检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SCGAN网络的齿轮故障诊断方法

振动．测试与诊断 2022年第2期42卷 358-364,411,412页

作者：庞新宇魏子涵仝钰太原理工大学机械与运载工程学院太原030024 煤矿综采装备山西省重点实验室太原030024

为了提高齿轮箱中齿轮单故障及复合故障的识别精度,克服传统故障特征提取方法过于依赖经验判断的困难,从深度学习领域出发,融合卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)与对抗神经网络(generative adversarial network,简称... 详细信息

为了提高齿轮箱中齿轮单故障及复合故障的识别精度,克服传统故障特征提取方法过于依赖经验判断的困难,从深度学习领域出发,融合卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)与对抗神经网络(generative adversarial network,简称GAN)两种深度神经网络特征,提出一种半监督卷积对抗神经网络模型(semi-supervised convolutional generative adversarial network,简称SCGAN)。采用两个CNN网络分别作为GAN网络的生成网络(G)和判别网络(D),改进了网络结构,实现了GAN由无监督学习机制向半监督学习机制的转变。将动力传动模拟试验台上采集的齿轮故障信号制成时域、频域和时频样本集,构建SCGAN模型用于故障诊断。对比3种不同种类的网络模型,结果表明,在不同的样本类型和不同的样本大小下,SCGAN的诊断精度明显高于CNN与RNN,且收敛速度快。

关键词：半监督学习齿轮故障智能诊断深度神经网络

计入传动轴柔性的齿轮故障系统建模及VMD-Lempel-Ziv损伤评估

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

西安交通大学学报 2021年第3期55卷 126-135页

作者：申勇章翔峰姜宏周建星王成龙乔帅马铜伟新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830047

为有效评估齿轮传动系统损伤程度及检测其生命周期异样,综合考虑传动轴柔性及轴承支撑刚度对传动系统响应的影响,建立了计入传动轴柔性的二级齿轮传动系统损伤动力学模型。建模时,结合有限元法引入了不同损伤程度下的齿轮时变啮合刚度,... 详细信息

为有效评估齿轮传动系统损伤程度及检测其生命周期异样,综合考虑传动轴柔性及轴承支撑刚度对传动系统响应的影响,建立了计入传动轴柔性的二级齿轮传动系统损伤动力学模型。建模时,结合有限元法引入了不同损伤程度下的齿轮时变啮合刚度,采用Newmark积分法求解了不同状态下的轴承振动响应,并采用Lempel-Ziv复杂度以评价齿轮运行状态。在试验方面,针对采集信号信噪比不理想等问题,提出了一种变分模态分解(VMD)与Lempel-Ziv复杂度结合的齿轮损伤程度评价算法。仿真及试验结果表明:齿轮故障致使振动信号时频域产生转频调制,且随着损伤程度的增加,调制现象越明显,周期性冲击愈显著;Lempel-Ziv复杂度在齿轮整个生命周期呈现先增后减的趋势,在早期故障时,Lempel-Ziv复杂度最为敏感;采用VMD-Lempel-Ziv算法可在噪声环境中对系统进行有效的劣化分析。研究结果验证了采用Lempel-Ziv复杂度指标衡量齿轮损伤程度的可行性与有效性,可为齿轮箱状态检测提供理论依据。

关键词：齿轮故障损伤程度时变啮合刚度变分模态分解 Lempel-Ziv复杂度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

齿轮故障对直齿轮副时变啮合刚度的影响研究

机械传动 2021年第1期45卷 99-103页

作者：冯娜娜吴海淼郑州铁路职业技术学院机电工程学院河南郑州451460 河北工程大学机械与装备工程学院河北邯郸056038

提出了一种基于计算机仿真的解析法,用于量化齿轮副在不同齿轮故障情况下的时变啮合刚度。齿轮故障在影响齿轮副传动的同时往往也伴随着刚度的降低,时变啮合刚度是状态监测和啮合齿轮副动态特性描述的一项重要参数,势能法是计算时变啮... 详细信息

提出了一种基于计算机仿真的解析法,用于量化齿轮副在不同齿轮故障情况下的时变啮合刚度。齿轮故障在影响齿轮副传动的同时往往也伴随着刚度的降低,时变啮合刚度是状态监测和啮合齿轮副动态特性描述的一项重要参数,势能法是计算时变啮合刚度最常用的分析方法之一。采用势能法研究了含裂纹齿轮、断齿和齿面剥落等3种故障情况对于齿轮啮合刚度的影响。结果表明,由于齿轮故障的存在,导致了时变啮合刚度的降低,进而影响了直齿轮副的振动响应。

