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作者：安柄南南昌航空大学

学位级别：硕士

齿轮失效是导致机器故障的重要原因之一。对齿轮运行状态进行监测诊断,可以防止突发性事故、降低设备维修费用,因此基于振动信号的齿轮故障诊断技术得到了广泛的重视和研究。目前,深度学习方法已应用于齿轮故障诊断。依赖于大量标签数... 详细信息

齿轮失效是导致机器故障的重要原因之一。对齿轮运行状态进行监测诊断,可以防止突发性事故、降低设备维修费用,因此基于振动信号的齿轮故障诊断技术得到了广泛的重视和研究。目前,深度学习方法已应用于齿轮故障诊断。依赖于大量标签数据是深度学习原理上的最大弱点,而又很少有工厂允许机器运行到故障状态来采集样本训练故障诊断系统,无需先验数据的零样本学习的使用可以很好的弥补这个问题。本文研究基于零样本学习的齿轮故障诊断,主要内容如下:1.针对不同工况下的信号,提出将对应时域信息指标作为样本空间。通过对各时域信息的筛选分类,发现加载量相关度最高的特征值为均方根幅值、标准差、绝对平均值与峭度;转速相关度最高的特征值为标准差和峭度;故障类型相关度最可靠的特征值为峭度,偏斜度,偏度指数。2.提出了基于数据拟合的零样本信号识别的方法。定义了未知载荷与转速时具体的求解过程:利用辅助信息定位,拟合趋势曲线,通过测试集数据反映射输出标签;接着定义了未知故障类型时具体的求解过程:拟合各组趋势曲线,数据求解分别映射,输出结果比对,通过相似度进行区分输出。3.齿轮故障振动信号采集与实验。基于某齿轮故障综合试验台,通过更换故障齿轮来采集故障信号。为了保证更接近工程实际情况,试验时更换转速以及负载来获取更全面的信号。在平行齿轮箱的中间轴小齿轮上人工更换包括缺齿、齿面磨损、断齿、齿根裂纹的故障齿轮,并在4种不同的转频、6种不同负载的工况下采集齿轮振动信号。4.齿轮箱加速度信号的降噪与方法验证。对采集的数据进行小波降噪后,应用于基于数据拟合的零样本信号识别的方法。观察各通道数据及比较迁移效果,发现第10通道,即水平、由驱动电机向输出轴方向的轴向振动信号特征表现更明显且迁移效果更好。将该种方法应用于实测信号中,分析发现该方法可以在没有对应训练样本的情况下较为准确的提取齿轮故障特征与设备运转条件。并将这种方法与传统的零样本学习方法语义自编码器进行对比,突出了提出方法的优势。

关键词：零样本学习故障诊断齿轮时域信息数据拟合振动信号

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汽车覆盖件曲面的数控加工技术研究

汽车覆盖件曲面的数控加工技术研究

作者：周金池南昌航空大学

学位级别：硕士

汽车覆盖件构型复杂、表面质量要求高,其相应冲压模具曲面的数控加工质量直接影响汽车覆盖件的质量。随着五轴数控加工技术的普及,采用五轴加工汽车模具曲面成为研究的热点。本文以汽车覆盖件曲面零件为实验对象,研究其五坐标刀具路径... 详细信息

汽车覆盖件构型复杂、表面质量要求高,其相应冲压模具曲面的数控加工质量直接影响汽车覆盖件的质量。随着五轴数控加工技术的普及,采用五轴加工汽车模具曲面成为研究的热点。本文以汽车覆盖件曲面零件为实验对象,研究其五坐标刀具路径优化算法。1.传统的等残留高度算法虽能有效的提高加工质量与加工效率,但此方法仅考虑了球头铣刀改变刀具姿态对有效切削轮廓的影响,且受主刀具路径选择的限制,会使在加工曲率变化较大的位置时,产生行距偏差,导致曲线拟合后产生累计误差。针对该算法的不足,本文提出了一种改进的方法,即通过选择最大凸曲率曲线为主刀具路径,在给定的残留高度下,计算曲面的刀具路径,避免了刀具路径的冗余与残高分布不均。2.逆向工程是汽车覆盖件曲面设计的重要方法之一。即对采集的曲面点云数据进行精简和过滤,获得逆向建模所需的网格化曲面,利用非均匀有理B条（NURBS）曲线曲面重构方法在CATIA中进行三维实体建模,通过调整点云来修正测量误差,使逆向重建的曲面符合设计要求。3.借助NURBS曲线曲面的信息,计算曲面的高斯曲率与平均曲率的数值大小,划分曲面加工区域。研究汽车前车盖曲面的数控加工工艺,确定工艺流程与每一道工序的加工参数。利用CATIA/CAM模块中的刀具路径算法对零件毛坯进行粗加工、半精加工、平坦面精加工、陡立面精加工和清根。4.对划分的曲面加工区域采用不同刀具路径算法进行精加工。即曲率平缓的双曲面采用CATIA/CAM模块中的等参数线法,曲率变化较大的混合曲面采用本文所提出的算法。利用CATIA/CAA二次开发技术,在Microsoft Visual Studio 2008中使用C++编程语言,调用相关的API函数,实现所提出的算法在CATIA/CAM模块生成精加工刀具路径。5.结合i5M8.4数控系统的相关说明书,在IMSpost软件中构建i5系统的后置处理器,生成i5M8.4数控加工中心可读取的NC代码。在VERICUT中构建虚拟机床和仿真控制器,确认仿真加工无误后,进行实验加工。

