中央传动齿轮箱复杂油路性能仿真

以某航空发动机中央传动齿轮箱复杂油路结构为研究对象,分别对“双通道多喷嘴”和“单通道多喷嘴”油路模型进行三维流动仿真分析并建立压力-体积流量数学模型.计算结果表明:Realizable k-ε湍流模型能够有效捕捉“双通道多喷嘴”复杂油路结构的三维流动特性,滑油喷嘴喷孔的外部流线喷射位置和试验现象较吻合,计算精度较高;对供油压力为0.05~0.25 MPa的压力-体积流量曲线采用“外延法”方式,能够较好地预测供油压力为0.30 MPa时的体积流量,该值与仿真计算结果和设计要求均较吻合;随着油路入口供油压力增加,所有滑油喷嘴体积流量系数也增加,滑油喷嘴体积流量系数和油路内滑油雷诺数呈正相关关系;当供油压力为0.05~0.30 MPa时,“单通道多喷嘴”复杂油路模型的供油压力和体积流量呈二次函数关系.

提高双树复小波的齿轮箱复合故障特征提取

针对双树复小波变换分解层数需要先验确定和重构后各子带出现的频率混叠现象,提出了一种改进双树复小波变换的齿轮箱复合故障特征提取方法。首先,确定双树复小波变换的分解层数和有效的子带;对得到的各子带进行去频率混叠,确保消除频率混叠现象,使每个子带仅含有唯一的特征频率;然后,用所提方法和现有VMD(Variational Mode Decomposition)进行对比,验证了所提方法的可行性;最后将所提方法应用于齿轮箱复合故障振动信号中,成功提取出齿轮剥落和轴承外圈故障。所提方法为齿轮箱复合故障特征提取提供了一种新的思路。

基于LMS工作模态测试的齿轮箱性能分析

基于LMS测试分析系统,对某试验齿轮箱进行工作模态测试和分析;采用最小二乘复频域法对齿轮箱各阶模态进行参数识别,并对工作模态分析过程中额外输入峰进行了辨识,剔除了谐波引起的虚假模态;通过对测试结果进行分析及讨论,发现齿轮安装偏心导致齿轮啮合频率及其谐波的分布;根据各阶模态振型的特性,对齿轮箱运行状况进行评价,提出对该齿轮箱结构设计的改进措施。

DT-CWT相关滤波在齿轮箱故障诊断中的应用

根据小波系数的相关分析理论,提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法。该方法根据相邻层小波系数的相关性,通过迭代过程自适应地进行滤波,能够在达到良好降噪效果的同时保留微弱故障特征信息。对降噪后的信号进行希尔伯特包络分析便可准确得到故障特征频率。试验信号分析与工程应用结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下的齿轮箱轴承早期故障特征信息。

复杂齿轮箱喷射润滑及喷嘴位置寻优仿真研究

针对复杂齿轮箱喷射润滑的数值模拟与润滑效果改善进行了研究。首先搭建了单级齿轮高速传动喷射润滑实验台、进行了相关实验,实验结果验证了齿轮传动喷射润滑数值模拟建模方法的正确性。然后建立了复杂齿轮箱喷射润滑数值模型、进行了仿真分析,结果显示:喷射距离过长、端面角度和喷嘴布置在啮出侧均不利于润滑。基于单相流计算方法对喷嘴的喷射角度进行了寻优,结果表明:在两啮合齿轮中心平面内,存在一条空气运动最薄弱的迹线;当喷嘴轴线在该迹线方向上时,齿轮润滑效果最好。

复杂工况下旋转机组齿轮箱的故障诊断方法

旋转机组日益趋向于自动化、大型化、高速化,其组成与结构变得越来越复杂。然而,通常在负载大、转速高等复杂工况下,以及长时间运行的过程中极易造成齿轮箱关键零部件的损坏。在复杂工况下及时发现故障、预测故障的发展趋势是旋转机组故障诊断的关键。针对旋转机组齿轮箱在复杂工况下面临的诊断难题,提出一种多传感器与D-S证据理论相结合的故障诊断方法。实例表明该方法可以有效解决齿轮箱存在的故障问题,确保旋转机组安全、可靠、正常地运行,减少安全事故的发生。

