【摘 要】
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齿轮是机械设备中的关键部件之一,由于其较高的传动效率、传动精度、可靠性,以及较宽泛的功率传递范围,被广泛运用于各类机械设备。作为关键部件的同时也是较易受损伤的部件,若能及时发现并修复损伤齿轮,则可节约大量经济成本,避免严重事故的发生。利用齿轮运行中产生的振动信号进行齿轮的状态检测、故障诊断分类,在齿轮设备实际工作中意义重大。若能在齿轮故障诊断过程中准确有效的提取故障特征,则故障诊断准确率会得以提高
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齿轮是机械设备中的关键部件之一,由于其较高的传动效率、传动精度、可靠性,以及较宽泛的功率传递范围,被广泛运用于各类机械设备。作为关键部件的同时也是较易受损伤的部件,若能及时发现并修复损伤齿轮,则可节约大量经济成本,避免严重事故的发生。利用齿轮运行中产生的振动信号进行齿轮的状态检测、故障诊断分类,在齿轮设备实际工作中意义重大。若能在齿轮故障诊断过程中准确有效的提取故障特征,则故障诊断准确率会得以提高,且故障类型以及故障程度的分析会更为具体。因此本文搭建齿轮故障模拟实验台,采集不同转速下故障齿轮运行的振动信号。将信号处理得到一维特征与二维特征,采用两种故障诊断方法分别利用一维、二维特征进行齿轮的故障诊断。文章主要研究内容有:1.介绍了齿轮典型损伤类型,利用齿轮动力学模型对齿轮损伤机理进行了分析,对比分析了齿轮故障常见特征指标。设计、搭建了齿轮故障实验台,实验台可对多类齿轮的多种转速及多种载荷状态进行故障模拟实验。对实验所需齿轮进行典型损伤模拟。调试数据采集系统参数并进行故障模拟实验,采集、存储振动数据,获得后续故障诊断实验所需数据样本。2.介绍EEMD与SVM的基本原理及运算流程。利用EEMD对所采集的齿轮振动信号数据样本进行IMF的提取,提取前五阶IMF的能量特征构成特征向量,为使故障诊断实验结果具有对比性,同时提取振动信号若干时域特征构成特征向量。对SVM中惩罚系数C与核函数参数σ使用粒子群优化（Particle swarm optimization,PSO）算法进行优化。之后将两种特征向量分别作为SVM的输入参数,实现基于EEMD-SVM的齿轮故障的分类识别。3.介绍WT的基本原理与CNN的各层结构工作原理。将不同转速及不同故障类型振动信号进行WT变换得到信号的二维时频特征图,将该特征图作为CNN的输入参数,使用CNN对WT变换所得出时频特征进行故障分类识别,将CNN末层卷积层输出特征进行PCA降维处理,较优良的实验结果验证了该方法在故障诊断中的适用性。
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