关键词：齿轮故障时变啮合刚度直齿轮副

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

齿轮故障振动调幅调频信号解调方法研究

齿轮故障振动调幅调频信号解调方法研究

作者：李远政华南理工大学

学位级别：硕士

齿轮传动系统在汽车、船舶、航空等众多领域中应用广泛,故障齿轮的振动信号总会表现出幅值调制和频率调制的特征,利用振动信号调制边带的变化规律来进行齿轮故障诊断具有重要的研究意义和工程实用价值。基于单级定轴轮系的动力学模型,... 详细信息

齿轮传动系统在汽车、船舶、航空等众多领域中应用广泛,故障齿轮的振动信号总会表现出幅值调制和频率调制的特征,利用振动信号调制边带的变化规律来进行齿轮故障诊断具有重要的研究意义和工程实用价值。基于单级定轴轮系的动力学模型,考虑系统存在谐波形式的转速波动,理论上分析了齿轮在平稳型、冲击型故障时振动响应信号的频谱特征,并提出了新的平稳型故障振动信号调幅调频数学模型。所提模型在调幅部分和啮合频率载波部分中都有频率调制,且调幅部分的频率调制强度与转速波动率有关、载波部分的频率调制强度与转速波动率和故障齿轮齿数的乘积有关。集中参数模型数值仿真和单级定轴齿轮箱实验中振动加速度信号的调制边带特征与理论分析结果一致。基于齿轮故障调幅调频数学模型提出了一种啮合频率附近振动信号的通用精确幅值解调新方法。该方法利用希尔伯特变换构造优化目标函数、平方解调构造约束方程、最小二乘优化算法求解调幅参数,可以重构出欠调制和过调制信号的真实调幅。仿真表明,所提幅值解调方法的精度高、抗噪性好,且不会产生多余的频率成分。对于过调制信号的解调效果远好于希尔伯特变换解调法、基于平方解调和最小二乘优化算法的新幅值解调法。实验表明,轻微平稳型故障时啮合频率附近的振动信号表现为欠调制,严重平稳型故障则会导致振动信号出现过调制,根据解调结果的差异可以判断齿轮箱的故障程度。对于不对中加断齿的复合故障实验信号,啮合频率越靠近共振区,振动信号就越容易出现过调制现象。在齿轮故障振动信号的幅值解调方法的基础上,进一步提出一种频率解调方法。该方法利用迭代希尔伯特变换处理幅值解调之后的剩余信号,利用第一类贝塞尔函数恒等式构造约束方程,通过最小二乘优化算法求解调频参数,实现了频率解调和调频信号重构。仿真表明,加噪时希尔伯特变换解调频失效;处理幅值过调制的调幅调频信号时基于贝塞尔函数和最小二乘优化算法的新频率解调法失效;而所提方法求解的调频参数精度高。实验表明,平稳型故障越严重,调频信号的阶次越高、调制强度越大;不对中加断齿的复合故障,啮合频率越靠近共振区所提调幅调频组合解调方法的重构误差就越大,但可根据残余信号诊断冲击型故障,为齿轮故障诊断提供了一种新的思路。

关键词：齿轮故障过调制幅值解调频率解调最小二乘优化

基于定子电流和电磁转矩双信号融合的齿轮故障智能诊断

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

电气工程学报 2023年

作者：李巍袁响东陈伟刘军上海新时达电气股份有限公司同济大学电子与信息工程学院国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司

在电机驱动的齿轮传动系统中，电机本体具有传感器的特性，因此可以通过电机的定子电流、电磁转矩信号来进行齿轮故障分析，由于受转速和负载转矩的影响，使得故障诊断结果的准确率较低。针对此问题，提出一种基于双信号融合与反向传播... 详细信息

在电机驱动的齿轮传动系统中，电机本体具有传感器的特性，因此可以通过电机的定子电流、电磁转矩信号来进行齿轮故障分析，由于受转速和负载转矩的影响，使得故障诊断结果的准确率较低。针对此问题，提出一种基于双信号融合与反向传播神经网络相结合的齿轮故障诊断方法。对电机齿轮传动系统一体化建模，进行电机齿轮传动系统联合仿真。对齿轮的不同故障进行模拟，得到电机侧定子电流和电磁转矩的故障信号，采用双树复小波变换来分析齿轮故障频段信号，提取故障特征量，建立了丰富的齿轮故障样本库。搭建反向传播神经网络并提出改进的自适应学习率算法，实现了对齿轮断齿、磨损故障的精确分类。为了验证所提方法的有效性，搭建齿轮故障试验平台，对相应齿轮故障进行诊断，结果表明所提方法能够在不同转速和负载转矩条件下准确辨识齿轮的故障类型，相较于只采用定子电流和电磁转矩中一种信号对齿轮进行故障诊断相比，该方法准确率更高。

