自适应最大相关峭度反褶积方法诊断齿轮轴承复合故障

为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的自适应最大相关峭度反褶积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution with quantum genetic algorithm,QMCKD)用于齿轮和轴承复合故障诊断。通过量子遗传算法自适应选择最大相关峭度反褶积的2个关键参数滤波器长度(L)和反褶积周期(T)。使用QMCKD处理原始振动信号,提取复合故障信号中的所有单个故障信号,分别对单个故障信号进行频谱分析从而识别故障特征。在对齿面磨损-滚动轴承外圈损伤复合故障诊断中,QMCKD能够识别齿轮故障频率及其2~4倍频,识别轴承故障频率及其2~6倍频,且主要频率成分周围干扰谱线很少,故障类型容易识别。与直接频谱分析和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,该方法在诊断效果上具有优越性。在对齿根裂纹-轴承滚动体损伤复合故障诊断中,QMCKD能够突出齿轮故障频率及其2~5倍频,突出轴承故障频率及其2~8倍频,齿轮和轴承故障特征明显,验证了方法的稳定性。试验结果表明QMCKD能够有效识别复合故障中齿轮和轴承的故障特征,可用于齿轮箱的齿轮、轴承复合故障诊断。     

用于番茄果秧分离的多组非圆行星轮系振动发生器设计

针对现有用于番茄果秧分离的双偏心块振动发生器运动参数易受载荷影响、分离滚筒易堵塞以及前期研究的单组非圆行星轮系振动发生器传动部件载荷不均衡等问题,设计了一种三组非圆行星轮系振动发生器。对双偏心块式振动发生器驱动下分离滚筒的运动进行了分析,获取了分离滚筒拟合角位移、角速度曲线,并将其作为三组非圆行星轮系振动发生器的输出目标曲线。通过建立非圆齿轮传动比方程以及节曲线方程,确定了三组非圆行星轮系振动发生器非圆齿轮的基本参数。搭建了分离滚筒运动测试试验台,利用高速摄像系统在振动发生器输入转速为111 r/min,高速摄像系统帧率为800帧/s的参数条件下获得实测角位移、角速度,通过MATLAB软件获取了分离滚筒在三组非圆行星轮系振动发生器驱动下的角位移和角速度拟合曲线,并分别与对应的仿真曲线和目标曲线进行对比分析,结果表明:试验角位移和角速度曲线与仿真及目标曲线基本吻合。验证了非圆行星轮系振动发生器设计的合理性。通过ADAMS获取了三组和单组非圆行星轮系振动发生器的齿面接触力,通过对比分析,发现单组非圆行星轮系振动发生器的齿面接触力变化范围为0~200 000 N,三组非圆行星轮系振动发生器齿面接触力为0~125 N,验证了三组相对于单组非圆行星轮系振动发生器更加均衡的特性。该研究为多组非圆行星轮系番茄果秧分离振动发生器的开发提供参考。     

液力减速器空化前后振动及噪声特性变化机理

为研究液力减速器空化前后振动噪声特性变化情况,基于INV3020数据采集系统和高速摄影系统建立了空化和振动噪声测试系统,实现了性能参数和振动噪声信号的同步采集。通过调节液力减速器进、出口压力及泵轮转速,结合高速摄影试验准确获得空化初生的条件,利用加速度传感器和声压传感器测量了空化前后的振动和噪声。结果表明,在转速1 100 r/min条件下,初始压力下降至0.04 MPa时,泵轮背面靠近外缘位置最先出现空泡,随着压力继续降低,空泡逐渐占据整个流道,并向低压区域游移。各空化阶段周向振动冲击强度明显高于径向方向,径向方向M1、M3两测点振动强度相差不大;空化初生时振动加速度和声压级最大,严重空化时次之,未空化时最小。不同空化阶段对噪声各频段贡献量不同,空化初生时声压级的提高主要由于叶频及其倍频分量,及300~500 Hz频带与1 000~2 000 Hz频带声压级的上升。随着空化的加剧,叶频及其倍频逐渐淹没在空化诱发的低频噪声中,轴频及其倍频分量突出,1 000~5 000 Hz频段声压级上升,并伴随空化诱发的宽频带。该研究可为液力减速器空化振动噪声机理研究及液力减速器设计方法提供参考。     

