【摘 要】
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行星齿轮箱作为重要的机械传动部件,主要用于对外输出动力以及改变整个传动系统的传功比,其具备体积小、重量轻、承载能力高、运行平稳、速比大等特点,它工作状态的正常与否对整个系统而言有着举足轻重的影响。对于矿用自卸车而言,行星齿轮减速箱能否正常健康平稳的工作直接关系着整车整体性能的使用情况。据相关统计,齿轮的故障率占整个齿轮箱故障的7成以上,因此如何对减速箱中齿轮进行状态检测、故障诊断成为当下亟需解决的
【基金项目】
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国家重点研发计划项目:工程机械轮毂驱动系统整车集成以及工程示范应用,课题编号 2019YFB20006404；
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行星齿轮箱作为重要的机械传动部件,主要用于对外输出动力以及改变整个传动系统的传功比,其具备体积小、重量轻、承载能力高、运行平稳、速比大等特点,它工作状态的正常与否对整个系统而言有着举足轻重的影响。对于矿用自卸车而言,行星齿轮减速箱能否正常健康平稳的工作直接关系着整车整体性能的使用情况。据相关统计,齿轮的故障率占整个齿轮箱故障的7成以上,因此如何对减速箱中齿轮进行状态检测、故障诊断成为当下亟需解决的问题。振动信号是减速箱故障特征信息的载体,目前非常主流的齿轮箱齿轮故障诊断方法还是基于对振动信号的分析和处理;鉴于此,本文中我们的研究对象是振动信号,围绕着怎么提取振动信号的故障特征信号搭建故障诊断试验台,主要的工作如下:阐述齿轮箱的齿轮的主要的故障类型以及对其故障机理进行分析;得出该故障的典型的时频域特征,方便后续的故障特征提取,我们主要基于MATLAB软件平台,进行故障诊断试验台软硬件搭建工作。在进行信号分析之前,首先对传感器采集的信号进行降噪处理,并采取评价指标进行评价;针对齿轮箱的齿轮不同故障类型,对降噪后的信号采用时域分析法、傅里叶分析、包络分析、小波阈值分析、功率谱等信号分析方法,并将各个特征值打包成特征向量的形式,最后利用MATLAB进行二次开发,编写相应的脚本软件实现数据采集、数据滤波、信号分析、数据存储、报表打印等功能,同时通过MATLAB提供的接口,调用MATLAB的BP神经网络工具箱完成齿轮故障诊断模式的识别。
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