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： 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。

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： 行星轮系   平面刚-柔机械臂系统   振动响应   动力学分析与控制  

摘要： 行星齿轮传动关节是航天机构的核心部件。相较于地面机构,航天机构的工作环境更为复杂,具有微重力和温度变化快等特点。这些环境特征会对行星齿轮传动关节的运行状态产生影响,从而影响航天机构执行任务的准确性和精度。因此,对行星齿轮传动关节进行动力学分析,并在此基础上展开相关的应用研究具有重要意义。 首先,对行星齿轮传动系统建立坐标系,考虑了齿侧间隙、时变啮合刚度、综合啮合误差、粘性阻尼、轴承支撑刚度等非线性影响因素,基于集中参数法建立了航天空间工作环境下的15自由度行星轮系平移-扭转非线性动力学模型。采用Runge-Kutta法对动力学微分方程组进行求解,分析了在不同工作状态下行星轮系的动力学响应特性。 其次,在对行星轮系动力学响应分析的基础上,考虑了航天机构的工作环境温度变化范围大的特点,根据材料热变形理论和渐开线直齿圆柱齿轮热变形机理,分析了-200℃到300℃温度区间下的齿侧间隙和时变啮合刚度变化趋势,对不同温度下行星轮系的动力学响应特性进行研究分析。 最后,对行星齿轮传动关节与平面刚-柔机械臂的耦合效应进行了分析。将假设模态法和拉格朗日法结合,建立了考虑关节影响的平面刚-柔机械臂系统的动力学模型。详细分析了行星轮系传动关节不同侧隙和温度以及不同连杆物理参数对机械臂系统动力学特性的影响规律。在建立的平面刚-柔机械臂系统动力学模型基础上,采用了一种基于径向基神经网络的滑模控制方法,实现了对系统的运动控制和柔性连杆的振动抑制。为航天机构进一步的动态响应分析和设计优化提供了理论依据。

关键词： 蔬菜移栽   植苗机构   行星轮系五杆推苗机构   凸轮连杆扶苗机构   运动综合   设计  

摘要： 在全球范围内,我国的蔬菜种植面积和产量都超过了40%,成为了世界上最大的蔬菜生产国和消费国。通过育苗移栽技术,可以显著提升蔬菜的存活率,缩短生长周期,并且还能带来更多的经济效益。机械化移栽不仅可以提高工作效率,减轻人力,而且可实现标准化种植。植苗机构是机械化移栽的核心机构,直接影响蔬菜钵苗的移栽效果。查阅相关文献发现目前植苗机构还存在问题:鸭嘴式植苗机构在黏土环境下栽植器易粘土而发生难落苗现象;导苗管式植苗机构因钵苗下落高度较大,钵体易发生破损,直立度不易控制。因此,本文提出一种能实现楔形侧面接苗方式、由推苗机构和扶苗机构等组成的非圆齿轮系-多杆组合式植苗机构,并开展了植苗机构工作机理分析、四位姿运动综合、运动仿真、高速摄像和植苗试验研究。主要研究内容和结果如下:1)分析了钵苗与导苗管式植苗机构的互作机理,提出有利于降低钵体损伤的楔形侧面接苗方式,并进行碰撞力学建模、EDEM离散元仿真和钵苗跌落试验研究。通过与底部平面接苗方式对比,表明楔形侧面接苗方式能有效降低钵体损伤程度,为后续植苗机构设计提供依据;2)介绍了开链机构精确四位姿尺度综合方法,建立了开链2R和3R的机构综合数学模型,并进行2R和3R机构的运动缺陷判别,建立其机构解域。由开链2R和3R机构组合为闭链五杆机构并分析其曲柄存在的条件,构建了闭链五杆机构解域;3)提出并分析了非圆齿轮系-多连杆组合式植苗机构的组成及其实现钵苗栽植的工作原理。根据植苗机构的植苗机理给定在推苗板目标轨迹上的4个关键位姿点,以及行星架的转动角度,完成行星轮系五杆推苗机构解域创建,并提出了两级非圆齿轮传动比的合理分配,以及非圆齿轮节曲线生成的方法;4)对推苗机构及扶苗机构进行了运动轨迹分析。利用MATLAB平台开发了行星轮系五杆推苗机构辅助分析与计算软件,得到行星轮系五杆推苗机构的参数解,并根据计算结果进行凸轮连杆扶苗机构参数求解,实现推苗机构和扶苗机构配合运动;5)根据植苗机构参数和工作要求完成植苗机构结构设计,在Solidworks中建立该机构三维实体模型,并导入ADAMS中进行运动仿真,通过比较仿真分析与理论计算结果验证了植苗机构理论模型和设计的正确性;进行零部件加工、样机装配及试验台搭建,最后进行机构植苗试验,检验了植苗机构样机工作性能,验证了其应用可行性。