齿轮箱振动与输入能量信号的频域相干分析与关系识别

为了提高旋转设备诊断效率、发展基于设备输入能量信号分析的故障诊断技术,该文提出并论述了输入能量信号分析方法在设备故障诊断技术研究中的有效性。首先从齿轮箱振动机理角度分析了传动能量与振动信号之间的关系,指出轴系扭矩及输入功率是齿轮静态传递误差的激励,进而导致振动信号的产生;其次通过建立齿轮传动能量与振动关系模型,利用相干函数以概率统计的形式揭示了输入能量与振动信号响应之间的关系;最后通过正常与断齿齿轮的对比试验,验证了功率信号的频谱特征与传统的齿轮故障振动频谱相一致,亦具有表征齿轮箱工况的明显作用,同时分析了振动和功率信号的自功率谱和互功率谱,利用相干分析方法,从经典控制理论角度验证了二者所呈现出的强相关性。该文为以能量信号分析为核心的旋转设备故障诊断技术的研究提供参考。     

变流量工况对混流泵转子轴心轨迹的影响

为了研究不同工况下转子的振动状态,该文基于本特利408数据采集系统对0.8、1.0、1.2倍设计流量工况下混流泵的轴心轨迹进行试验研究,测量获得了转子原始轴心轨迹和时域图,分析了轴心轨迹分解提纯后的一倍频和二倍频轴心轨迹及其时域图,绘制了不同流量工况下的频谱瀑布图。研究结果表明,流量工况的改变影响了转子系统的不平衡量和不对中程度,并且随着远离设计流量点,不平衡量引起的轴系工频振动和不对中引起的水平方向振动不断加剧,在小流量工况下水力激振对轴系振动的影响出现峰值,0.8倍设计流量工况下的一倍频轴心轨迹波动幅值相比设计流量点增加了1.35倍。结合频谱分析,随着流量工况偏离设计流量点,工频振动是加剧轴系振动的主要分量,二倍频次之,其他倍频对轴系振动影响程度较小。该研究对于混流泵多工况下的稳定运行和降低振动故障的恶化提供了参考。     

机械采收作业中银杏树频谱特性与振动响应关系研究

机械采收是林果收获最有效的方法,在受迫振动下果实的掉落不仅受到激振振幅、频率和持续时间的影响,还与果树自身的生长形态和固有频谱特性有关.为了研究银杏树的频谱特性与振动响应之间的关系以及振动响应在不同方向上的差异性,该文在室内冲击激振下测试了一棵Y型银杏树不同方向的频谱特性.然后,通过频谱曲线中峰值点和谷值点所在的频率对果树树干进行简谐激振获得空间加速度响应.结果显示频谱特性与振动响应之间存在一定的对应关系,基频以及10.00Hz以下的激振频率无法激发起很大的振动响应.共振频率能够引起极大的振动响应,但是加速度幅值在低频下较小并且随着激振频率的增加而增大.当频率高于25.00Hz时并不能再次引起较强的加速度响应,样品树的最佳激振频率为23.75Hz.在同一个测试位置,3个方向的振动响应呈现出相似的特性但振幅不同.随着测试位置逐渐远离激振点,沿着果树生长方向的加速度幅值显著增加,并且该方向是振动响应传递过程的主导方向.结果表明在机械采收林果时,可以首先测试果树的频谱来获得共振频率,然后在特定的共振频率下对果树进行激振来获得较强的振动响应,更高的激振频率并不一定引起更强烈的振动响应.同一个测试位置不同方向之间存在差异性,不同位置的果实可以被不同方向的惯性力移除.     