关键词：汽车覆盖件逆向建模五轴数控加工刀具路径规划

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基于振动信号的齿轮传动监测系统

基于振动信号的齿轮传动监测系统

作者：郑思来南昌航空大学

学位级别：硕士

齿轮传动是机械传动的主要方式,齿轮失效是齿轮传动难以避免的现象和最终归宿,并且是诱发机器故障的重要原因。齿轮运行状态的在线监测和故障诊断,对于降低设备维修费用、防止突发性事故具有重要意义,并得到了广泛的重视和研究。对齿轮... 详细信息

齿轮传动是机械传动的主要方式,齿轮失效是齿轮传动难以避免的现象和最终归宿,并且是诱发机器故障的重要原因。齿轮运行状态的在线监测和故障诊断,对于降低设备维修费用、防止突发性事故具有重要意义,并得到了广泛的重视和研究。对齿轮振动信号进行分析和处理,以判断齿轮的运行状况,是目前齿轮运行故障诊断的最主要方法。本文采用Lab VIEW编程语言,设计和开发了基于振动信号的齿轮传动在线监测系统和故障离线分析系统,主要研究工作有以下几个方面:1.阐述了齿轮传动在线监测和故障诊断的研究意义,综述国内外齿轮箱故障诊断技术和机械设备振动状态监测和故障诊断系统的研究现状,从齿轮传动啮合振动机理上分析了常见齿轮故障模式的成因以及各故障模式下啮合振动信号特征。分析了时域统计参数、幅值谱和功率谱、细化谱、包络谱、倒频谱、小波包分解以及可靠性评估的原理,为监测系统和离线故障分析系统提供理论基础。2.研制了基于虚拟仪器技术的齿轮振动信号采集分析系统。硬件部分主要针对传感器、恒流源适调器、数据采集卡和光电编码器的选取,软件部分开发了参数设置模块、信号分析模块、数据管理模块和帮助模块,实现了齿轮传动啮合振动数据的采集、监测以及故障分析处理,搭建齿轮传动故障诊断试验台,对比分析齿轮正常状态和故障状态的振动信号,验证了齿轮传动线监测系统和离线故障分析系统的在实际应用中的准确性和可靠性。3.为了快速准确识别齿轮故障模式,提出了一种基于最佳小波包分解(OWPD:Optimum Wavelet Packet Decomposition)和隐马尔可夫模型(HMM:Hidden Markov Model)的识别方法。该方法对采集的振动信号进行小波包分解,再利用OWPD自动选择提取最佳小波包能量构造特征向量,输入HMM中进行训练与测试,实现了齿轮故障模式识别。实验结果表明该方法在齿轮故障模式识别方面的有效性和准确性。

关键词：齿轮故障诊断振动信号分析虚拟仪器技术状态监测故障识别

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基于模型定义的飞机结构件数控编程技术研究

基于模型定义的飞机结构件数控编程技术研究

作者：李立玉南昌航空大学

学位级别：硕士

随着航空科学技术的发展和军事需求的迫切性，使得航空型号研发和制造速度在加快。作为飞机主要零部件的结构件数量和种类快速增加，结构件大型化、复杂化、材料多元化、制造精密化等问题急需解决。目前，在大部分飞机制造的数控加工项... 详细信息