关键词：齿轮故障电机传动系统神经网络双树复小波变换智能诊断

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于迭代经验小波变换的齿轮故障诊断方法

仪器仪表学报 2018年第11期39卷 79-86页

作者：辛玉李舜酩王金瑞易朋兴刘颉南京航空航天大学南京210016 华中科技大学武汉430074

齿轮故障振动信号具有多分量和调幅-调频等特点,导致振动信号耦合程度高、数据特征提取和识别难度大。提出了一种基于迭代经验小波变换(EWT)和稀疏滤波(SF)的振动信号故障特征提取和诊断方法。首先,利用尺度空间表示将齿轮振动信号的Fou... 详细信息

齿轮故障振动信号具有多分量和调幅-调频等特点,导致振动信号耦合程度高、数据特征提取和识别难度大。提出了一种基于迭代经验小波变换(EWT)和稀疏滤波(SF)的振动信号故障特征提取和诊断方法。首先,利用尺度空间表示将齿轮振动信号的Fourier频谱自适应的划分为若干频带,并利用EWT将输入信号分解为若干本征模态函数(IMF);其次,利用互信息能量熵方法迭代去除振动信号中的噪声干扰成分,并重构振动信号;再次,建立基于稀疏滤波的无监督神经网络模型,将重构的振动信号作为神经网络模型的输入并学习故障特征,利用softmax辨识故障信息;最后,利用建立的故障诊断模型辨识齿轮故障测试数据并验证本文方法的有效性。结果表明,所提方法能够有效辨识故障特征。

关键词：齿轮故障迭代经验小波变换频谱边界稀疏滤波无监督特征提取

基于静电信号和短时傅里叶变换的齿轮故障监测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机电工程 2023年第11期40卷 1664-1672页

作者：王可贤刘若晨孙见忠江苏理工学院汽车与交通工程学院江苏常州213001 南京航空航天大学民航学院江苏南京211106

传统振动监测需依附被检对象,从而引起振动干扰源激励的增多,使得变工况下齿轮振动信号的故障特征被干扰信号湮没。为了解决这一问题,以啮合齿轮组为研究对象,分析了静电监测信号的优势,推导了信号时频分析理论,提出了一种基于静电信号... 详细信息

传统振动监测需依附被检对象,从而引起振动干扰源激励的增多,使得变工况下齿轮振动信号的故障特征被干扰信号湮没。为了解决这一问题,以啮合齿轮组为研究对象,分析了静电监测信号的优势,推导了信号时频分析理论,提出了一种基于静电信号和短时傅里叶变换(STFT)的齿轮故障监测方法。首先,研究了静电监测技术机理,设计了带阻滤波器去除工频干扰,完成了信号预处理工作;然后,推导了短时傅里叶加窗变换的原理,并结合齿轮振动和静电实验数据,分析了其时频域信号特征;最后,搭建了齿轮故障监测平台,进行了齿轮啮合磨损区域静电监测实验,验证了从静电信号中提取出齿轮故障特征的普适性。实验结果表明:静电信号提取的齿轮特征频率为309.6 Hz,与齿轮实际啮合频率一致,静电信号的三维功率谱密度与齿轮转速、载荷呈现正相关关系;与齿轮的振动信号相比,静电信号包含的干扰频带少,且利用时频功率谱可凸显不同的故障信息。研究结果表明:采用静电信号能较好地获取变工况下齿轮的状态信息,克服了振动监测的不足,该齿轮故障监测方法具有一定的应用价值。

关键词：齿轮故障静电监测技术短时傅里叶变换静电传感器变工况实验时频域分析三维功率谱

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

齿轮故障的仿真分析与研究

机械科学与技术 2016年第9期35卷 1370-1374页

作者：付胜吕孟宸北京工业大学机械工程与应用电子技术学院北京100022

在变速器智能化故障诊断过程中,传统的故障特征提取方法需要通过大量实验并结合理论分析完成,其存在周期长、成本高的问题。鉴于此,提出一种借助虚拟样机技术,通过仿真以快速提取故障特征信号的方法,即基于Solid Works构建的齿轮传动模... 详细信息

在变速器智能化故障诊断过程中,传统的故障特征提取方法需要通过大量实验并结合理论分析完成,其存在周期长、成本高的问题。鉴于此,提出一种借助虚拟样机技术,通过仿真以快速提取故障特征信号的方法,即基于Solid Works构建的齿轮传动模型,利用ADAMS对其进行动力学仿真,模拟正常,轻微、中度磨损和断齿四种工况下的齿轮啮合过程,通过对比故障与正常工况下的特性曲线,得到相应故障特征。仿真结果符合齿轮振动机理,并且与实验数据相符,正确反映了故障齿轮实际啮合过程中的特征,从而验证了该方法的有效性。

关键词：齿轮故障特征提取虚拟样机仿真

MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机械科学与技术 2020年第2期39卷 247-252页

作者：赵修平齐嘉兴崔伟成曾庆松海军航空大学山东烟台264001

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号... 详细信息

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。

关键词： MOMEDA 数学形态滤波齿轮故障特征提取