车用离心风机转子系统振动特性分析

为分析风机转子系统的振动特性,利用扰动力法建立了水润滑轴承刚度阻尼的非线性模型,完成了轴承-转子系统的动力学建模;基于转子系统的有限元模型,计算了转子系统的临界转速并进行了试验验证;分析了离心风机振动激励源,之后对转子在质量不平衡激励和轴承不对中激励下的振动特性进行了分析。结果表明,在质量不平衡激励下,转子系统振动的峰值频率主要位于整数倍频及半倍频处,其中以旋转基频和半倍频的振动为主;在轴承不对中激励下,转子系统振动的峰值频率主要位于整数倍频处,其中最主要的振动频率为旋转基频,其次为2倍频。该文对风机转子系统振动特性的分析对后续的整车振动与噪声分析,以及整车乘坐舒适性的改进提供了参考。     

基于自适应频率切片小波变换的滚动轴承故障诊断

频率切片小波变换(frequency slice wavelet transform, FSWT)在汲取短时傅里叶变换和小波变换优势的基础上引入了频率切片函数,使传统的傅里叶变换实现了时频分析功能。FSWT通过对比不同频带处理的结果以确定最合适的中心频率及最佳带宽,实现了对信号任意频带及局部特征的重构及描述,但这种方法效率很低、无自适应性且无法保证手动筛选出的频段中包含所需要的故障信息。针对这个问题,该文提出一种自适应频率切片小波变换(adaptive frequency slice wavelet transform, AFSWT)。首先,连续分割信号的频谱,频谱分割覆盖了全频带且避免了手动选取频谱边界的过程,均分的方式可提高计算效率。其次,引入谱负熵作为评价依据,计算每一个频段内信号的复杂程度以筛选可能包含周期性冲击的循环平稳信息。最后,选取其中谱负熵最大的频段并将其定义为最佳的中心频率和带宽,重构该频段信号分量并包络解调分析,实现故障诊断。该方法均匀分割频谱并依据谱负熵筛选信号分量可以提高计算效率且提高筛选准确率。通过模拟信号及实验信号证明了该方法可应用于滚动轴承圈故障诊断。     

基于时频脊线提取与改进稀疏分量分析的RV减速器复合故障盲分离

针对农业机器人的核心传动部件旋转矢量（rotate vector，RV）减速器的故障特征提取问题，该研究提出一种基于时频图像脊线提取与改进稀疏分量分析相结合的RV减速器复合故障盲提取方法。首先利用提出的时频图像脊线提取（ridge extraction from time-frequency images，RETF）方法同步截取机械臂恒速时段的观测振动信号，然后利用提出的sinC函数改进形态滤波（sinC-morphological filtering，SMF）算法、密度峰值聚类（density peak clustering，DPC）算法和正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit，OMP）算法相结合的盲源分离方法（SMF-DPC-OMP）实现平稳信号复合故障的分离提取。以sinC函数作为新的结构元素构造平均组合形态滤波器，对恒速时段的振动信号进行形态滤波处理，以提升信号的冲击特性以及稀疏性；利用DPC估计稀疏信号的混合矩阵，进而构建传感矩阵，并结合OMP在频域完成分离源信号重构，最后对重构的时域信号进行快速傅里叶变换完成故障识别。试验台采集的RV减速器的太阳轮和行星轮磨损复合故障信号的分析结果显示，该算法能有效实现RV减速器复合故障的盲分离。RETE算法能够在变转速工况导致时频图较为模糊的情况下，识别出RV减速器的运动状态；SMF-DPC-OMP算法能够在故障源数目未知的情况下，有效完成复合故障的盲分离。与已有方法相比，SMF-DPC-OMP方法能够节省约75%的时间成本，频谱更为简洁，能够抑制精细侧频和干扰分量，适用于关节型农业机器人RV减速器复合故障盲分离，对生产实际中的故障特征提取具有一定的参考意义。     

曲轴三维振动与机体裙部表面振动的耦合关系研究

该文采用相干分析，研究了曲轴三维振动与表面振动的耦合关系。通过曲轴三维振动测试装置对曲轴的三维振动信号和表面振动信号进行采集并进行相干处理，研究了曲轴振动与表面振动的激励关系。研究结果表明：扭振能够以倍频激励的形式导致部分频率的表面振动发生；纵振和弯曲振动对裙部表面振动进行同频激励，但二者激励强度不同，纵振只在部分频率段具有激励作用，而弯振是表面振动的主要激励源。     

