齒輪泵故障機理分析及診斷方法研究.pdf

1、齒輪泵作為液壓系統(tǒng)的基礎(chǔ)元件，其工作狀況將直接影響整個液壓系統(tǒng)乃至設備的平穩(wěn)運行和可持續(xù)生產(chǎn)，故對齒輪泵故障機理及故障診斷研究具有重要意義。本文以齒輪泵為研究對象，綜合流體動力學、動力學、信號處理以及信息融合等多學科理論對齒輪泵輪齒的工作狀態(tài)進行分析，達到故障診斷和狀態(tài)分析的目的。具體研究內(nèi)容如下：
　?。?）綜合考慮齒輪泵內(nèi)部流場與結(jié)構(gòu)的特點，建立齒輪泵內(nèi)部流場模型，通過內(nèi)部流場參數(shù)特點分析流動特性，分析內(nèi)部流場激勵條件下常見沖

2、擊形式；研究齒輪泵輪齒結(jié)構(gòu)特征，建立輪齒的動力學模型，在模態(tài)分析的基礎(chǔ)上對齒輪副固有頻率進行計算；結(jié)合流場模型和齒輪副動力學模型，對內(nèi)部流場中常見的沖擊誘導產(chǎn)生的輪齒失效進行相關(guān)的仿真和數(shù)值計算研究，分析在激勵條件下齒輪齒面應力應變的分布，進一步對內(nèi)部流場產(chǎn)生的激勵誘導輪齒的失效機理進行分析研究，得到齒輪副在內(nèi)部流場中的失效形式和誘導因素。
　　（2）將基于最優(yōu)分數(shù)階傅里葉變換的階次譜分析方法對齒輪泵啟動過程的非平穩(wěn)振動信號進行降

3、噪和特征提取，并研究故障特征分量的特點。在利用分數(shù)階傅里葉變換對振動信號進行降噪的過程中，提出利用粒子群算法進行分數(shù)階階次尋優(yōu)的方法，與步長搜尋法相比，得到更加精確的數(shù)據(jù)結(jié)果，并大大減少階次尋找過程的計算量。在特征分量分數(shù)階域進行以能量聚集中心為濾波中心的帶通濾波處理，較好的改善信號的信噪比。針對齒輪泵啟動過程中的振動信號的非平穩(wěn)特征，選用階次譜分析對降噪后的信號進行分析，得到能夠準確反映齒輪泵工作狀態(tài)的特征信息。
　　（3）針對

4、齒輪泵故障決策過程中證據(jù)間沖突問題，對證據(jù)源中證據(jù)間的沖突程度問題進行改善，對證據(jù)間的沖突進行重新分配，并對證據(jù)模型進行相應的修正，解決證據(jù)間強烈沖突問題，保留證據(jù)中的有用信息。對齒輪泵的狀態(tài)信息特征進行決策研究，與經(jīng)典的證據(jù)理論的融合結(jié)果相對比，得到具有較高可信度的結(jié)論，為齒輪泵的故障診斷研究提供理論研究基礎(chǔ)。
　　通過對齒輪泵的故障機理研究，使齒輪泵失效分析更加明確、全面；利用振動信號對齒輪泵的故障進行研究，達到齒輪泵故障診斷