《低速重載行星齒輪箱故障診斷的理論與技術》是依託西安交通大學，由雷亞國擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：低速重載行星齒輪箱故障診斷的理論與技術
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：雷亞國
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
行星齒輪箱廣泛用於風力發電、直升機、工程機械等大型複雜機械裝備中，低速重載的惡劣工作環境經常導致其關鍵部件的嚴重磨損和疲勞裂紋等故障。然而，已經研究成熟的傳統齒輪箱（中心軸固定）故障診斷理論與技術不能有效解決行星齒輪箱診斷中所面臨的諸多難題。針對低速重載行星齒輪箱中振動傳輸路徑複雜導致故障回響微弱、載荷大範圍瞬時波動引起振動強烈的非平穩性、多對齒輪嚙合的振動相互耦合造成振動明顯的非線性、低頻特徵頻率成份噪聲污染嚴重等棘手問題，本項目將全面深入研究低速重載行星齒輪箱故障診斷的理論與技術。主要研究內容包括：基於敏感測點的多感測器信息融合技術、振動回響和載荷波動反演算法、基於自適應總體平均經驗模式分解的故障信號分解、基於隨機共振增強技術的故障微弱特徵提取。本項目瞄準國際研究前沿，理論、方法和套用並重，將形成低速重載行星齒輪箱故障診斷的理論和技術支持，具有重要的學術研究意義和工程套用價值。
結題摘要
本項目旨在針對行星齒輪箱故障診斷的難題，從基於敏感測點的多感測器信息融合技術、振動回響和載荷波動反演機制、基於自適應總體平均經驗模式分解的故障信號分解、基於隨機共振增強技術的故障微弱特徵提取等四個方面，對低速重載行星齒輪箱故障診斷進行深入系統的研究。經過三年的研究，取得了如下成果：(1)提出了基於互信息的行星齒輪箱故障特徵提取技術，對不同相關度的數據進行融合以提取行星齒輪箱故障特徵。(2)提出了兩種針對行星齒輪箱狀態監測和故障診斷的特色參數：頻譜階次能量與正規化差譜能量和，對行星齒輪箱的5種健康狀態進行了準確分類。(3)提出了基於多感測器信息融合的行星齒輪箱故障識別方法，利用自適應神經模糊推理系統的分類算法，實現了行星齒輪箱故障的自動識別。(4)提出了基於相關向量機的行星齒輪箱故障分類方法，套用於正常、第一級太陽輪裂紋、第一級太陽輪磨損、第二級太陽輪剝落和第二級太陽輪缺齒的故障分類。(5)建立了正常狀態下行星直齒輪系動力學模型，得到了正常狀態下的振動回響信號，並研究了回響信號的動態特性。(6)揭示了行星齒輪箱內部多對齒輪嚙合相互之間的振動耦合關係，考慮了振動傳遞路徑，建立了行星齒輪箱振動信號的數值仿真模型，得到不同齒輪故障的信號模式。(7)針對多個行星輪同時嚙合導致振動信號複雜的問題，研究了行星齒輪箱振動信號分離技術，從複雜的行星輪振動信號中分離出單個行星輪的振動信號。(8)提出了自適應總體平均經驗模式分解方法，該方法在提取本徵模式分量的過程中自適應改變加入噪聲的幅值，以及自動選擇不同的篩選次數，可更好地削弱模式混淆。(9)提出了一種新的自適應隨機共振方法，該方法的優勢在於並行選擇和最佳化隨機共振系統的多個參數，能夠清晰地檢測出行星齒輪箱故障的特徵頻率。(10)研究了級聯增強隨機共振技術，並將其成功地套用於行星齒輪箱的故障診斷中，實現強背景噪聲下的微弱特徵增強與提取。(11)設計和完成了行星齒輪箱不同故障模式的實驗，收集了振動、扭矩等大量的實驗數據，對提出的理論與技術進行了驗證。基於以上研究成果，共發表論文18篇，包括雜誌論文16篇、會議論文2篇，其中SCI檢索10篇、EI檢索6篇；出版英文專著1部，完成碩士學位論文4篇、本科生科研訓練和創新基金項目報告1份；申請國家發明專利7項，其中1項已授權；獲軟體著作權2項。在本項目研究基礎之上，獲國家優秀青年科學基金項目資助。
