【摘 要】
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行星齿轮箱由于其工作环境载荷较大,连续运行时间长,在运行的过程中,很容易发生各种零件故障,尤其是齿轮故障。对行星齿轮箱进行故障诊断时,由于其结构复杂,各种信号相互干扰、相互耦合、抵消,从中提取出有价值的故障信号非常困难。而故障发生之后很容易导致其他零件的损坏,从而带来更严重故障。因此,有必要采用科学的方法对行星齿轮箱进行故障诊断。本文在采用经验模式分解（empirical mode decompo
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行星齿轮箱由于其工作环境载荷较大,连续运行时间长,在运行的过程中,很容易发生各种零件故障,尤其是齿轮故障。对行星齿轮箱进行故障诊断时,由于其结构复杂,各种信号相互干扰、相互耦合、抵消,从中提取出有价值的故障信号非常困难。而故障发生之后很容易导致其他零件的损坏,从而带来更严重故障。因此,有必要采用科学的方法对行星齿轮箱进行故障诊断。本文在采用经验模式分解（empirical mode decomposition,EMD）方法特征提取的前提下,建立BP神经网络模型对行星齿轮箱中的太阳轮进行故障诊断。针对行星齿轮箱各种复杂的工况对故障诊断带来的影响,对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）进行改进,然后应用于BP神经网络的参数优化,以达到更好的诊断效果。本文的主要工作及创新点包括:（1）介绍了行星齿轮箱故障模式以及传动、啮合频率的相关计算,然后提出EMD特征提取方法,利用改进的EMD方法提取出各类故障信号的能量特征向量。介绍了故障模拟实验台的结构,分析了传感器的安装位置对信号采集的影响,完成两种实验采集方案,对后文的研究提供了数据支持。（2）根据实际情况,建立了一个单隐含层的三层BP神经网络模型,对五种故障类型的齿轮进行编码,作为BP神经网络的输出。采用MATLAB进行编程,设置各种神经网络参数,将其应用于行星齿轮的故障分类。利用实验台所采集的数据进行网络训练及仿真之后,发现结合EMD方法特征提取的BP神经网络,能够有效地对类故障齿轮进行分类,比之传统的BP神经网络,误差降低了0.05左右。（3）行星齿轮箱在不同转速、不同负载情况下,BP神经网络诊断效果不佳,针对这一问题,提出了PSO-BP神经网络的方法。首先对PSO算法进行了在速度更新公式中惯性权重的改进,然后利用改进后的PSO算法对BP神经网络的权值、阈值进行参数优化,再通过误差反向传播原理进行网络训练。通过数据验证之后,发现该方法具有极高的诊断准确率,且改进之后的PSO-BP神经网络方法误差达到了接近10-8。诊断准确率接近100%。
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