基于模態(tài)分析和信息熵的齒輪箱故障診斷研究.pdf

1、齒輪箱作為傳遞動力的部件，在現(xiàn)代機械設備中是不可或缺的，因此，對齒輪箱的故障診斷研究有著極其重要意義。本文研究了齒輪箱的典型故障形式及振動機理，分析了齒輪箱振動信號的特征；研究了模態(tài)分析中的三類分析方法：計算模態(tài)分析、試驗模態(tài)分析、工作模態(tài)分析，并運用工作模態(tài)分析技術進行了齒輪箱故障診斷的研究，針對工作模態(tài)分析中的變速振動信號，又引入了信息熵理論，提出了基于互功率譜的熵值計算，對比識別達到故障診斷目的。
　　首先，搭建了基于JZQ

2、-250型齒輪箱的實驗平臺，根據(jù)實驗要求選擇了實驗儀器，人為設置多種故障，制定了實驗方案。通過UG和ANSYS對齒輪箱進行了實體建模及有限元分析；運用PolyMAX法對齒輪箱的頻響函數(shù)進行了模態(tài)參數(shù)識別，得到試驗模態(tài)分析結(jié)果。綜合兩種分析結(jié)果并結(jié)合測點布置相關理論，根據(jù)模態(tài)振型對實驗測點進行了布置。對定轉(zhuǎn)速和增速的齒輪箱振動信號進行了采集。
　　其次，研究了齒輪箱工作模態(tài)分析方法，用多參考互功率譜矩陣代替頻響函數(shù)矩陣，通過Op.P

3、olyMAX法來識別系統(tǒng)的極點。運用這種方法分別對正常與故障齒輪箱進行勻速和變速振動信號分析，識別出模態(tài)頻率及振型，對比工作模態(tài)分析結(jié)果，找出差別，實現(xiàn)故障的提取。其中，對變速振動信號分析中，研究了齒輪箱振動信號的諧波成分并進行了諧波剔除處理。
　　最后，研究了信息熵理論，提出了基于互功率譜的熵值計算，針對齒輪箱不同工況下得到的SUM互功率譜進行信息熵值的計算，并綜合振動信號的奇異譜熵和功率譜熵，用神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別，達到故障診斷目