采用高黏度润滑油的复杂管路齿轮箱润滑系统设计

针对采用强制喷油润滑的齿轮箱的润滑系统管路复杂、润滑点多、润滑油黏度高的特点,利用Dudley等提出的方法计算该齿轮箱功率损失,提出流量计算与分配原则;综合考虑温度、润滑油黏度、沿程流阻、局部流阻等因素,对系统特性进行仿真分析;对设计的润滑系统进行试验测试和优化,验证设计的润滑系统的有效性。研究表明,利用合适的方法精确计算齿轮箱各润滑点的功率损失,并进行系统总供油量的合理计算与分配,对齿轮箱润滑系统设计和保证齿轮箱可靠运行至关重要;采用高黏度润滑油的复杂管路齿轮箱润滑系统设计,不能忽略管路流阻损失的影响;温度变化对采用高黏度润滑油的复杂管路润滑系统的影响较大,设计时应加以关注。

基于混合特征和堆栈稀疏自编码器的齿轮箱故障诊断

针对复杂工况下齿轮箱多故障信号诊断准确率低的问题,提出了一种基于混合特征和堆栈稀疏自编码器的齿轮箱故障诊断方法。从微观信号特征角度提取奇异值特征和小波分解后的样本熵特征;从宏观角度提取故障信号时域特征,将3种特征进行融合,并输入到由稀疏自编码和Softmax堆栈得到的深度神经网络中进行特征优化和分类识别。实验结果表明:在2种不同工况下,对6种齿轮箱故障数据进行诊断均表现出较高分类识别精度,且所构建的分类模型综合性能上均高于文中其他对比模型,因此本文作者所提出的方法能有效地进行齿轮箱故障诊断。

基于电机定子电流分析的机车齿轮箱故障诊断

机车传动系统齿轮故障诊断对保障列车行车安全有重要意义,因此将牵引电机定子电流分析用于齿轮故障诊断。齿轮局部损伤引起齿轮系扭矩波动,扭矩的波动使驱动电机定子电流多个频率成分发生相位调制,在定子电流频谱中产生边频带,分析这些特殊频率成份就可以检测齿轮故障。齿轮早期故障产生的边频带幅值非常微弱,通常被电机结构引起的谐波成份和噪声掩盖。双树复小波变换保留了常规小波局部分析特性,又能有效抑制平移敏感性和频率混叠。提出了一种新的无传感器机车齿轮故障诊断方法,用双树复小波分析牵引电机定子电流,抑制噪声排除临近频率的干扰。30 t轴重货运机车正线运转实验证明,提出的方法能有效诊断机车齿轮故障。

基于双树复小波分解的风机齿轮箱故障诊断

风机齿轮箱振动信号具有非平稳、非高斯特性,多种模式混叠和复杂的传递路径使得故障信息微弱完全淹没在噪声之中.针对故障特征提取的难题,将双树复小波变换引入振动信号分析,提出了一种新的工业风力发电机齿轮箱故障诊断方法.首先对风机齿轮箱振动信号进行双树复小波分解,然后计算各频带分量的峭度值,利用峭度筛选故障敏感分量.最后对故障敏感分量进行频谱分析提取故障特征频率.实验结果表明:双树复小波变换可将复杂信号分解为不同频带分量,抑制平移敏感性和频率混叠.与传统离散小波变换相比,能有效抑制虚假频率出现并准确提取故障特征.本文提出的方法已成功用于风力发电机工业运行监测并准确诊断多种类型的齿轮箱故障.

一种复杂薄壁齿轮箱体的铸造工艺设计

设计一种适用于复杂薄壁箱体的铸造工艺,并对其技术要求及结构进行了分析,并基于MAGMA分析软件对其成型过程流动场、凝固场进行CAE分析,设计了1种复杂薄壁箱体的双侧底注工艺。结果表明,该工艺完全满足该类复杂薄壁箱体的技术要求。

