基于交替式生物進(jìn)化論規(guī)則的齒輪早期故障診斷方法研究.pdf

1、齒輪傳動系統(tǒng)具有傳動比固定、傳動轉(zhuǎn)矩大、結(jié)構(gòu)緊湊、傳動效率高等優(yōu)點，被廣泛的應(yīng)用于航空航天、交通運(yùn)輸及機(jī)床等現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備中。齒輪長期在高速重載的工況下運(yùn)行，工作環(huán)境高溫潮濕，齒輪容易受到損傷，引發(fā)齒輪傳動故障，影響傳動精度，對加工精度造成影響，嚴(yán)重時甚至?xí)斐蔀?zāi)難性事故。在故障還未發(fā)生或早期故障時，就采取有效的措施，不僅可以消除安全隱患，減少操作人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失，還能避免重大事故的發(fā)生。從安全和經(jīng)濟(jì)效益角度出發(fā)，研究齒輪早期故障特征提

2、取方法，對提高機(jī)械設(shè)備的可靠性具有十分重要的理論價值和實踐意義。
　　本文針對基于梯度搜索算法的自適應(yīng)濾波器存在容易收斂于局部最優(yōu)解的問題，引入了基于生物進(jìn)化論規(guī)則的搜索算法，提出了“全局定峰，局部尋優(yōu)”的搜索思想；基于此思想，提出了交替式進(jìn)化論算法，并分析了該算法單峰搜索與雙峰搜索的特性；基于交替式進(jìn)化論算法與自適應(yīng)濾波器，提出了交替式進(jìn)化論消噪算法，分析了算法的消噪性能及參數(shù)對消噪性能的影響；提出了基于交替式進(jìn)化論消噪算法的齒

3、輪故障診斷與識別方法，通過齒輪箱故障模擬實驗，驗證了交替式進(jìn)化論消噪算法的消噪性能，并成功識別了齒輪剝落故障。
　　本研究主要內(nèi)容包括：①針對梯度搜索算法及傳統(tǒng)生物進(jìn)化論算法存在的缺陷，提出了“全局定峰，局部尋優(yōu)”的搜索思想，并基于此思想提出了交替式進(jìn)化論算法。②構(gòu)造了具有單個波峰與兩個波峰的均方誤差性能曲面，結(jié)合系統(tǒng)辨識案例，對比分析了基于梯度搜索算法與基于交替式進(jìn)化論算法的單峰、雙峰搜索性能，充分體現(xiàn)了“全局定峰，局部尋優(yōu)”搜

4、索思想在搜索全局最優(yōu)解的準(zhǔn)確性。③基于交替式進(jìn)化論算法，提出了交替式進(jìn)化論消噪算法，通過對齒輪故障仿真信號分析，并與傳統(tǒng)的進(jìn)化論及蜂窩式進(jìn)化論算法進(jìn)行對比，結(jié)果表明交替式進(jìn)化論自適應(yīng)消噪算法具有最少的運(yùn)算量，最快的收斂速度。④研究了交替式進(jìn)化論消噪算法性能影響參數(shù)，通過分析克隆系數(shù)、匹配系數(shù)及信噪比參數(shù)對交替式進(jìn)化論自適應(yīng)消噪算法消噪性能的影響，獲得了克隆細(xì)數(shù)與匹配系數(shù)與算法的收斂速度及消噪性能的關(guān)系；信號信噪比在低于-70dB時交替式

5、進(jìn)化論自適應(yīng)消噪算法消噪性能較差，識別濾波后信號中的故障特征較為困難。⑤設(shè)計了齒輪故障實驗，模擬齒輪不同程度的剝落故障，搭建齒輪故障實驗臺；分析了齒輪實驗臺的結(jié)構(gòu)，合理選取加速度傳感器測點，完成不同工況、不同故障程度下振動加速度信號的采集實驗。⑥提出了基于交替式進(jìn)化論消噪算法的齒輪故障診斷與識別方法。通過與傳統(tǒng)進(jìn)化論及蜂窩式進(jìn)化論自適應(yīng)消噪算法分析結(jié)果對比，驗證了本文提出的算法具有更快的收斂速度，同時將齒輪故障診斷與識別方法應(yīng)用于實驗信