关键词： 人字齿轮   误差分析   三坐标测量机   对称性偏差  

摘要： 人字齿轮不仅具有斜齿轮承载能力高的特点,还克服了斜齿轮具有轴向力的缺陷,被广泛应用于船舶、航空航天等高速重载的领域。人字齿轮制造所产生的对称性偏差将导致载荷分布不均匀,尤其是在高速重载航空齿轮传动系统中更加突出,严重影响齿轮的使用寿命。而目前国内有关人字齿轮对称性偏差评价、检测等缺乏标准,制约着人字齿轮设计与质量检测。本文对人字齿轮对称性偏差的表征、检测以及检测数据处理方法开展相关研究,具有重要的研究价值与工程意义。本文主要工作如下:1、分析了现有关于人字齿轮两对应轮齿对称性偏差的概念及测量方法存在的不足,基于人字齿轮对称性偏差的概念,提出了将人字齿轮对称性偏差用对称中面为参照的螺旋线方向和齿廓线方向的距离偏差和角度偏差来表示,并分解为齿轮周向、径向距离和角度偏差几个具体指标,同时建立了其计算理论。2、研究了三坐标测量仪检测人字齿轮轮齿对称性偏差的齿廓测点提取方法,并设计开发了检测数据求取齿轮周向、径向距离和角度偏差几个具体指标的程序。3.基于作者提出的人字齿轮对称性偏差定义与检测方法、数据处理软件,用三坐标测量仪对三组航空用人字齿轮进行了检测,经数据处理软件处理不仅获得了人字齿轮的齿廓偏差、螺旋线偏差,同时获得了对称性偏差,其结果与Quindos软件处理的精度接近,验证了作者提出的人字齿轮轮齿对称性偏差理论、检测方法、数据处理程序的正确性。4.根据测量结果分别建立了齿轮周向距离偏差、径向距离偏差和角度偏差的人字齿轮静力学接触力学模型,比较不同指标对于人字齿轮齿面应力分布的影响程度与规律,获得了对人字齿轮啮合特性影响最大的对称性偏差分量,为人字齿轮设计技术指标控制提供指导。图66幅,表12个,参考文献79篇

