傳動齒輪箱故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、傳動齒輪箱故障有影響因素多樣和表現(xiàn)行為多變的特點,對齒輪箱進(jìn)行故障診斷也是一個復(fù)雜的過程。目前阻礙齒輪箱故障診斷技術(shù)發(fā)展的主要問題是:如何準(zhǔn)確地將故障特征從復(fù)雜的齒輪箱運行狀態(tài)信息中提取出來;如何提高故障診斷的可靠性和有效性。本文主要對傳動齒輪箱故障診斷的理論和實現(xiàn)進(jìn)行研究。
　　首先,對傳動齒輪箱故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了總體設(shè)計。本文診斷策略靈活而有彈性,采用常規(guī)故障診斷系統(tǒng)為簡單而常見的齒輪箱故障進(jìn)行故障診斷,采用智能故障診斷子系統(tǒng)

2、積累知識庫對復(fù)雜故障進(jìn)行診斷。
　　其次,在理論上建立了傳動齒輪箱故障診斷的模型,分析了齒輪箱振動機(jī)理和振動信號成分,為進(jìn)一步進(jìn)行分析打下基礎(chǔ)。齒輪箱上測得的振動信號有平穩(wěn)信號、周期平穩(wěn)信號和沖擊性信號三種。本文闡述了時域分析、頻域分析、解調(diào)分析三種診斷手段的原理。在進(jìn)行齒輪箱故障診斷時,對信號進(jìn)行振動分析是解決問題的有效手段。
　　再次,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對傳動齒輪箱進(jìn)行故障診斷。小波分析可以實現(xiàn)信號降噪和頻帶分析,小波分析

3、在信號處理方面優(yōu)勢較大;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在故障的模式識別方面出色地發(fā)揮能力,可以將小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢結(jié)合起來。小波分析對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的切入點主要有外部結(jié)合和內(nèi)部耦合兩種,本文采用外部結(jié)合手段,即松散型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。用小波包分解獲得的頻帶分量作為輸入,傳遞給小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部采用反向傳播算法作為后置處理手段。對齒輪箱故障診斷的常規(guī)手段和智能故障診斷手段進(jìn)行了仿真,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齒輪箱的故障進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和模