环模制粒机齿轮减速器动力学特性分析

环模制粒机的内部激励会引起整机振动,振动是导致环模与压辊使用寿命降低的主要原因。该研究针对环模制粒机振动大、关键部件使用寿命短等问题,以SZLH420型环模制粒机减速器为研究对象进行动力学分析与试验。首先基于累积势能法计算齿轮时变啮合刚度,建立斜齿轮传动动力学模型,采用解析法对传动系统进行模态分析和非线性动力学求解,求得最大振幅Y向(水平径向)为0.008 mm、Z向(轴向)为0.004 2 mm、转角为0.000 87°,并通过有限元仿真验证动力学模型和固有频率。最后进行主轴扭矩测试与斜齿轮振动加速度试验。结果表明,整机振动加速度频率与斜齿轮一致,故斜齿轮传动系统对整机振动具有重要影响,其主要振动频率在4.25、9.17、13.86、18.13、23.86、47.53 Hz附近;齿轮振动最大幅值Y向为0.006 mm、Z向为0.004 mm,与动态响应计算对应振幅最大差值不超0.002mm,验证了理论计算的准确性。研究结果可为环模制粒机性能的提高提供理论与试验依据。     

球面圆弧锥齿轮接触点轨迹方程

为了提高农业机械等领域的中央传动系统中齿轮的承载能力,减小中央传动的总体尺寸,降低机构的离地间隙,研究了一类理想状态下的球面圆弧锥齿轮。该文根据圆弧锥齿轮的啮合原理、坐标转换以及球面三角几何的方法,确定了球面圆弧锥齿轮接触点轨迹方程和齿轮副圆弧齿廓齿面方程,进一步完善了球面圆弧锥齿轮的设计理论,并根据研究出的方程,进行了齿轮的三维造型,为正确的设计和加工大端面呈理想球面且螺旋齿形端面为圆弧齿廓的球面圆弧螺旋锥齿轮提供了理论基础,也为后续的球面圆弧锥齿轮的参数化设计和数字化加工提供了研究基础。     

变量齿轮同步分流器的设计及特性仿真

针对智能农业机械多执行机构同步动作、调速及变载荷恒速运动问题,提出一种变量齿轮同步分流器。分析了中心轮齿数和行星轮均布个数对同步状态的影响,得到各分流单元瞬时状态全部相同的工作条件是中心轮齿数能被行星轮均布个数整除,各分流单元瞬时同步。利用Fluent软件的动网格技术,对分流器流量特性进行非定常模拟,分析出不同中心轮齿数对平均流速和分流器体积的影响。研究了负载压力不变齿轮转速变化、负载压力变化齿轮转速不变、负载压力和齿轮转速均变化的工况下,瞬时流速和平均流速的变化规律。结果表明:行星轮和中心轮回转中心的连线与中心轮参与拟合轮齿的对称中心线重合误差为0.05?和0.1?时,6个出口瞬时流量误差分别为?0.56%和?1.12%;负载压力不变时,根据平均流速与齿轮转速的线性关系,通过伺服电机调节中心轮转速实现变量控制;负载压力变化时,伺服电机调节中心轮转速实现恒流控制,理论上实现了执行机构瞬时同步、调速或恒速动作,试验验证了恒流控制的可行性。     

改进烟花算法和概率神经网络智能诊断齿轮箱故障

针对复杂环境下农机设备的齿轮箱系统在故障诊断时存在易受现场噪声干扰和故障识别率低等问题,提出了一种基于改进的烟花算法和概率神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法。为提高现有概率神经网络模式分类方法的性能,定义了一项样本相似度衡量指标以提高建模过程中训练样本的质量。将烟花算法与概率神经网络技术有机融合提出了一种改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法,利用烟花算法优化概率神经网络的平滑参数以确定网络参数的最优值,提高模式分类与识别精度。将改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法用于噪声环境下齿轮箱的故障诊断建模,构建故障特征参量与齿轮箱工作状况间的复杂非线性映射关系。应用结果表明,与基于BP神经网络、GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络和概率神经网络的故障诊断模型相比,在不同程度噪声影响下烟花算法-概率神经网络模型均具有最高故障识别率。当噪声控制系数为0.01、0.02、0.04和0.06时,模型的故障识别率分别为100%、95.83%、93.33%和88.33%。该研究可为非线性复杂系统的故障诊断提供了一种可行的解决方案。     