随着航空科学技术的发展和军事需求的迫切性，使得航空型号研发和制造速度在加快。作为飞机主要零部件的结构件数量和种类快速增加，结构件大型化、复杂化、材料多元化、制造精密化等问题急需解决。目前，在大部分飞机制造的数控加工项目中由于缺乏基于模型的定义技术的三维工艺模型的统一定义，现有的CAPP系统难以识别和输出三维实体信息，不能输出为数控编程所自动接受的零件工序信息。传统的数控加工方法已经不能满足高效、低成本的要求，他们迫切需要运用现代高新技术的数控加工编程方法改善加工的质量、精度、效率及成本。本文针对现有研究工作的问题和局限性，结合航空企业飞机结构件制造现状及需求，对飞机结构件的数控编程技术进行研究。主要研究内容如下：（1）概述了飞机结构件数控加工的国内外研究现状，总结归纳了飞机结构件的制造特征，对飞机结构件制造特征进行了分类，并对几种常见飞机结构件的加工特征的加工工艺进行了分析。（2）构建了基于模型定义的飞机结构件三维模型,集成了分散在三维模型与二维图形中的所有设计和制造信息。并在此基础上针对飞机结构件不同复杂程度的加工特征，提出了一种基于图和痕迹的混合特征识别的方法，介绍了基于混合法的特征识别的具体方法及流程。（3）阐述了刀具轨迹规划的基本概念，介绍了槽腔特征和筋特征进退刀轨的规划，研究了槽腔底面加工的等距面刀位轨迹生成算法以及筋弯边斜角的计算，对一些相对难加工的加工特征的刀轨生成进行了优化。（4）利用CATIA CAA开发平台开发了槽腔和筋特征数控编程模块，并进行了仿真加工实验，实验证明基于MBD的飞机结构件数控自动编程的可行性。本文通过对基于模型定义的飞机结构件数控编程，使其实现了CAD/CAPP/CAM的一体化，满足了航空企业对加工飞机结构件提高效率的要求;另外区别于传统的数控加工，利用特征和MBD技术不但更有效地提高了加工质量的稳定性，而且更加有效地利用了前人的经验，减小了整个加工的周期，节约了成本。同时CATIA的二次开发为大批量的生产效率问题的解决，提供了一定的理论依据。

关键词：飞机结构件数控编程基于模型的定义特征识别 CATIA CAA

多传感器信息融合技术在铣削过程监测中的应用研究

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多传感器信息融合技术在铣削过程监测中的应用研究

作者：朱晓岭南昌航空大学

学位级别：硕士

金属高速铣削过程中,刀具状态的变化易引起加工精度变化、加工效率下降等问题,进而造成制造成本上升、产品质量下降等不利影响。本文进行了基于振动与声发射信息融合的铣削过程刀具状态监测技术的研究,借助于振动传感器和宽带声发射传... 详细信息

金属高速铣削过程中,刀具状态的变化易引起加工精度变化、加工效率下降等问题,进而造成制造成本上升、产品质量下降等不利影响。本文进行了基于振动与声发射信息融合的铣削过程刀具状态监测技术的研究,借助于振动传感器和宽带声发射传感器等信号检测元件,利用多传感器信息融合技术对高速铣削加工过程中刀具磨损情况进行监测,具体的工作如下:1.分析金属铣削过程中刀具存在的状态及问题,确定出判断刀具磨损程度的划分依据,结合各传感器信号对刀具状态的评估状况,研究异质传感器信息融合基本理论,建立多传感器信息融合模型,并对模型加以适当分析。2.提出了一种基于D-S证据融合的多传感器信息融合算法,实现对刀具的磨损状态进行定量的评估,尽可能准确反映出铣削过程中刀具的磨损、破损的情况。3.利用基于虚拟仪器LabVIEW的多传感器信号采集系统,设计单因素试验法、正交试验法对高速铣削过程刀具磨损状态进行研究,结合Matlab对采集的多传感器信号进行时频域特征分析,实现根据振动信号复杂度和声发射信号特定频带能量等特征量对刀具磨损状态作出评估。4.完善基于虚拟仪器LabVIEW的振动-声发射监测系统,并验证振动-声发射信息融合在铣削过程中刀具状态监测的有效性及可靠性。实验表明:多传感信息融合技术在铣削过程监测中的应用研究,该技术具有对刀具状态检测灵敏度高、受切削条件的影响小等特点,完善了多传感器信息融合的理论,提高高速铣削生产效率和安全性,对铣刀状态的识别及刀具磨损程度的监测具有一定的准确性。

