【摘 要】
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行星齿轮箱作为一种重要的旋转机械部件,由于其内部结构的复杂性和工作环境的特殊性,导致行星齿轮传动系统时常出现各种不同的故障,在工程中诊断困难且影响巨大,故行星齿轮箱的故障诊断紧迫且重要。本文提出了将振动信号处理与图像特征提取相融合的诊断方法,并应用于行星齿轮箱故障诊断,实现基于振动信号时频图谱纹理特征的行星齿轮箱故障快速识别,提高了行星齿轮箱故障诊断的准确性。主要研究内容如下:（1）基于卷积神经网
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行星齿轮箱作为一种重要的旋转机械部件,由于其内部结构的复杂性和工作环境的特殊性,导致行星齿轮传动系统时常出现各种不同的故障,在工程中诊断困难且影响巨大,故行星齿轮箱的故障诊断紧迫且重要。本文提出了将振动信号处理与图像特征提取相融合的诊断方法,并应用于行星齿轮箱故障诊断,实现基于振动信号时频图谱纹理特征的行星齿轮箱故障快速识别,提高了行星齿轮箱故障诊断的准确性。主要研究内容如下:（1）基于卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断方法研究。将卷积神经网络应用于行星齿轮箱故障诊断,并通过两组实验验证了卷积神经网络的故障诊断效果。实验一为基于卷积神经网络的端到端故障研究诊断的恒转速多工况实验及变转速多工况实验;其二为基于多域特征值和卷积神经网络的故障诊断研究的恒转速多工况实验及变转速多工况实验。两组实验中恒转速实验效果都很好,但变转速实验效果不佳。（2）行星齿轮箱振动信号的频率切片小波变换及其图像特征研究。频率切片小波变换方法通过引入两个变量实现时频变换,具有分辨率高,时频变换速度快,还可轻易更改频域观测窗口范围的优势。本文在研究频率切片小波变换的定义、实现方法的基础上,完成了不同转速四种故障的时频图像,得到了理想的效果。（3）基于灰度-梯度共生矩阵纹理特征的行星齿轮箱故障诊断研究。基于灰度-梯度共生矩阵提取的边缘纹理特征值区分不同故障类型齿轮振动信号效果非常好,但只能实现特定转速的故障识别,并不能实现跨转速齿轮故障识别。（4）面向变工况行星齿轮箱的采样重调时频图谱智能故障诊断研究。提出了采样重调的算法实现了不同转速下时频表达中啮合频率及其边带位置的调整,通过SVM验证了提出的基于采样重调纹理特征可以有效提高跨转速多工况下行星齿轮箱的故障识别。本文用机器学习、图像技术及采样重调融合的方法实现了行星齿轮箱的智能故障诊断,对于跨转速行星齿轮箱故障诊断的结果有了大幅度的提升,为行星齿轮箱故障诊断研究提供了新的研究思路。
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