行星齿轮传动系统轮齿裂纹动态特征提取方法研究

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行星齿轮因其结构紧凑、传动比大,被应用于采煤机的截割部和牵引部。采煤机服役于低速、交变、重载工况,加之润滑不足等问题,常常导致截割部行星轮系发生故障,直接影响采煤效率。采煤机行星轮系断齿等严重故障均由早期的齿根裂纹发展而来,故对行星轮系中轮齿裂纹故障进行准确识别是保障其可靠运行的关键。但是,由于采煤机行星轮系常处于低转速非平稳运行工况,其振动信号具有频率低、能量弱和背景噪声强等特点,导致行星轮系轮齿裂纹故障诊断面临极大挑战。本文针对采煤机截割部行星轮系故障特征提取难题,深入研究不同尺度轮齿裂纹对行星轮系动态响应的影响规律,建立一种沿裂纹深度和宽度同时扩展的轮齿裂纹模型。针对行星轮系纯刚体模型在仿真过程中难以准确反应行星轮系的故障特征问题,兼顾模型计算效率,将行星轮系中含有裂纹故障的太阳轮进行柔性化处理,构建行星轮系的刚柔耦合模型,以此求解行星轮系的动态响应,为轮齿裂纹快速诊断提供了高效的理论分析方法。针对采煤机行星轮系裂纹早期故障微弱和振动信号非平稳问题,利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的非递归特性以及分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的非平稳信号分析优势,提出一种新的FRFT-VMD故障特征提取方法。利用FRFT对初始振动信号进行滤波,提取有效波段信号;再结合VMD对信号分解得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);最后对各IMF进行谱分析,提取有效特征。采用仿真信号和试验信号对算法进行理论和试验研究。基于故障机理和特征提取算法研究,借助于LabVIEW和MATLAB联合开发了采煤机行星轮系在线监测与故障诊断系统,通过对振动传感器采集到的数据进行实时分析提取特征参数,完成故障诊断。同时,系统集成了 FFT、包络谱分析、倒频谱分析等常规分析方法作为采煤机行星轮系状态初步诊断方案,实现面向多需求、多层次的监测诊断。建立了行星轮系试验平台,制作了不同尺度的轮齿裂纹并设计试验,验证了所开发的在线监测及故障诊断系统的可靠性,以及仿真模型和特征提取算法的有效性。
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