基于振動噪聲信息融合的齒輪箱齒輪故障診斷研究.pdf

1、齒輪及齒輪箱作為機(jī)械設(shè)備中一種必不可少的連接和傳遞動力的通用零部件，在航空、航海、電力系統(tǒng)、數(shù)控設(shè)備、農(nóng)業(yè)機(jī)械、運(yùn)輸機(jī)械、冶金機(jī)械等現(xiàn)在工業(yè)設(shè)備中得到了廣泛的應(yīng)用。對齒輪及齒輪箱進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，可實(shí)現(xiàn)齒輪箱由事后維修、定期維修到視情維修的根本轉(zhuǎn)變，減少監(jiān)測成本，避免事故發(fā)生，從而創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益，具有重大的意義。
　　 對國內(nèi)外齒輪箱故障診斷的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，已有的研究成果主要是通過單一傳感器檢測設(shè)

2、備故障狀態(tài)下的某一類狀態(tài)信息，并采用智能信息處理方法進(jìn)行信號特征提取與故障識別?？紤]到任何一故障的產(chǎn)生都可能導(dǎo)致不同類狀態(tài)信息（振動、聲音、溫度、電流等）發(fā)生變化，以及單一傳感器檢測存在易受外界干擾或自身故障等多原因影響等缺點(diǎn)，本文采用振動與噪聲相結(jié)合的方法對齒輪的磨損、裂紋、斷齒、點(diǎn)蝕、點(diǎn)蝕裂紋、磨損斷齒故障進(jìn)行定性識別。
　　 首先，分析了齒輪的常見失效形式，確定了本課題研究的故障類型，在對齒輪的振動信號產(chǎn)生機(jī)理、噪聲信號產(chǎn)

3、生機(jī)理分析基礎(chǔ)上，對齒輪故障的振動特征進(jìn)行了分析;設(shè)計(jì)了齒輪箱故障模擬試驗(yàn)臺，選擇傳感器，對傳感器的安裝方式及測點(diǎn)選擇進(jìn)行分析，并以LabVIEW為軟件開發(fā)平臺，以NI-PXI系統(tǒng)為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的硬件平臺，設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)測試系統(tǒng)。
　　 其次，研究了頻譜分析、小波分析、小波包分析、基于EMD的Hilbert-Huang變換這幾種信號處理方法，并進(jìn)行仿真;進(jìn)行信號采集，對采集的振動信號進(jìn)行了頻譜、功率譜、基于小波變換的Hilbert包

4、絡(luò)譜、基于EMD的Hilbert邊際譜分析。
　　 再次，對齒輪箱故障特征提取及選擇技術(shù)進(jìn)行了深入研究。利用二進(jìn)制小波包分析方法對振動信號進(jìn)行分解與重構(gòu)，按照理論依據(jù)對特征變化明顯的重構(gòu)信號進(jìn)行頻譜分析并提取特征能量;利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對振動信號分解與重構(gòu)，對重構(gòu)的各頻段信號進(jìn)行頻譜分析并提取特征能量，在考慮同一特征值在不同故障情況下的區(qū)分度及不同特征值在同一故障情況下的區(qū)分度的基礎(chǔ)上，對提取的EMD能量進(jìn)行選擇;利用BP神經(jīng)網(wǎng)

5、絡(luò)對小波包能量和EMD能量的識別效果進(jìn)行比較;提取振動信號的時域指標(biāo)并進(jìn)行選擇;對噪聲信號進(jìn)行EMD特征能量提取與選擇。
　　 最后，針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能控制連接權(quán)值的正負(fù)、在學(xué)習(xí)過程中易陷入局部最優(yōu)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定等缺點(diǎn)，引入遺傳算法來優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值，以達(dá)到全局尋找和快速高效的目的;建立遺傳BP網(wǎng)絡(luò)模型，以提取的振動信號的時域指標(biāo)及EMD特征能量、噪聲信號的EMD特征能量作為遺傳BP網(wǎng)絡(luò)的特征輸入，進(jìn)行信息融合;選擇