基于量子優(yōu)化和ARMA模型的齒輪箱故障診斷研究.pdf

1、齒輪箱是一種傳動(dòng)比恒定、傳動(dòng)效率高、傳動(dòng)比變化范圍大的傳動(dòng)部件,被廣泛應(yīng)用在各種機(jī)械設(shè)備中。但因其結(jié)構(gòu)復(fù)雜且工作環(huán)境惡劣因素很容易受到損害和出現(xiàn)故障,影響整個(gè)設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。對(duì)齒輪箱的故障診斷對(duì)了解設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常具有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)中蘊(yùn)含著大量信息,能夠從嘈雜的振動(dòng)信號(hào)中提取到包含故障特征的信號(hào)是一個(gè)關(guān)鍵因素。使用獨(dú)立分量分析作為信號(hào)的預(yù)處理步驟,實(shí)現(xiàn)從眾多混雜的信號(hào)中將含源的機(jī)械狀態(tài)信號(hào)分

2、離出來,基于“純凈”信號(hào)再對(duì)其進(jìn)行ARMA建模分析,提取狀態(tài)特征,提高故障診斷的有效性。
　　論文分析了齒輪箱的常見失效形式,并對(duì)齒輪和軸承失效作了重點(diǎn)分析。在研究了獨(dú)立分量分析算法和量子粒子群算法的理論基礎(chǔ)上,將二者相結(jié)合,通過選取一定的目標(biāo)函數(shù),將量子粒子群算法作為獨(dú)立分量分析的優(yōu)化算法,形成了量子粒子群優(yōu)化獨(dú)立分量分析算法。以JZQ250齒輪箱為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,搭建了測(cè)試系統(tǒng),采集了振動(dòng)信號(hào)。將獨(dú)立分量分析算法應(yīng)用于齒輪箱的故障診