关键词：高速铣削刀具磨损状态监控 D-S证据理论信息融合

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基于信号特征库的铣刀状态监测研究

基于信号特征库的铣刀状态监测研究

作者：鲍平平南昌航空大学

学位级别：硕士

在铣削过程中，影响刀具状态信号的因素众多，刀具、工件材料、切削参数等对信号特征都有明显影响。在这种铣削加工条件复杂繁多的情况下很难确定固定阈值来判断刀具状态，但在航空单位铣削加工条件（刀具、加工工件、切削参数）相对较... 详细信息

在铣削过程中，影响刀具状态信号的因素众多，刀具、工件材料、切削参数等对信号特征都有明显影响。在这种铣削加工条件复杂繁多的情况下很难确定固定阈值来判断刀具状态，但在航空单位铣削加工条件（刀具、加工工件、切削参数）相对较为固定集中，刀具一般为硬质合金铣刀，加工工件一般为航空铝合金，切削三要素（进给量、主轴转速和背吃刀量）比普通工厂的铣削加工的切削三要素更为优化集中，在这种铣削加工条件较为集中的背景下，提出针对各种切削参数条件下判断刀具状态的固定阈值的方案成为可能，因此本文提出基于信号特征库的铣削刀具诊断。首先，依照刀具磨损量对刀具磨损程度进行划分，确定实验类型（传感器安装位置对信号特征影响的实验、刀具磨损监控实验、随机检测实验），并制定好每种实验类型下的切削参数。其次，通过图形化编程软件LabVIEW搭建起数据采集系统，采集不同刀具状态下铣削过程中振动信号和声发射信号。再次，对刀具振动和声发射信号从时域、频域和时频域进行分析，通过分析得到时域均方根值和时频域的小波频段能量与刀具磨损状态有很好的相关性，因此，将均方根值与小波能量值做为监测刀具状态的阈值。但考虑到切削参数（进给量、主轴转速和背吃刀量）对上述信号特征也有影响，对振动信号特征影响最大的切削参数为背吃刀量，对声发射信号特征影响最大的切削参数为主轴转速，因此，对背吃刀量和主轴转速进行分类，在每种背吃刀量下确定一个振动信号的均方根值做为阈值。在每种主轴转速下确定一个声发射信号的均方根值做为阈值。在时频域方面，将振动信号中最能反映刀具状态的三个频段做为特征频段，将三个频段能量之和占据整个频段能量的百分比值η做为判断刀具状态的依据。将声发射信号中最能反映刀具状态的第二频段做为特征频段，并将第二频段能量值做为判断刀具状态的阈值。将各种切削参数下的阈值存入Access数据库，建立起信号特征库。为在线监控提供阈值支持。最后,通过铣削实验验证，在线监控时监控系统会根据现场切削条件从信号特征库中调用出相应的阈值，并将在线分析信号特征与这些阈值比较，实验结果表明基于信号特征库诊断能很好判断刀具的状态。本文对系统平台的设计、试验的设计、振动信号和声发射信号特征的提取和监测方法进行了积极的探索。这增强数据的实用性和可靠性，提高高速铣削智能监测的准确性，从而提高高速机床的生产效率和高速铣削的安全性。

关键词：刀具磨损振动信号声发射信号特征提取数据库技术阈值

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智能电控锁控制系统设计

智能电控锁控制系统设计

作者：李佳俊南昌航空大学

学位级别：硕士

电子门锁系统在现代化小区、酒店的应用越来越广泛。传统的电子门锁结构和功能相对单一,价格偏贵,存储容量小,安全性低。本文设计和实现了一种操作简单、安全可靠、多功能性、价格低廉、存储容量大的智能电控锁控制系统。首先,综合分析... 详细信息

电子门锁系统在现代化小区、酒店的应用越来越广泛。传统的电子门锁结构和功能相对单一,价格偏贵,存储容量小,安全性低。本文设计和实现了一种操作简单、安全可靠、多功能性、价格低廉、存储容量大的智能电控锁控制系统。首先,综合分析了当前国内外电子门锁的市场现状和需求,详细归纳了这些电子门锁的特点。在此基础上提出了一整套控制系统总体方案,并介绍了系统硬件和系统软件设计需要用到的软件开发系统。其次,根据系统功能要求,设计了控制系统硬件电路,包括晶振电路、上电复位电路、报警电路、外部存储器电路、LED显示电路、初始化插针电路、位置检测与门磁电路、外接K开关电路、ID读卡电路、无线发射接收电路、红外发射接收电路、稳压电源电路、电机驱动电路、延时设定电路、外接门禁系统接口电路和抗干扰电路。对各模块电路的工作原理进行了简单的阐述,介绍了系统硬件抗干扰措施,给出了智能电控锁控制系统电路原理图。然后,基于KEIL C51,设计了系统软件。给出了各模块软件流程图以及电控锁各功能操作方法。其中各模块子程序流程图包括添加或删除用户卡模块、钥匙开锁报警模块、门状态检测模块、无线遥控器功能设置模块、ID卡开锁模块、密码设定模块,最后对系统软件进行了抗干扰措施。基于上述方法,实现了智能电控锁系统。测试结果表明,该系统工作稳定可靠、功耗低、功能多、成本低、存储容量大等优点,满足设计需求。