变速箱齿轮磨损故障的极坐标角-频表示与诊断

变速箱齿轮磨损将导致振动信号中出现冲击响应成分,通过对每转内冲击响应成分的监测,可实现变速箱齿轮磨损故障诊断。为了提高变速箱齿轮磨损故障可视化监测与诊断效果,该文提出了一种极坐标角频分布方法。将采集的变速箱振动信号通过连续小波变换进行消噪处理并转变为极坐标角频分布,充分表现变速箱齿轮不同磨损工况时冲击成分的变化。以每种磨损工况时6转内的能量作为齿轮磨损特征向量,并将特征向量输入给BP神经网络进行分类训练和模式识别,有效地识别了变速箱的4种磨损状态。该研究结果为极坐标角频分布方法在变速箱状态监测与故障诊断的工程应用提供了参考。     

基于LMS Test.Lab的小型农业作业机振动测试与分析

为分析小型农业作业机的模态振型及可靠性,应用LMS Test. Lab测试系统,对JSX5D小型农业作业机进行模态试验与分析,得到其固有频率、阻尼比以及相应的振型等模态参数.试验结果表明该机基频较高,而阻尼比较低,分别为196.72Hz和不大于4.41%,说明该机具有很好的刚度.但扶手部分阻尼比仅为0.57%,为降低工作时的振动强度,应加入合适的阻尼材料;发动机和齿轮箱机械接口的振动方向与该类接口的法线方向一致,说明该类接口的连接刚度较弱,应加强接口的连接刚度,保证作业机的动力输出.     

变速椭圆齿轮泵的非线性振动模型与拍击特性

变速椭圆齿轮泵是一种具有大排量、低脉动的新型容积泵,为提升其在高转速下的动力学性能,降低振动和噪声,对该齿轮泵在周期负载作用下的拍击振动行为进行研究。阐明了基于外部非圆齿轮变速驱动的椭圆齿轮泵流量脉动平抑原理,给出了变速椭圆齿轮泵中两级非圆齿轮机构的传动比函数;基于集中参数法,考虑轮齿间的弹性变形、静态传递误差、齿侧间隙及周期负载等因素,构建了变速椭圆齿轮泵的非线性拍击动力学模型,运用龙格-库塔法求解系统的动态响应,定量分析了变速椭圆齿轮泵的拍击特性以及关键参数对拍击门槛转速的影响。结果表明:随着变速椭圆齿轮泵输入转速的增加,系统先后经历无拍击、单边拍击和双边拍击状态,在设计参数下系统的拍击门槛转速为985 r/min,当拍击发生后齿间动态啮合力均方根会迅速增大;提高泵口压强或系统制造精度能够提升拍击门槛转速,泵口压强由0增至3.5 MPa,系统的拍击门槛转速由118 r/min增至1 637 r/min,从动椭圆转子静态传递误差幅值由7×10~(-2) mm降低至1×10~(-2) mm,拍击门槛转速由441 r/min提升至985 r/min,而增加转子偏心率,会导致拍击门槛转速先缓慢升高后迅速降低,为抑制变速椭圆齿轮泵的拍击振动和噪声及提升无拍击状态下最大瞬时流量提供理论依据。     

油-固-气耦合作用下车辆变速箱辐射噪声估测

为反映变速箱实际工作情况,更加准确预测变速箱辐射噪声,运用流固耦合有限元方法,建立变速箱箱体及其内部空气和油液的耦合模型,通过模态试验对箱体模型进行了验证,所建模型合理。运用声学边界元理论计算得到变速箱在发动机和齿轮激励下的辐射噪声,并通过声学试验验证仿真结果的准确性,为进一步进行变速箱噪声控制研究提供参考。