基于滑移辛几何模态分解的行星齿轮箱故障诊断研究

针对辛几何模态分解方法在分解复杂信号时的特征提取能力不足问题,提出了一种基于滑移辛几何模态分解(SSGMD)的故障诊断方法。首先,通过加窗的方式构造了滑移矩阵,以代替轨迹矩阵,增强了周期性特征提取能力;其次,对滑移矩阵进行了辛几何相似变换,获得了其特征值,将特征值所对应的特征向量经过重构,得到了其初始单分量矩阵;然后,对初始单分量矩阵做对角平均化,得到了一系列初始辛几何分量;最后,对这一系列初始辛几何分量进行拼接重组,得到了滑移辛几何分量(SSGCs),进而完成了对信号的自适应分解。研究结果表明:通过对仿真信号和行星齿轮箱实测信号进行实验分析,可知SSGMD利用滑移矩阵和辛几何相似变换不仅可以保护原始信号结构化信息不变,而且能充分提取原始信号的状态信息;与经典的信号分解方法相比,SSGMD方法能有效地对多分量信号进行分解,具有优越的特征提取能力。

基于变步长多尺度Lempel-Ziv复杂度融合指标的旋转设备损伤评估

损伤程度评估对于旋转设备的故障预测与维护至关重要。Lempel-Ziv复杂度已被广泛用于旋转设备的定量故障诊断。但是传统Lempel-Ziv复杂度指标只能在单一尺度提取故障信息,难以全面挖掘故障特征。为此,学者提出了多尺度Lempel-Ziv复杂度。然而,多尺度分析会缩减时间序列的长度,易于导致评估结果不准确。因此,提出了一种基于变步长多尺度Lempel-Ziv复杂度融合的旋转设备损伤程度评估指标。首先采用变步长策略优化粗粒化过程,更全面地挖掘故障信息;然后运用基于拉普拉斯得分加权的融合方法来评估每个尺度的重要性,将变步长多尺度复杂度序列转化为一个单一但全面的评价指标,即所提的变步长多尺度复杂度融合指标,用以全面挖掘振动信号的特征,实现对旋转设备的损伤评估。本文采用轴承单点缺陷数据、轴承全寿命数据和齿轮箱疲劳试验数据验证所提方法的有效性,并与其他复杂度指标进行比较分析,结果表明:所提指标可100%准确地对轴承故障严重程度及齿轮磨损程度进行评估,发现早期故障,实现旋转设备的定量诊断。

自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。

机车齿轮箱齿根裂纹故障特征提取方法研究

齿轮箱是机车传动系统的重要部件。诊断齿轮箱齿根裂纹故障有助于减少或者避免列车运行事故。基于图傅里叶变换方法对齿轮箱传动系统齿根裂纹进行故障诊断时,由于受到高斯白噪声的影响,处理后故障特征频率不够明显。提出一种基于复Morlet小波梳状滤波器以及图谱理论相结合的齿轮箱传动系统齿根裂纹故障诊断方法。首先,通过复Morlet小波簇梳状滤波器对含有齿轮箱齿根裂纹故障信息的信号进行滤波以及包络解调处理;然后,通过图谱傅里叶变换方法将信号中含有的冲击分量集中到图谱域的高阶区域,从而提取出信号中所含有的冲击成分,可为齿轮箱齿根裂纹故障诊断提供有力依据。通过运用所提出方法对含有齿根裂纹的机车齿轮箱振动信号进行分析,证明了其有效性。

紧凑式轧机主传动复合减速箱转化设计

本文简述了紧凑式连轧机组中的立式主传动复合减速箱箱体结构的改进，曲线齿锥齿轮几何参数和齿制的变化以及全部主传动复合减速箱的齿轮结构、材质、热处理和齿轮润滑方面的转化设计要点。探讨了用中硬齿面齿轮代替硬齿面齿轮的可能性。

改进双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号降噪方法

采用传统阈值降噪方法对小波系数分别进行软、硬阈值处理时在强背景噪声下提取的齿轮箱故障振动信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真。利用双树复小波变换的平移不变性,提出了双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱振动信号降噪方法。对分解和单支重构后的各双树复小波系数采用了四阶累积量的处理方法,根据信号和噪声的统计特性进行信噪分离。由于小波分解层数会直接影响信号的去噪效果,因此,采用粒子群算法优化小波的分解层数。仿真和实验信号处理结果表明:该方法与双树复小波变换的软、硬阈值处理方法相比,在不同信号和噪声水平下更能有效地抑制噪声干扰,提高信噪比,并且能够满足实验中对采集到的振动信号进行特征提取的需求。