关键词： 齿轮减速同步电机   PWM信号   精确控制  

摘要： 传统的直流电机具有响应迅速、力矩大的优势,但是无法保证转动的精度。步进电机的控制精度高,但转动力矩小。齿轮减速电机不仅具有传统电机的优势,同时也具有步进电机的高精度的特点,其应用十分广泛,因此对齿轮减速电机的控制算法研究非常有意义。基于ARM平台,使用STM32F103ZET6处理器作为主控芯片,设计出一种线性控制算法,输出PWM信号,实现对齿轮减速电机的转速和对齿轮减电机时间的精准调节。该设计解决电机控制精度不高的问题,并充分发挥齿轮减速电机力矩大、响应快的优势,实现对齿轮减速同步电机转动角度的精确控制,达到相应领域的特定需求。

关键词： 弧齿锥齿轮   残余应力   裂纹扩展   应力强度因子  

摘要： 为探究淬火残余应力对弧齿锥齿轮裂纹扩展的影响,建立弧齿锥齿轮三维数值模型。首先,基于扩展有限元法(XFEM)模拟不同工况下齿根裂纹扩展路径;其次,采用热力耦合法得到淬火残余应力,将其作为初始条件求解应力强度因子。分析残余应力作用下应力强度因子随不同载荷、不同裂纹长度的演化规律,揭示残余应力对裂纹扩展的影响机理。结果表明,残余拉应力对轮齿基体裂纹扩展起促进作用;弧齿锥齿轮在靠近轮齿大端的裂纹扩展速率大于小端的扩展速率。

关键词： 过盈联接   断裂失效   故障树分析法   瞬态动力学   Von Mises应力  

摘要： 针对齿轮与轴过盈联接发生的齿轮断裂失效问题,采用故障树分析法对失效影响参数进行分析。建立了故障树分析模型,找出了失效的各种潜在因素,并对各因素进行重要度分析,求得过盈量、摩擦因数、压装速度、装配偏差及形状误差5种主要影响因素。采用有限元法对齿轮与轴过盈联接系统进行瞬态动力学分析,研究5种主要因素的应力影响规律。结果表明:齿轮与轴接触应力随着过盈量及摩擦因数的增大而增大,但不影响应力分布趋势;装配偏差和形状误差的增大都会使接触应力增大,压装速度对接触应力几乎没有影响。

关键词： 复合固体润滑剂   免拆卸治理   齿轮箱漏油   工程验证  

摘要： 从设计、制造、装配和检修等多方面分析矿用减速器齿轮箱漏油的原因,基于复合固体润滑剂堵漏原理及工程试验,验证具有堵漏功能的复合固体润滑剂治理减速器漏油的可行方案,给出采用复合润滑剂润滑剂应急处理减速器漏油的选型指南及具体实施步骤,为矿山机械减速器齿轮箱漏油问题提供解决方案和技术参考。

关键词： 双齿轮输出   进给箱   安装工艺  

摘要： 设计了一种双齿轮输出进给箱安装工艺。在进给箱安装前,精确测量进给箱结合面的配铣量,配铣加工完成后进行安装,使双输出齿轮与齿条的啮合处于理想状态,提高了机床的工作精度与稳定性。

关键词： 风机齿轮箱   故障诊断   CEEMDAN   样本熵   麻雀搜索优化极限学习机  

摘要： 为提高非线性、非平稳振动信号下风机齿轮箱的故障识别精度,提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)样本熵和麻雀搜索算法优化极限学习机(SSA-ELM)的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,采用小波阈值去噪方法对振动信号进行降噪,以减小噪声对振动信号的干扰;其次,对去噪后的信号进行CEEMDAN分解,得到多组本征模态函数(IMFs),并根据皮尔逊相关系数进行分量的选择,消除虚假特征分量;最后,计算所选IMF分量的样本熵,将其作为特征向量输入SSA-ELM分类器进行故障诊断和分类。运用所提方法对QPZZ-Ⅱ型试验台模拟齿轮箱的实测数据进行诊断,结果表明该方法对齿轮箱各种故障状态的平均识别率可达98.06%,与其他同类方法相比,所提方法具有更佳的分类性能。