关键词：智能电控锁 ID卡遥控 STC12C5A16S2单片机抗干扰技术

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行星齿轮箱扭振信号故障特征提取研究

行星齿轮箱扭振信号故障特征提取研究

作者：李耀祖南昌航空大学

学位级别：硕士

行星齿轮箱具有传动比大、体积小、承载能力大、工作稳定等诸多优点,广泛使用于航空领域、风力发电等机械传动系统中,行星齿轮箱工作运行时状态与机械设备工作效率密切相关,但又因行星齿轮箱长期处于高强度、高负荷的恶劣环境中工作,容... 详细信息

行星齿轮箱具有传动比大、体积小、承载能力大、工作稳定等诸多优点,广泛使用于航空领域、风力发电等机械传动系统中,行星齿轮箱工作运行时状态与机械设备工作效率密切相关,但又因行星齿轮箱长期处于高强度、高负荷的恶劣环境中工作,容易产生疲劳裂纹及齿轮磨损等机械故障。所以对行星齿轮箱进行故障诊断领域的研究有着重要意义,可以提前诊断出故障、提高设备使用寿命,预防突发性故障等。为此,本文研究了基于扭振信号行星齿轮箱故障特征提取,主要内容如下:提出并实现了基于安装在行星齿轮箱上的增量式编码器采集扭振信号的测量方法,通过高频脉冲计数原理选择多功能数据采集卡和高分辨率的编码器,完善行星齿轮箱相应的软件数据采集系统,再增加所需的硬件配置,搭建出完整的行星齿轮箱故障诊断实验平台。介绍了行星齿轮箱扭振信号有关的频谱特征,通过实验对比分析出扭振信号的可行性,相对于横向振动信号,扭振信号具有频谱结构简单、信噪比高、不易受其他振源影响、对故障敏感等优点,确定扭振信号为行星齿轮箱故障诊断实验分析信号。分别研究了在空载和不同负载下行星齿轮箱输入轴与输出轴的扭振信号,并分别在正常状态与断齿故障状态下对比分析,认为行星齿轮箱在空载运行时,输入轴扭振信号比输出轴对故障更加敏感,更能反映出故障特征。在负载不断变化时,发现输出轴扭振信号比输入轴更具优势,对故障特征更加敏感,刚好与空载时情况相反。与此同时,从故障特征指标的角度诊断故障,分别对比分析峭度值与均方根值故障前后的变化,发生两者诊断效果较好。针对行星齿轮箱在恶劣环境下故障特征提取,提出了基于H-P滤波与变分模态分解相结合的扭振信号时域分析方法。先通过构建模拟信号对该方法进行初步验证,然后通过实验方式,分别在不同负载下进一步论证该方法的可行性,实验还从扭振信号处理前后峭度值指标变化情况判断出故障的发生,较好的解决了负载时行星齿轮箱输入轴扭振信号故障特征提取不明显的问题。

关键词：行星齿轮箱扭振信号增量式编码器故障诊断 H-P滤波变分模态分解故障特征

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飞机结构件数控编程技术研究

飞机结构件数控编程技术研究

作者：赵鸣南昌航空大学

学位级别：硕士

基于模型定义与特征的数控编程是数控编程技术的发展趋势，是制造业实现自动化及CAD/CAPP/CAM高度集成的关键。本文根据飞机结构件的特点，研究了飞机结构件数控加工编程技术，以达到快速生成飞机结构件数控程序的目的。主要做了如下几... 详细信息

