本文選題：嚙合殘余信號(hào) + 壽命預(yù)測(cè)��； 參考：《南昌航空大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：齒輪傳動(dòng)作為機(jī)械傳動(dòng)的主要方式，在其穩(wěn)定運(yùn)行中發(fā)揮著重要作用。運(yùn)行過(guò)程中齒輪的壽命預(yù)測(cè)，對(duì)于確定設(shè)備大修周期、預(yù)防事故發(fā)生具有重要意義。傳統(tǒng)的壽命預(yù)測(cè)方法多是基于疲勞損傷累積假說(shuō)，需要已知外載荷及其材料的疲勞壽命曲線，主要為齒輪設(shè)計(jì)服務(wù)，不能估計(jì)由于齒輪斷齒所引起的齒輪壽命減少。齒輪壽命終結(jié)是由于齒輪發(fā)生了裂紋、斷齒等故障，這些故障常是從齒輪微細(xì)裂紋或材料組織形態(tài)的細(xì)微改變開始的，并不是沒(méi)有任何征兆，往往在嚙合振動(dòng)信號(hào)中有所反映。 本文在故障診斷的基礎(chǔ)上對(duì)齒輪的剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，以齒輪振動(dòng)嚙合殘余信號(hào)為分析對(duì)象，它是將時(shí)域同步平均信號(hào)剔除嚙合頻率及其諧波余下的部分做傅里葉逆變換得到的，對(duì)齒輪微細(xì)裂紋及組織形態(tài)的變化更加敏感。具體做以下研究： 1．提出基于AR模型及兩樣本K-S檢驗(yàn)的齒輪故障進(jìn)展指標(biāo)，設(shè)計(jì)基于AR模的線性濾波器處理齒輪振動(dòng)嚙合殘余信號(hào)得到預(yù)測(cè)誤差信號(hào)，將預(yù)測(cè)誤差信號(hào)進(jìn)行兩樣本K-S檢驗(yàn)，得到K-S檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量D，以其作為齒輪故障進(jìn)展指標(biāo)。 2．以得到的故障進(jìn)展指標(biāo)為基礎(chǔ)進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)，借助于灰色理論及馬爾科夫鏈相結(jié)合的方法建立壽命預(yù)測(cè)模型，灰色GM（1,1）模型對(duì)故障進(jìn)展總體趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，馬爾科夫鏈模型修正其殘差。 3．搭建電能回送式齒輪故障診斷試驗(yàn)臺(tái)及基于LABVIEW的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，進(jìn)行齒輪全生命周期試驗(yàn)，即齒輪從正常狀態(tài)運(yùn)行至完全失效，間隔采集振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行剩余壽命預(yù)測(cè)試驗(yàn)。 結(jié)果表明，基于AR模型及兩樣本K-S檢驗(yàn)的齒輪故障進(jìn)展指標(biāo)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)齒輪早期裂紋并能較好地反映其故障進(jìn)展趨勢(shì)；基于灰色馬爾科夫的壽命預(yù)測(cè)模型能很好的預(yù)測(cè)齒輪故障進(jìn)展趨勢(shì)，便于剩余壽命的預(yù)測(cè)，，該預(yù)測(cè)方法對(duì)于在線齒輪的剩余壽命預(yù)測(cè)具有一定的工程意義。
[Abstract]:Gear transmission, as the main mode of mechanical transmission, plays an important role in its stable operation. The prediction of gear life during operation is of great significance for determining the overhaul period of equipment and preventing accidents. The traditional life prediction methods are mostly based on the fatigue damage accumulation hypothesis, which requires the fatigue life curve of known external loads and materials, which is mainly used for gear design, and can not estimate the reduction of gear life caused by gear tooth breaking. The end of gear life is due to the fault of the gear, such as crack and broken tooth, which usually start from the micro crack of gear or the slight change of material structure, and it is not without any sign, and it is often reflected in the meshing vibration signal. In this paper, the residual life of gear is predicted on the basis of fault diagnosis, and the residual signal of gear vibration meshing is taken as the analysis object. It is obtained by using Fourier inverse transform to remove the meshing frequency and the remaining part of harmonic from the time-domain synchronous average signal, and is more sensitive to the change of fine crack and microstructure of gear. Do the following research: 1. A gear fault progress index based on AR model and two samples K-S test is proposed. A linear filter based on AR mode is designed to process the residual signal of gear vibration meshing to get the prediction error signal. The prediction error signal is tested by two samples K-S test. The statistical quantity D of K-S test is obtained, which is regarded as the index of gear fault progress. 2. Based on the obtained index of fault progression, the life prediction model is established by means of grey theory and Markov chain method, and the general trend of fault progress is predicted by grey GM1 / 1) model. Markov chain model modifies its residuals. 3. A power return gear fault diagnosis test-bed and a data acquisition system based on LABVIEW were built. The gear life cycle test was carried out, that is, the gear running from normal state to complete failure, and the residual life prediction test was carried out by collecting vibration data at intervals. The results show that the gear fault progress index based on AR model and two-sample K-S test can detect the early crack in time and reflect the trend of fault development. The life prediction model based on grey Markov can predict the fault trend of gear, and it is convenient to predict the residual life. This prediction method has certain engineering significance for the prediction of the remaining life of on-line gear.
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TH132.41;TH165.3

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本文編號(hào)：1817135