【摘 要】
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谐波减速器在空间机械臂、卫星大型光学载荷、工业机器人等需要高精度、高效率传动的领域有广泛的应用,具有精度高、体积小、重量轻、传动效率高等特点,是大量重要装备的核心部件。其健康状态直接影响相关装备的性能指标。但由于其传动机理复杂,故障表现形式多样,难以穷举,并且缺乏相应的故障样本,这些因素对谐波减速器的异常检测造成了阻碍。针对此问题,本文设计了一种利用正常样本特征自编码的异常检测方法,并通过试验台试
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谐波减速器在空间机械臂、卫星大型光学载荷、工业机器人等需要高精度、高效率传动的领域有广泛的应用,具有精度高、体积小、重量轻、传动效率高等特点,是大量重要装备的核心部件。其健康状态直接影响相关装备的性能指标。但由于其传动机理复杂,故障表现形式多样,难以穷举,并且缺乏相应的故障样本,这些因素对谐波减速器的异常检测造成了阻碍。针对此问题,本文设计了一种利用正常样本特征自编码的异常检测方法,并通过试验台试验验证了方法的正确性和有效性。主要工作如下:1.分析了谐波减速器的工作原理和典型故障模式。针对谐波减速器振动加速度信号,分析了其常见的时域特征及相关计算方法。针对谐波减速器的轮齿啮合传动特点,推导了其特征频率的计算方法。2.开展了谐波减速器试件试验,获取正常、轮齿擦伤、波发生器错位、错位擦伤复合故障等典型条件下的试验数据。重点针对振动加速度信号进行特征提取和分析,分别从时域和频域两个方面,明确谐波减速器时、频特征的分布规律,以利于指导谐波减速器异常检测方法的研究和设计。3.针对故障样本缺乏的异常检测问题,分析了典型自动编码器的基本原理和适用性。考虑谐波减速器振动信号特点,利用时域特征参数间的内在联系,设计了一种基于Bi LSTM正常样本特征自编码的异常检测方法,采用双向长短期记忆网络对特征间的上下文关联关系进行提取,并通过试验数据验证了该方法的正确性和有效性。
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