基于模型定义与特征的数控编程是数控编程技术的发展趋势，是制造业实现自动化及CAD/CAPP/CAM高度集成的关键。本文根据飞机结构件的特点，研究了飞机结构件数控加工编程技术，以达到快速生成飞机结构件数控程序的目的。主要做了如下几方面的研究： 1）构建了飞机结构件MBD模型。通过分析MBD模型的数据集组成及结构，提出了MBD工艺模型快速生成方案，并建立了MBD工序模型。 2）归纳总结了飞机结构件加工特征的结构特点，使用新的分类方式将加工特征分为简单特征、复杂特征、简单相交特征和复杂相交特征四类。提出了基于体分解的特征识别方法：首先将切削体分层简化，再获取各特征的分割面并按次序对其进行分割，最后按组合规则合并特征得到最大加工特征。 3）研究了飞机结构件加工特征的数控工艺决策方法，提出了工序生成和工序内槽特征加工元工步排序方法。对生成的最大加工特征进行工序排列，并通过工序内特征按次序与毛坯模型的布尔求差运算得到每道工序的MBD工序模型毛坯。制订了加工元信息模板，提取相关的几何信息与非几何信息，作为依据进行高速切削工艺规划。 4）对高速切削环境下飞机结构件的槽特征与筋特征进行了刀轨规划。分析了槽特征加工方案，及转角加工的处理方式，并针对各种槽特征进行了刀轨规划。对常用筋特征加工方式及加工余量产生机理进行分析，得出残留高度与刀具直径、刀具底角半径、切削参数等的关系式，用以指导刀具的选择和切削参数的设置，并通过几种筋特征加工方式的对比得出最优加工方式。 5）基于以上研究，在CATIA V5平台上开发了飞机结构件数控编程系统。该系统由特征识别模块、工艺决策模块、数控编程和仿真加工模块组成。由MBD零件模型提供非几何信息，由特征识别模块提供特征几何信息，供工艺决策模块进行工艺规划，最后由数控编程与仿真加工模块计算刀轨、验证数控程序并反馈信息。

关键词：飞机结构件数控编程基于模型定义特征体分解高速切削

基于PSO-BP神经网络的行星齿轮故障诊断方法研究

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基于PSO-BP神经网络的行星齿轮故障诊断方法研究

作者：刘剑生南昌航空大学

学位级别：硕士

行星齿轮箱由于其工作环境载荷较大,连续运行时间长,在运行的过程中,很容易发生各种零件故障,尤其是齿轮故障。对行星齿轮箱进行故障诊断时,由于其结构复杂,各种信号相互干扰、相互耦合、抵消,从中提取出有价值的故障信号非常困难。而... 详细信息

行星齿轮箱由于其工作环境载荷较大,连续运行时间长,在运行的过程中,很容易发生各种零件故障,尤其是齿轮故障。对行星齿轮箱进行故障诊断时,由于其结构复杂,各种信号相互干扰、相互耦合、抵消,从中提取出有价值的故障信号非常困难。而故障发生之后很容易导致其他零件的损坏,从而带来更严重故障。因此,有必要采用科学的方法对行星齿轮箱进行故障诊断。本文在采用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法特征提取的前提下,建立BP神经网络模型对行星齿轮箱中的太阳轮进行故障诊断。针对行星齿轮箱各种复杂的工况对故障诊断带来的影响,对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行改进,然后应用于BP神经网络的参数优化,以达到更好的诊断效果。本文的主要工作及创新点包括:(1)介绍了行星齿轮箱故障模式以及传动、啮合频率的相关计算,然后提出EMD特征提取方法,利用改进的EMD方法提取出各类故障信号的能量特征向量。介绍了故障模拟实验台的结构,分析了传感器的安装位置对信号采集的影响,完成两种实验采集方案,对后文的研究提供了数据支持。(2)根据实际情况,建立了一个单隐含层的三层BP神经网络模型,对五种故障类型的齿轮进行编码,作为BP神经网络的输出。采用MATLAB进行编程,设置各种神经网络参数,将其应用于行星齿轮的故障分类。利用实验台所采集的数据进行网络训练及仿真之后,发现结合EMD方法特征提取的BP神经网络,能够有效地对类故障齿轮进行分类,比之传统的BP神经网络,误差降低了0.05左右。(3)行星齿轮箱在不同转速、不同负载情况下,BP神经网络诊断效果不佳,针对这一问题,提出了PSO-BP神经网络的方法。首先对PSO算法进行了在速度更新公式中惯性权重的改进,然后利用改进后的PSO算法对BP神经网络的权值、阈值进行参数优化,再通过误差反向传播原理进行网络训练。通过数据验证之后,发现该方法具有极高的诊断准确率,且改进之后的PSO-BP神经网络方法误差达到了接近10。诊断准确率接近100%。

关键词：行星齿轮箱 BP神经网络 PSO算法