关键词： 故障诊断   行星齿轮箱   微弱故障   最小熵解卷积   最大相关峭度解卷积  

摘要： 最小熵解卷积(MED)是一种常规的微弱故障特征提取方法,对局部故障脉冲有比较好的提取效果,但是对于含有周期性故障脉冲的振动信号,故障特征识别率比较低。微弱故障时候的行星齿轮箱产生的振动信号通常是周期性的,MED不能取得比较好的识别效果。针对行星齿轮微弱故障特征难以提取的问题,将最大相关峭度解卷积(MCKD)方法应用到行星齿轮箱微弱故障特征提取中。MCKD避免了最小熵解卷积对周期性冲击识别度低的缺点,同时可以有效抑制行星齿轮箱中谐波和噪声分量,准确地识别出行星齿轮箱所处状态。为了验证该方法在行星齿轮箱中的应用价值,将两种方法分别应用在传动系统综合诊断平台收集到的振动信号中,结果表明MCKD算法对于行星齿轮箱微弱故障识别有比较好的效果。

关键词： 齿轮传动装置   动力传动   满负荷试运行   上海电气   事业部  

摘要： 2022年7月25日至28日,由中国船舶七O三所传动事业部自主研发、哈尔滨广瀚动力传动有限公司承制的,用于AE64.3A型燃机发电机组的85MW齿轮传动装置首批两台套设备在潮州深能甘露热电有限公司相隔3天顺利通过72+24小时满负荷试运行,并再一次刷新了上海电气燃机项目“双投”记录。

关键词： 阵列涡流检测   适形探头   齿轮   缺陷  

摘要： 核电厂液力耦合器的齿轮缺陷可能造成机组蒸发器给水量不足或大幅波动,甚至可能导致蒸发器水位降低引发紧急停堆,因此耦合器的齿轮检测尤为重要。与原有的渗透检测和磁粉检测相比较,本文提出阵列涡流技术检测液力耦合器齿轮的方案,可直接通过检修口进行检测,无需拆解耦合器,节约成本。首先,设计适形阵列涡流探头,再参照国内外涡流标准制作对比试块进行前期的试验检测,待试验检测结果良好后,再在核电站现场开展实际工程检测,根据结果显示,对齿面的轻微划痕有较为明显的信号显示。

关键词： 离心压缩机   齿轮转子系统   非线性系统   有限元法   碰摩   动态特性  

摘要： 针对含有碰摩故障的工业用离心压缩机齿轮耦合转子系统,利用有限元法建立了含碰摩故障的单转子及齿轮耦合转子系统的动力学模型,基于转子动力学理论和现代非线性动力学求解理论,进行了含齿轮耦合系统和不含齿轮耦合系统的碰摩故障响应的对比研究,得到了齿轮耦合对于该类系统碰摩故障的响应规律,为齿轮耦合转子系统故障诊断及动态优化设计提供了理论参考。

关键词： 转炉   倾动   炉壳   托圈   悬挂系统   齿轮  

摘要： 为保证某钢厂出钢量,满足用户扩容要求,以140 t转炉为例,提供了一种对其进行产能扩容改造的方法,并重点对改造时所需要注意的技术要点与现场作业内容进行系统阐述。通过改造实践,取得了显著效果。

关键词： 大规格   高精度   螺旋锥齿轮   加工技术  

摘要： 大规格高精度螺旋齿轮是用来传递相交或者相错轴向运动的齿轮类型,具有承载性能强、传动性能好、效率高等优点,广泛应用于石油化工、汽车制造和高档机床等行业,是国内齿轮加工水平和工艺技术的重要体现。本文从大规格高精度螺旋锥齿轮加工技术的出发,探讨加工技术类型,提出了优化改进大规格高精度螺旋锥齿轮加工精度的技术措施和办法,以促进锥齿轮加工的精益化发展,为国家现代工业化建设作出应有的贡献。

