基于信号处理的齿轮箱状态监测与故障诊断

针对工程上齿轮箱实时监测和故障诊断的需要,对JZQ 250型齿轮箱展开研究,提出了状态监测特征值和故障特征向量相结合的分级诊断方法。通过时域参数分析提取监测特征值作为一级诊断,利用能量比重谱的方法,提取故障特征向量作为神经网络的输入向量进行故障诊断为二级诊断。实验结果表明,该方法不仅满足工程上实时在线诊断的要求,而且能够准确进行齿轮箱故障定位。     

支持向量机和声发射技术在齿轮裂纹故障诊断中的应用

为了解决齿根疲劳裂纹故障难以识别的问题,对齿轮箱正常和裂纹故障状态的声发射信号进行时间序列分析,利用AR模型的自回归系数作为齿轮箱不同状态时的特征向量,形成支持向量机的训练样本对支持向量机进行网络训练,实现对齿轮箱正常、轻微裂纹和严重裂纹故障状态的识别与诊断。实验结果表明:基于支持向量机和声发射技术的齿轮箱故障诊断系统能够准确地识别与诊断齿轮箱的裂纹故障状态,它对于齿轮裂纹故障检测是一种有效的诊断手段。     

基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。     

粒子群优化齿轮箱振动信号周期分量提取方法

为了从齿轮箱振动信号中快速获得各零部件的振动信号,给准确定位故障部件提供理论依据,提出了一种适合于齿轮箱振动信号周期分量提取的改进型粒子群优化算法。在对齿轮箱振动信号、周期信号振幅与对应频率间的关系以及初始相位与对应频率间的关系分析的基础上,以各特征频率及其组合为基准生成初始种群进行优化,减少了周期信号提取中的盲目性,加快了周期信号的提取过程。最后,对实验室的齿轮箱进行了不同工况下振动信号的检测,以这些信号为例进行了周期分量的提取,结果说明所提方法是可行有效的。     

齿轮箱故障诊断特征级数据关联方法研究

提出了齿轮箱故障诊断特征级数据关联的定义．在该定义的基础上,提出了基于Bootstrap方法的小样本诊断特征参数关联的方法．利用某型齿轮箱振动试验台测取的振动加速度响应信号对提取的特征参数进行了关联评估,基于Bootstrap方法的特征级数据关联方法正确区分出了效果不好的特征参数,证实了该数据关联方法的正确性．     

基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。     

基于卷积自动编码器的飞机目标识别方法

飞机目标标签数据不足,使传统的机器学习算法训练效率不足。为提升训练效率提高飞机目标识别率,提出一种由卷积自动编码器(Convolutional Auto-Encoder,CAE)、哈希变换及直方图统计组成的简单多层特征提取模型。该模型利用CAE非监督训练一组卷积滤波器,与输入数据卷积提取特征;并再次利用CAE训练卷积滤波器集合,提取卷积特征;对所得到的卷积特征进行哈希变换和直方图统计;用支持向量机识别分类。实验对飞机目标取得了较高的识别率,表明特征提取模型具有很强的鲁棒性。     

基于时频和频谱分析的齿轮箱故障诊断

对频谱分析方法和时频分析方法的原理进行了分析,根据频谱分析与时频分析的特点以及齿轮箱故障诊断研究的需要,将两种方法有效地结合起来应用于齿轮箱的故障诊断中。结果表明,此方法能够有效地解决各自方法中的不足,得到比较理想的诊断结果。     

基于小波包变换和伪魏格纳分布的轴承故障诊断

将小波包变换理论和伪魏格纳分布应用于齿轮箱故障诊断中,结合实例对轴承的振动信号进行分析,结果表明:小波包变换能有效地提取各频段的高频成分,通过对提取的信号做伪魏格纳分布,结果能形象、直观地反映出轴承故障的时-频信息,而且对故障信息具有较强的判别能力。     

加权振动烈度在齿轮箱状态监测中的应用研究

针对齿轮箱运行过程中状态监测的性能特征参量及其评价标准的确定问题,研究以齿轮箱振动烈度为性能特征参量,依照国标GB6075—1985来判定齿轮箱运行状态,提出在特征频率处计算振动烈度,即加权振动烈度,以此作为监测量来判定齿轮箱性能状态,并可以对故障进行初步定位。     

基于模态分析的变速箱振动测点优化配置

针对坦克变速箱振动信号在状态监测中测点的选择问题,提出了根据不同测点的频响特性优化振动测点的方法。通过分析变速箱箱体的有限元动力学模型,得到箱体的各阶固有频率和振型,选择模态分析中总位移较大的位置作为最优的测点安装传感器,为试验测点布置以及状态监测和评估提供理论支持。研究结果表明：位于风扇联动装置齿轮箱附近的传感器对变速箱振动信号的强弱变化比较敏感。     

齿轮箱振动测试与分析

在对某型齿轮箱的模态、振动烈度和振动加速度进行测试的基础上,详细分析了测试结果.模态测试得到了齿轮箱的振型和模态参数,振动烈度测试结果表明该齿轮箱处于良好工作状态,振动加速度测试结果显示该齿轮箱的减振措施达到了预期的效果.最后,对测试提出了建议.     

基于动力学分析和模糊综合评判的变速箱测点配置

针对变速箱状态检测与故障诊断过程中状态信息获取的测点位置基本靠经验设定,缺少理论支持,导致检测准确性和可靠性不高的问题,在建立变速箱箱体的有限元分析模型的基础上,进行了箱体的约束模态分析,根据模态位移"取大优先"的原则初选10个测点,然后采用模糊综合评判的方法,将测点优化问题转化为方案优选问题处理,提出了变速箱箱体模态实验的测点优化配置方案。结果表明:采用动力学分析和模糊综合评判相结合的方法进行测点优化选择,得到了科学合理的测点优化配置方案。     

关联维数在齿轮箱振动信号特征提取中的应用

论述了关联维数的基本概念和性质,给出了定量描述分形特征的重要参数———关联维数的计算方法,分析了齿轮箱故障时振动的特点.通过对试验获取的齿轮故障振动信号进行分析计算,确定了关联维数与齿轮箱故障程度之间的联系.结果表明,齿轮箱的不同运行情况对应的关联维数有明显不同.因此,可用关联维数作为区分齿轮箱工作状态的特征参数.     

一种齿轮箱振动控制方法

从机械结构的振动控制理论出发 ,提出了一种齿轮箱振动控制方法 ,研究并讨论几种齿轮箱箱体以及齿轮本体的结构参数对动态特性的影响 ,其结论可以为齿轮箱的振动设计提供参考依据     

三种坦克变速箱润滑油的试验研究

按GB/T12583—90标准,对三种坦克变速箱润滑油（50号机油,80号坦克齿轮油和18号双曲线齿轮油）进行实验室和实车评定。选择变速箱四档主动齿轮齿厚最大磨损部位磨损速率作为评定润滑油润滑效果优劣的判据:通过三台59式坦克近300摩托小时的实车试验,测定了分别采用三种润滑油的齿厚磨损速率,得出了18号双曲线齿轮油的使用性能最好,80号坦克齿轮油次之,50号润滑油最差的结论,为部队合理使用坦克变速箱润滑油提供了依据。     

变速箱体声辐射规律

研究了变速箱声源的声辐射规律;论证了坦克变速箱内的故障信息能由箱体的声信号辐射出来。