变速轴承推杆减速器的有限元模态分析

基于动态子结构法将变速轴承推杆减速器划分为机体和轴系部件两子结构,在SolidWork中建立其三维实体模型,以Pasasolid文件格式输出并导入ANSYS中,建立变速轴承推杆减速器的有限元模型并进行模态分析,结果表明其抗弯刚度有待提高。改进设计,在机座两侧增加两块加强筋,改进后的模态分析结果表明,改进设计提高了机体的固有频率,达到提高机体固有特性的目的,改进是正确合理的。为实际设计和改进提供了依据。

基于GADF与引入迁移学习的ResNet34对变速轴承的故障诊断

针对传统分析方法对于轴承在变速情况下的故障诊断较为困难的问题,提出一种基于格拉姆角差场(Gramian angular difference field,GADF)与引入迁移学习的ResNet34模型对变速轴承的故障诊断方法.首先利用GADF对一维时序振动信号进行编码,转换成二维图像,产生相应的故障图,再将这些故障图输入引用迁移学习的残差网络(ResNet)自动进行故障特征提取及分类.为了验证该方法的有效性,综合对比其他方法,本文方法在西储大学轴承数据集上表现更好.最后对加拿大渥太华大学的变速轴承数据集进行诊断,检验其在变速情况下的分类性能.结果表明,在变速情况下,所提方法可达到较高的诊断精度.

变速轴承——推杆减速机的推广应用

1 概述减速机是现代化机械装备及一切机械装备中必不可少、适用面极广的通用机械装备。在长期应用过程中已发展成完善的机械系列,形成了国家标准。如:齿轮减速机,链轮减速机,蜗轮蜗杆减速机,行星齿轮减速机,摆线针轮减速机等。它们已成功而广泛地应用于汽车、飞机、机床、建工、矿山、轻工、纺织、农机、冶金、化工等各行各业。在减速机的百花园中,由湖北省机电研究院发明的推杆减速机宛如一支新秀以耀眼的光彩展现其中。推杆减速机不仅可替代齿轮减速机,行星减速机,蜗轮蜗杆减速机,摆线针轮减速机,应用于各种需要减速机的场合,而更重要的独特之处是:将推杆减速机中的传动部件的尺寸靠向普通轴承的内外圈标准尺寸,于是,推杆减速机的传动部件就演变成定比(增速或减速)的变速传动轴承。

变速轴承齿圈有关参数的设计

对变速轴承关键部件齿圈的设计进行了理论分析,并确定了有关设计准则,同时导出了相应的滚子半径表达式。

变速轴承内齿轮齿廓的磨削加工及专用机床

在变速轴承啮合原理的基础上，应用运动转化理论，导出了内齿轮齿廓形成原理，设计出在内圆磨床基础上附加专用装置而成的内齿轮齿廓加工专用机床。该机床使用简单的回转砂轮，可以磨削出参数任意选择的内齿轮齿廓，从而解决了内齿轮的精密加工问题。附图４幅，参考文献３篇。

一种新型变速轴承

提出了一种新型变速轴承的设计原理，并在Ｘ６２ｗ铣床上得到了成功的应用。

特种变速轴承主参数的设计

对特种变速轴承的工作原理及受力情况进行了分析,提出了该种轴承主参数的设计方法,并通过设计实例验证该方法能够满足产品设计要求。

变速轴承齿圈设计有关主要参数的确定

为了提高变速轴承的产品质量，本文对其关键部件齿圈的设计进行了理论分析，据此确定了有关设计原则，同时导出了相应滚子的半径表达式．

2Dl-SY变速轴承传动试压泵

长沙试压泵厂根据《湖南省九○年科技成果推广计划》编号:重点9057—1,“变速传动轴承应用示范”,经过一年多的努力。

一种新型变速轴承的设计原理及应用

引言 轴承作为机械传动的主要支承部件,广泛应用于工业各个领域。在设计或使用中通常是选用已标准化的滚动轴承和滑动轴承,设计和制造轴承时,额定寿命就已确定。是否有一种更好的轴承,既能综合滑动轴承和滚动轴承的优点且寿命更长,使用更经济呢?