关键词： 风电机组传动链   参数辨识   疲劳损伤   齿轮磨损  

摘要： 传动链作为风电机组中传递力与运动的关键传动装置,其运行性能直接决定整机的可靠性与安全性。随着风电机组向大型化、深远海方向发展,风电机组传动链更易受到复杂载荷的影响,造成齿轮箱中关键零部件失效,而齿轮作为功率传递的纽带,失效率占整个齿轮箱失效的50%。且在长期服役过程中会出现齿面磨损等性能退化现象,造成动力学参数偏离设计值。现有基于数据驱动以及仿真软件预测齿轮损伤的方法,存在着新机型无故障数据来源以及计算耗时长等限制,严重制约了风电机组向着大型化、深远海方向发展。因此,实现风电机组传动链运行状态辨识和齿轮损伤动态评估,有助于提前预估风电机组齿轮故障时间,对优化风电机组运维策略具有重要意义。本文以某型5 MW风电机组传动链为研究对象,考虑传动链多级行星传动构型与系统扭振特性,建立风电机组传动链系统扭振动力学模型,结合各级齿轮角加速度、角位移、轮毂和发电机负载等时域信号,提出了两种风电机组传动链动力学参数辨识方法,实现对齿轮接触与弯曲疲劳损伤的动态预估,并探究了不同齿轮齿面磨损状态下风电机组传动链齿轮疲劳损伤变化规律。本文主要研究内容如下:(1)基于齿轮系统动力学理论,综合考虑时变工况、行星传动啮合相位、时变啮合刚度和啮合阻尼等内外部激励,建立风电机组传动链扭振动力学模型,分析稳定工况和变载工况下系统转速、啮合力的动力学特性。(2)推导了风电机组传动链各级齿轮转动惯量和啮合刚度目标函数,结合各级齿轮角加速度、轮毂和发电机负载反馈等时域信号,提出了基于最小二乘法和遗传算法的风电机组传动链两种动力学参数辨识方法;建立了风电机组传动链SIMPACK虚拟样机模型,对比分析不同工况下传动链扭振动力学模型转动惯量、时变啮合刚度辨识效果。(3)基于风电机组传动链转动惯量和时变啮合刚度估计值,分析了风电机组传动链扭振动力学模型与SIMPACK虚拟样机模型中齿轮转速、动态啮合力和接触、弯曲应力等系统响应差异;结合线性累积疲劳损伤理论和齿轮S-N曲线,分析不同工况下风电机组传动链各级齿轮接触与弯曲疲劳损伤变化规律。(4)考虑风电机组传动链长期服役过程中齿轮磨损的影响,建立风电机组传动链齿轮齿面均匀磨损模型,分析齿顶、鼓形磨损对低速级太阳轮和高速级小齿轮时变啮合刚度与动态啮合力影响;结合风电机组传动链动力学参数辨识方法,实现不同工况与磨损形式下齿轮接触与弯曲疲劳损伤动态预估。

关键词： 行星轮系   均载系数   多轴疲劳   临界平面法   疲劳寿命预测  

摘要： 行星轮系齿轮箱具有结构紧凑、传输功率质量比大、运行平稳和振动噪声小等优势,在核电等能源领域中广泛应用。行星轮系齿轮箱作为核电机组重要组成部件之一,轮系均载性能和齿轮承载能力是影响系统可靠性的关键因素。因此,本文针对核电循环泵用齿轮箱行星轮系,建立了人字齿行星轮系弯扭耦合动力学模型,考虑系统多种非线性激励的耦合作用,分析了行星轮系的均载特性及其影响因素;同时将行星轮系内、外啮合副动态载荷,引入到核电齿轮箱有限元模型之中,并结合齿轮啮合的摩擦学特性和接触近表面的应力/应变分布,分析研究核电齿轮箱齿轮多轴疲劳寿命。论文的主要研究内容如下:(1)本文基于核电齿轮箱人字齿行星轮系基本传动结构,结合集中参数法,创建等效人字齿行星轮系弯扭耦合动力学模型,考虑时变啮合刚度激励、构件支承刚度激励和偏心误差激励等的影响,分析对核电齿轮箱均载特性的影响,并与文献对比验证了模型的有效性。结果表明:输入转矩越大,系统均载性能越好,输入转速越大,均载性能越差,偏心误差对均载性能也有较大影响。(2)基于多轴疲劳寿命理论,通过求解不同平面应力/应变获得疲劳损伤参量临界值,结合有限元分析模型搭建了核电齿轮箱疲劳寿命预测模型,通过试验验证了寿命预测模型,考察了有限元模型的有效性和结果精准性,并考虑了时变摩擦系数的影响。结果表明:外啮合平均摩擦系数大于内啮合,齿面粗糙度是摩擦系数影响因素之一。(3)基于动态载荷下的核电齿轮箱齿轮疲劳寿命预测模型,分析了核电齿轮箱主要齿轮构件的应力/应变历程,对不同临界平面准则下的齿轮疲劳寿命进行了探讨分析。结果表明:齿面上最大主应力在表面,最大剪应力在次表面,循环历程中齿根平均应力不为零,并进一步研究了齿廓修形和不同摩擦状态对齿轮疲劳寿命的影响,为行星轮系的可靠性设计提供了理论基础。