基于局域波时频分析的齿轮故障诊断

局域波时频分析方法具有良好的时频性能,将局域波时频分析应用于齿轮故障振动信号分析,仿真和实际应用结果表明局域波时频分析能清晰地描述振动信号的时频特征,有效提取齿轮磨损故障振动信号的特征。为齿轮磨损故障诊断提供了一种更为有效的手段。     

基于自相关函数的经验模态分解及其在齿轮故障诊断中的应用

齿轮故障信号中包含有着复杂的成分,淹没了齿轮故障信息的周期成分。本文利用信号的自相关函数分析方法对齿轮故障信号中的周期分量进行提取和消噪,将提取出的信号经过经验模态分解,得到各阶振动模态,最终经过希尔伯特变换,从中提取到齿轮的故障特征。     

齿轮传动的故障形成原因及其振动监测诊断的探讨

本文从制造、装配、运行等方面分析了齿轮传动中故障形成的原因,并从齿轮副产生的振动中来获取频率或周期的各种信号进行分析处理和发现齿轮副运行的潜在故障,采用科学的故障诊断技术找出实质性因素,为机械设备是否需要停机维修提供了较充分的依据.     

变速箱故障模糊诊断的研究

变速箱是机械设备的重要组成部分.由于机械设备的特殊运行条件和运行环境使得变速箱中齿轮副、轴、轴承等常发生故障.因而随着科学技术的发展,对变速箱实施故障诊断,显得尤为重要.而故障诊断的前提是对于故障特征信号的提取.近年来,模糊故障诊断技术在故障诊断和特征提取方面的应用也越来越多.为此,利用故障模糊诊断技术,通过对齿轮在运转时产生的振动信号进行特性分析,诊断齿轮系统的故障.     

基于虚拟样机技术的齿轮传动振动特性分析

以相互啮合的斜齿轮为研究对象,分析了齿轮传动过程振动产生的机理及振动的类型,建立了齿轮传动动力学模型,研究了啮合刚度对齿轮传动振动的影响。基于虚拟样机技术,利用ADAMS软件建立参数化斜齿轮三维实体模型,对齿轮传动过程中产生的振动进行仿真分析,验证了啮合刚度与齿轮振动程度的正相关性。提出了齿轮传动过程存在最适转速并给予证明,对齿轮设计和齿轮故障分析提供了理论依据。     

齿轮失效检测研究及防控

本文主要讨论了机械设备齿轮传动中,齿轮的失效形式,齿轮失效的检测方法,即齿轮的传动振动和故障振动的频谱分析法。以及在设计、制造、生产中如何防止齿轮失效。     

基于数学解析法拖拉机齿轮传动机构设计分析

以拖拉机齿轮箱为研究对象,针对行星齿轮传动系统设计过程中出现的不足,以行星齿轮传动系统最小总体积为设计目标,确定设计目标函数约束条件和设计过程约束条件,建立设计过程的数学模型并将其最优化。在MatLab中将建立的最优化的数学模型求解,得到设计参数最优值,使行星齿轮传动系统机构的体积达到最小值,进一步提高设计过程质量。同时,采用动力学对行星齿轮传动系统进行建模,考虑振动传递路径时变效应及振动信号对传动系统动力学的影响,推导了单个行星齿轮在发生故障时的啮合刚度表达式,进一步得出多个行星齿轮发生故障时的啮合刚度变化表达式,得到行星齿轮传动系统在不同故障程度下的啮合刚度。研究可为拖拉机行星齿轮传动系统机构的故障监测提供参考依据。     

基于PCA-BP神经网络的齿轮故障诊断分析

介绍了基于主元分析(PCA)理论改进后的BP神经网络在拖拉机齿轮故障诊断中的应用;试验中以齿轮振动信号的频域特征为神经网络输入,齿轮的主要故障模式为神经网络的输出,发现训练过的神经网络能很好的满足齿轮故障诊断的要求。     

拖拉机传动箱故障诊断研究

通过分析齿轮箱振源 ,研究了齿轮损伤对振动信号的影响。根据不同的特征及其对信号的作用机理和在频域的反应 ,对均匀性损伤提出新的诊断方法 ,在实际试验监测得以验证 ,并提出了一种利用数据分段和AR模型的最大熵谱处理来诊断齿轮局部损伤的新方法。     

齿轮传动系统的动态特性研究

研究表明:机械的振动和噪声,其中大部分来自齿轮传动工作时产生的振动,因此机械传动中对齿轮动态性能的要求就更为突出。要满足这一要求,人们开始把越来越多的注意力转向齿轮传动的动态性能研究,具体地说,就是研究齿轮传动系统的动载荷、振动和噪声的机理、计算和控制,这就需要从振动角度来分析齿轮传动装置的运转情况,并按动态性能最佳的目标进行设计。本文介绍了机械齿轮传动系统的动态特性研究状况并提出了试验方案,为齿轮传动理论研究打下基础。     