基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断

针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。

基于EMD降噪与BP神经网络的变速器滚动轴承故障诊断

变速器是汽车正常行驶的关键部件,变速器滚动轴承在动力传动过程中,承受着极高的机械负荷与热负荷。变速器滚动轴承故障诊断的研究对于提高车辆行驶的安全性有着重要的意义。结合滚动轴承振动故障诊断的特点和需求,本文提出一种经验模态分解(EMD)与BP神经网络的故障诊断方法。该方法先将采集的振动信号经过EMD分解成一系列的含有主要特征信息的固有模态函数(IMF),然后通过求取IMF信息熵提取出轴承故障特征信号,再结合BP神经网络分类器,可有效地诊断并识别变速器滚动轴承故障,识别准确率达到80.0%以上。

变速传动轴承CAD/CAM系统

本例设计的变速传动轴承CAD/CAM系统集产品设计、成品仿真、数控加工于一体,可以显著提高设计质量和效率。介绍了该软件系统功能模块设计,变速传动轴承分析设计算法、数学模型和系统仿真策略,给出了变速传动轴承CAD/CAM系统主流程图。

基于小波包-AR谱的变速器轴承故障特征提取

提出了一种小波包-AR谱估计和计算散度相结合的汽车变速器轴承故障特征提取方法。将6种不同磨损状况下的变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,简称AR)谱估计,最后计算各故障轴承到新轴承之间的散度值。试验结果表明,不论是轴承的轴向间隙,还是径向间隙差异及疲劳剥落,在小波包-AR谱的谱图上均有明显的反映,该方法可以有效提取出汽车变速器轴承振动信号中的故障特征。

基于EMD分形技术提取变速器轴承故障特征

故障轴承振动信号具有分形特征,可以利用分形维数有效识别变速器轴承的故障模式.噪声的存在对分形维数的计算结果影响较大,为此采用经验模态分解(EMD)方法,对变速器轴承振动信号进行EMD分解,计算分解后的IMF分量的分形维数,提取出变速器轴承不同技术状态下的故障特征。对实测变速器轴承振动信号分析,结果表明:EMD能对不同频带信号进行有效分离;特定IMF分量的分形维数能敏感反应变速器轴承技术状态,可以作为变速器轴承故障诊断的特征参数;EMD与分形维数相结合是提取变速器轴承故障特征的一种有效方法。

基于红外热图像的变速箱轴承状态监测与故障诊断

针对运行的变速箱轴承难以采集振动信号进行状态监测与故障诊断的缺点,采用红外热图像对变速箱轴承进行状态监测与故障诊断。利用红外热像仪采集变速箱两端轴承的红外热图像,然后通过二维经验模态分解方法将红外热图像分解成本征模式函数,对其处理后与主成分分析法相结合进行图像融合,得到对比度增强后的图像。最后对原图像与增强后的图像进行特征参数提取,并利用聚类分析对轴承不同状态进行分离。证明了红外热图像可以准确地诊断出轴承故障。

基于小波分形技术提取变速器轴承故障特征

利用小波技术对变速器轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现变速器轴承不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率振动信号的分形维数能敏感反映变速器轴承技术状态,它可以作为诊断变速器轴承故障的一个重要特征量。

基于循环谱分析的汽车变速器轴承故障诊断

利用二阶循环谱对6种不同间隙和滚道表面状态下的汽车变速器轴承振动信号进行了分析。在循环频率-频率平面内搜索特征频率面,对特征频率面内的幅值进行累加,提取出汽车变速器轴承故障特征。试验与分析结果表明,利用二阶循环谱理论能有效地提取汽车变速器轴承振动信号的故障特征。

汽车变速器磨损轴承振动信号混沌行为分析

本文首先讨论了判断时间序列具有混沌性态的准则,探索了求时间序列奇异吸引子嵌入维数的方法,并用G-P算法求关联维数。在尝试用几个传统的奇异吸引子验证了该方法的正确性之后,将它应用于计算一组变速器磨损轴承加速度振动信号的分形维数。计算表明,变速器振动信号具有分形特征。在其它条件不变时,轴承技术状况与振动信号的分形维数密切相关。它们均在2维与3维之间,随着轴承磨损加剧,它向3维逼近。当样本点达到一定数目时,计算结果的稳定性好。

支持向量机和基于IMF的特征能量法在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

针对汽车变速器轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于内禀模态函数(IMF)的特征能量法和支持向量机的变速器轴承故障诊断方法。对变速器轴承内圈、外圈故障振动信号的分析结果表明,该方法在小样本情况下仍可有效提取变速器轴承的故障特征,并能成功地对其工作状态和故障类型进行分类。