2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、行星傳動結(jié)構(gòu)一般尺寸小、傳動比大的特點,逐漸取代傳統(tǒng)齒輪箱,廣泛的應(yīng)用于各種大型機(jī)械設(shè)備中,行星齒輪箱一旦發(fā)生故障,將會造成很大的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失,針對傳統(tǒng)傳動結(jié)構(gòu)的齒輪箱的故障預(yù)警與診斷的研究已經(jīng)比較成熟,但是對行星齒輪箱故障的研究卻是比較少,本文針對風(fēng)電行星齒輪箱,采用SCADA數(shù)據(jù)和振動數(shù)據(jù)進(jìn)行故障預(yù)警與診斷的研究。
  本文的主要研究內(nèi)容如下:
  1.首先,對齒輪的常見故障進(jìn)行了介紹,從齒輪的振動機(jī)理出發(fā),建立齒

2、輪振動模型,分析齒輪典型故障下的振動信號特征,同時對風(fēng)電齒輪箱的類型以及結(jié)構(gòu)進(jìn)行介紹,以齒輪磨損這一故障為研究對象,結(jié)合FTA和FEMA技術(shù),分析故障原因、影響、征兆以及相應(yīng)的維修措施,建立完整的故障知識庫。
  2.在平行嚙合齒輪振動分析的基礎(chǔ)上,對行星輪系振動信號模型進(jìn)行分析,計算行星輪系各組件的轉(zhuǎn)動頻率,分別對行星輪系正常、分布故障、局部故障時的振動信號模型進(jìn)行分析,得出各故障的特征頻率,利用MATLAB軟件對行星輪系各狀態(tài)

3、進(jìn)行仿真,分析各狀態(tài)下的頻譜特征。
  3.針對很少利用現(xiàn)有SCADA數(shù)據(jù)對齒輪箱進(jìn)行故障預(yù)警與診斷的現(xiàn)狀,本文對齒輪箱潤滑油油溫進(jìn)行研究,針對齒輪箱運(yùn)行工況復(fù)雜多變,依靠恒定的潤滑油溫度值作為齒輪箱故障預(yù)警值容易出現(xiàn)誤報的問題,提出了基于運(yùn)行區(qū)間劃分的齒輪箱在線故障預(yù)警方法。通過劃分不同的運(yùn)行區(qū)間,根據(jù)高斯模型對不同運(yùn)行區(qū)間分別設(shè)定閾值,將實時數(shù)據(jù)帶入相應(yīng)的運(yùn)行區(qū)間判定是否異常,再利用移動窗口計算異常率作為觸發(fā)齒輪箱故障預(yù)警的指

4、標(biāo)。
  4.無量綱指標(biāo)對于齒輪早期故障敏感,可以作為齒輪早期故障預(yù)警,針對新無量綱指標(biāo)需要在整周期采樣的基礎(chǔ)上進(jìn)行計算的要求以及風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行工況不穩(wěn)定,所測得的振動信號為非平穩(wěn)信號的現(xiàn)狀,采用階比分析以及EMD分解方法對振動信號進(jìn)行預(yù)處理,進(jìn)而轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)角域信號,同時齒輪箱不同傳感器測點提供故障不同敏感度的信息或者互補(bǔ)的信息,本文以多傳感所測振動信號的無量綱指標(biāo)為預(yù)警參數(shù),采用遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對齒輪早期故障進(jìn)行預(yù)警,比一般神

5、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計算速度快,準(zhǔn)確率高。
  5.在上述第2點的行星輪系故障特征的基礎(chǔ)上,提出一種新型的齒輪箱故障部位以及嚴(yán)重程度的在線診斷方法,首先提取可準(zhǔn)確表征故障信息的特征量,再計算待測樣本和預(yù)先設(shè)定的各故障模式標(biāo)準(zhǔn)樣本之間的J-散度和KL-散度值,利用散度值可表征故障模式以及散度值的變化可追蹤故障嚴(yán)重程度變化的特點,來判斷故障部位及嚴(yán)重程度,同時,針對行星齒輪箱一般缺乏足夠故障樣本的問題,對此方法進(jìn)行改進(jìn),通過計算待測樣本與正常標(biāo)

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