基于ReliefF和DBN的齿轮箱故障模式识别方法研究

考虑到齿轮箱中齿轮和轴承等零部件振动信号故障特征难以提取,故障模式无法准确识别的问题,提出了一种将齿轮箱振动信号特征利用Relief F算法进行降维,然后利用深度置信网络进行模式识别的分类方法。首先采用变分模态分解算法对齿轮箱振动信号进行预处理,将信号分解成多个包含故障特征的IMF分量;计算每个IMF分量的时域及能量熵特征,运用Relief F算法选取其中的敏感特征以降低原始特征维度;将敏感特征向量输入到深度置信网络中,实现故障类型的模式识别。实验结果表明,使用降维后的特征向量比使用降维前的特征向量,识别准确率更高。     

齿轮啮合噪声辐射特性研究

探讨了齿轮噪声的产生机理，分析了齿轮从振动到噪声的传递路径，并通过试验得出了齿轮转速、负荷、齿轮加工精度、装配精度及齿侧间隙与齿轮噪声辐射的关系。     

基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故障识别

通过对LC5T81变速箱疲劳寿命台架试验采集的齿轮运行状态振动信号进行时间序列分析和特征向量提取，并采用模糊聚类分析方法确定变速箱齿轮运行状态特征向量样本的亲疏关系，实现了对变速箱齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态的识别与诊断。验证表明，基于时间序列分析与模糊聚类分析相结合的故障识别方法能够有效地识别出变速箱齿轮运行状态。     

GIS现场耐压试验故障下超声波定位技术的应用研究

简要分析了GIS内局部放电产生超声波信号的机理及其传播特性,表明超声波是由放电时电场力消失,弹性力产生振动所致;超声波信号是经SF_6纵波传播后再经GIS腔体横波传播至超声波传感器,可利用信号衰减系数来定位放电击穿故障点;随后介绍了超声波定位监测系统的组成模块与各自功能,并以550 kV GIS交流耐压试验时的多处击穿故障为定位实例,重点介绍了放电击穿故障超声波定位的流程和分析方法。总结分析了这几次放电击穿故障,提出了GIS交流耐压击穿故障的超声波定位和分析的几点建议。     

滚动轴承故障诊断的分形特征研究

针对滚动轴承振动信号的特点,从分形原理出发,利用分形维数的理论,详细讨论了盒维数的计算方法,并对由滚动轴承故障产生的非平稳振动信号进行了分形维数的定量描述.实验结果表明,由于滚动轴承不同状态动力学机理不同,其分形维数明显不同.利用分形维数可以准确地诊断出滚动轴承的工作状态,为非平稳信号故障诊断提供了一种有效的新技术.     

柴油机噪音机理及防治

一般柴油机的噪音分为三类:机械噪音、动力噪音和燃烧噪音。 一、机械噪音的机理及防治 机械噪音是指零部件相对运动时产生振动、撞击而发出的声音,柴油机的机械噪音主要包括齿轮啮合噪音,活塞运动对缸套的敲击声,凸轮式配气机构振动撞击声,以及轴承振动发出的噪音等。     

变标度法的轴承故障诊断方法研究

滚动轴承的早期故障,其振动信号微弱,常规的故障诊断方法难以准确辨析。本文从分形原理出发,利用Hurst指数和变标度极差分析法,对轴承微弱故障产生的非平稳、非线性信号进行了定量的描述。研究表明,滚动轴承不同类型的故障,其动力学产生的机制不同,造成其分形维数、Hurst指数明显不同。因此利用Hurst指数以及变标度极差分析法可以准确地诊断和预测滚动轴承的早期故障。文章研究内容为滚动轴承的微弱故障的诊断与预测提供了新的研究思路。     

变速箱齿轮故障的模糊聚类诊断法

在对变速箱齿轮振动信号提取特征参数向量的基础上建立运行状态样本 ,通过模糊聚类的方法对特征参数向量进行分析 ,进而将待诊断信号的特征参数向量根据运行状态样本分类而达到诊断的目的。该方法能有效识别正常运行状态与故障状态     

基于LabVIEW的齿轮箱振动信号采集与分析

为测量与分析齿轮传动系统的振动信号,以某型号齿轮减速机为试验对象,利用PCB-356B18型加速度传感器、NI PCI9234型数据采集卡及PC主机等搭建实验平台,利用LabVIEW软件平台设计振动信号采集系统并分析齿轮的振动数据。实验结果表明,该测量方法可有效评测齿轮传动效果。     

利用小波分析诊断农机产品变速箱齿轮故障

介绍小波变换的基本原理，针对农机产品变速箱齿轮出现故障时产生的非稳态脉冲信号特点，选择合适的小波。应用小波变换准确地诊断变速箱齿轮裂纹故障，证明了小波分析的应用价值。