基于改進的深度信念網(wǎng)絡(luò)的行星減速器智能故障診斷方法研究.pdf

1、行星減速器具有體積小，傳動比大，傳動平穩(wěn)，傳動效率高等優(yōu)點，主要應(yīng)用于車輛、船舶、風(fēng)力發(fā)電等高速大功率和低速大扭矩的機械設(shè)備傳動領(lǐng)域。但在實際的工程應(yīng)用中，行星減速器通常會承受復(fù)雜的動態(tài)作用力，很容易出現(xiàn)機械故障。當(dāng)行星減速器現(xiàn)故障后，如果沒有及時發(fā)現(xiàn)和處理，輕則導(dǎo)致整個動力傳動鏈失效停機，重則導(dǎo)致重大的經(jīng)濟損失和人員傷亡。但由于行星減速器比一般的定軸減速器復(fù)雜，其旋轉(zhuǎn)過程中行星輪不僅要自轉(zhuǎn)，還要公轉(zhuǎn)；太陽輪也要和幾個行星輪接觸；故障輪

2、齒的嚙合點的位置會隨著齒輪的旋轉(zhuǎn)而與傳感器的距離不同，從而會使測試振動信號產(chǎn)生各種調(diào)制，這些都會增加振動信號的復(fù)雜程度，使得齒輪故障引起的沖擊特征通常被各種振動分量和噪聲所淹沒，所以，不能將定軸減速器的故障診斷技術(shù)應(yīng)用在行星減速器上，需要有效的故障診斷技術(shù)來提取行星減速器中由故障引起的沖擊信號。但是，僅僅由該方法提取到的故障沖擊信號還不能快速準確的判斷出行星減速器的某個齒輪輪齒具體發(fā)生了哪種故障類型。深度學(xué)習(xí)方法能夠通過組合低層數(shù)據(jù)得到

3、更加抽象的高層數(shù)據(jù)表示，從而發(fā)現(xiàn)不同類別數(shù)據(jù)內(nèi)部之間的特征區(qū)別。將原始振動信號數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，不僅計算時間長，而且分類正確率低，所以需要通過提取行星減速器故障振動信號中的有效的時域和頻域特征作為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的輸入，從而實現(xiàn)對行星減速器智能故障診斷。
　　本文首先介紹了行星減速器與一般定軸減速器相比的特殊性，包括一般齒輪的振動機理，行星減速器的結(jié)構(gòu)特點，傳遞路徑對測試信號的影響，以及其振動信號的復(fù)雜性，并對行星減速器局部故障振動

4、信號模型做了詳細的理論推導(dǎo)。
　　然后基于優(yōu)化的 Morlet小波和峭度提出了一種沖擊信號提取方法，該方法通過使用Shannon熵來優(yōu)化Morlet小波參數(shù)，以快速獲得最優(yōu)的中心頻率和帶寬參數(shù)，再用優(yōu)化的 Morlet小波對原始振動信號進行小波變換。通過分析，我們揭示了沖擊信號應(yīng)該通過幾個特征尺度的小波系數(shù)來重構(gòu)，由于峭度指標對沖擊信號很敏感，因此用峭度指標來選擇特征尺度并獲得相應(yīng)的小波系數(shù)。此外，由于分解的小波系數(shù)可能受到噪聲的

5、嚴重污染，通過應(yīng)用軟閾值法對小波系數(shù)進行去噪，最后利用去噪了的小波系數(shù)重構(gòu)沖擊信號。從而就可以從原始信號中提取出故障沖擊信號，并用仿真信號進行了很好的驗證。
　　鑒于當(dāng)前深度信念網(wǎng)絡(luò)反向調(diào)節(jié)過程中所用的激活函數(shù)所存在的缺點，提出了改進的Sigmoid激活函數(shù)，并從理論上推導(dǎo)了該函數(shù)不僅能夠加快網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新速度，而且能夠提高數(shù)據(jù)分類正確率，并用公開的手寫字體的分類識別進行了驗證。
　　通過搭建行星減速器試驗臺，并進行太陽輪故障

6、信號采集，對原始信號及其提取的沖擊信號進行時域和頻域特征提取，將這些特征作為深度信念網(wǎng)絡(luò)的輸入，分別進行行星減速器同一負載下不同故障類型的診斷、同一故障類型下不同負載的診斷以及不同負載下不同故障的診斷，其診斷正確率都能達到95％以上。通過用行星減速器故障齒輪原始振動信號直接作為網(wǎng)絡(luò)的輸入作為對比，說明了以本文提取到的故障振動信號特征為網(wǎng)絡(luò)輸入，不僅計算時間快，而且故障診斷準確率高。對于以上各種故障診斷方案，與利用傳統(tǒng)的激活函數(shù)對比分析結(jié)