关键词： 新能源减速器   齿轮   传动系统   动力学模型   动态响应  

摘要： 为探究外源激励和参数激励对新能源减速器齿轮传动系统动力学特性的影响,基于齿轮动力学原理,综合考虑时变啮合刚度、静态传递误差以及齿轮侧隙等因素,建立二级减速器齿轮系统的四自由度动力学模型。运用势能法计算齿轮副的时变啮合刚度,采用切片法计算齿轮副的静态传递误差。运用龙格库塔法对模型求解,获得时间历程图、FFT频谱图、相图以及庞加莱图。对齿轮动力学响应的研究结果表明,随着扭矩波动的增加,相对位移FFT幅值逐渐增大,激励频率逐渐成为相对位移波动的主要贡献源;平均啮合刚度以及扭矩波动对齿轮动力学响应影响较大。随着齿轮平均啮合刚度的增加,齿轮相对位移波动减小,系统运动从混动运动变为概周期运动。

关键词： 海上风电   齿轮箱油温预测   故障诊断   注意力机制   门控循环单元  

摘要： 为提高风电机组中齿轮箱故障诊断的准确性,提出一种在门控循环单元(GRU)神经网络中引入注意力机制进行风电机组齿轮箱油温预测的方法,充分挖掘数据参量中的关联关系,以提高模型预测的准确性。针对模型预测的残差,采用一种基于粒子群算法的自适应阈值方案进一步实现对风电机组齿轮箱油温异常的诊断,引入自适应阈值能提高模型诊断的灵敏度。针对江苏某海上风电场实际运行的SCADA数据进行仿真分析和验证,结果证明采用该方法能较早地判断出风电机组齿轮箱的异常状态。

关键词： 小模数弧齿锥齿轮   加工工艺   研究进展  

摘要： 小模数弧齿锥齿轮重叠系数高、啮合紧密、传动平稳、噪音振动小以及承载能力强,被广泛应用于众多行业的微传动领域。本文总结了小模数弧齿锥齿轮在传统机械切削加工、金属注射成形技术(MIM)、粉末冶金技术(PM)三种加工方法上的研究进展,并对未来小模数弧齿锥齿轮加工技术的发展进行展望,以期为后续研究提供参考。

关键词： 行星齿轮箱   故障诊断   卷积神经网络   多信息融合   特征提取  

摘要： 基于机器学习的行星齿轮箱故障诊断方法依赖人工选择特征向量,而特征向量选择的优劣很大程度上决定了诊断方法的准确率。卷积神经网络(CNN)能自动提取特征,但用于行星齿轮箱故障诊断时难以通过单一振动信号对故障做出精确诊断。针对上述问题,提出了一种基于多信息融合和CNN的行星齿轮箱故障诊断方法。对行星齿轮箱的三向(水平径向、垂直径向与轴向)振动信号和声音信号进行数据层融合,将一维的振动信号和声音信号通过并联方式整合为一个二维信号;将二维信号作为CNN的输入,利用多个卷积层和最大池化层进行深度特征提取和信息过滤,最终通过Softmax分类器实现故障分类。搭建了行星齿轮箱故障诊断实验台,采集不同转速和负载工况下行星齿轮箱正常和故障状态的振动信号和声音信号,并输入CNN中进行训练和验证。在相同条件下选取水平径向振动信号、垂直径向振动信号、轴向振动信号、声音信号4种单源信息分别与CNN相结合的方法进行对比,以验证基于多信息融合和CNN的行星齿轮箱故障诊断方法的优越性,实验结果表明:轴向振动信号+CNN和声音信号+CNN 2种方法的故障识别准确率分别为74.07%和75.13%;水平径向振动信号+CNN和垂直径向振动信号+CNN 2种方法的故障识别准确率分别为89.70%和87.09%;基于多信息融合和CNN方法的收敛速度最快,故障识别准确率最高,为93.33%。