关键词： 减速器齿轮   齿轮故障识别   小波包分解重构   GM(1,1)模型  

摘要： 针对齿轮故障诊断问题,提出一种基于灰色预测模型(GM(1,1))的齿轮故障识别预测方法。根据齿轮磨损情况将齿轮故障定义为4种状态:正常齿轮状态、齿根裂纹故障状态、齿面磨损故障状态和断齿故障状态。通过搭建齿轮故障诊断实验台,利用振动传感器采集齿轮工作过程中处于不同磨损状态时的振动加速度信号样本,利用小波降噪、小波分解重构等方法重构特征信号,得到去噪后的信号图像,进而提取振动加速度信号特征数值,并基于GM(1,1)建立齿轮故障识别预测模型。研究表明,该模型预测数值与真实值误差均值在0.56%~0.67%,相对误差均方根值在0.33%~0.43%,其中齿根裂纹状态时相对误差均值为0.67%,相对误差均方根为0.33%;断齿故障状态时相对误差均值为0.67%,相对误差均方根为0.39%;齿面磨损故障时相对误差均值为0.56%,相对误差均方根为0.43%。表明模型预测精度较高,可用于齿轮故障预测研究,为齿轮故障诊断提供了一种新的研究方法及理论依据。

关键词： 风电机组   状态监测   偏最小二乘   故障预警   齿轮箱  

摘要： 风电机组状态监测是提升机组运行水平和经济效益的重要手段。文章提出了一种基于非线性偏最小二乘(PLS)的风电机组齿轮箱状态监测方法,利用数据采集与监控系统(SCADA)数据对齿轮箱油温进行建模和监测。首先,基于无监督聚类对SCADA数据进行预处理,利用相关性分析选取与齿轮箱油温相关的输入变量;然后,构建用于表征非线性关系的输入变量,建立正常运行工况下齿轮箱油温的非线性PLS模型;最后,根据模型输出结果与齿轮箱油温的残差分布,设置合理阈值,用于齿轮箱状态监测。应用该模型对某大型风电机组齿轮箱进行状态监测。监测结果表明,相比于BP神经网络模型,该模型具有更高的拟合优度和预测精度。

关键词： 故障诊断   行星齿轮箱   振动信号仿真   加窗振动分离技术  

摘要： 针对现有行星齿轮箱局部故障振动仿真模型使用小波变换和加窗振动分离技术进行故障诊断时效果不明显的问题,提出了一种以齿轮啮合冲击响应和齿轮啮合顺序为基础的行星轮局部故障振动仿真模型。以齿轮啮合冲击响应为基础,仿真正常齿和故障齿的单次啮合冲击振动响应;计算每次齿轮啮合的时间点,按照轮齿啮合顺序使用单次啮合冲击振动响应进行拼接,综合考虑振动信号的时变传递路径和太阳轮、行星轮和行星架转频的调制影响;建立了满足加窗振动分离技术故障特征提取的行星轮局部故障振动仿真模型。通过与行星齿轮箱的试验平台实测振动信号和振动仿真信号的分析对比,验证了所建立模型的正确性。

关键词： 齿轮箱   集合经验模式分解   快速峭度图   峭度   互相关系数   故障诊断  

摘要： 针对集合经验模式分解算法中添加白噪声幅值大小和总体平均次数过分依赖于人的主观经验或多次尝试,具有较大主观性和盲目性的不足,提出一种自适应EEMD结合快速峭度图(Fast Kurtogram)的故障诊断方法。首先将采集到的振动信号进行EMD预处理以自适应的获取EEMD算法的关键输入参数,然后结合峭度与互相关系数“双阀值准则”快速选取分量进行信号重构以突出故障特征,并通过快速峭度图选取最佳滤波参数,最后对滤波后的信号做包络谱分析,实现故障特征频率的提取与故障诊断。通过模拟信号分析及减速器齿轮箱的故障诊断工程应用,并与EMD方法及传统EEMD方法进行对比分析,验证了提出方法的有效性。结果表明,所提出的方法能够从含有强烈背景噪声的信号中成功提取出减速器齿轮箱的早期微弱故障特征,提高了故障诊断的及时性与准确性。