齿宽。对渐开线圆柱蜗杆相关设计参数取值范围进行求解。依据所推导的相关方程,通过MATLAB软件编写程序,计算得到蜗杆齿面与面齿轮齿面离散点集,并将其导入至CATIA三维建模软件中,创建偏置蜗杆面齿轮传动副三维模型。同时根据将蜗杆作为假想刀具展成面齿轮齿面的原理,提出一种新的面齿轮三维实体建模方法。经模拟该方法具有一定的可行性,可以解决所探讨的两种三维建模方法所建模型精确度及模型装配时出现的干涉问题。(3)偏置蜗杆面齿轮齿面强度理论分析研究。根据轮齿接触理论,对蜗杆面齿轮的啮合接触方程组进行简化,建立了含安装误差的啮合坐标系,分析了三种安装误差作用下啮合点的运动轨迹变化规律进行了分析。依据弹性接触理论,计算了蜗杆面齿轮啮合点处的主曲率及诱导法曲率,并依据推导所得的最大应力计算公式计算得到啮合点处最大应力。同时对蜗杆面齿轮弯曲应力的计算方法展开研究,利用内切抛物线法确定了面齿轮轮齿的危险截面位置,并推导齿根最大弯曲应力计算公式。为后续有限元分析结果的验证提供理论数据支撑。(4)偏置蜗杆面齿轮传动模型有限元分析研究。通过ABAQUS有限元分析软件对偏置蜗杆面齿轮传动进行有限元分析,进一步研究面齿轮的齿面接触应力的变化情况,并对理论计算进行验证。最后,分析了偏置蜗杆面齿轮多齿加载时的弯曲应力,得出弯曲应力变化规律。