故障齿轮的振动分析和故障诊断.docx

1、故障齿轮的振动分析和故障诊断摘要：齿轮作为现代机械设备中使用极其广泛的连接和传动零部件，故障发生概率比较高，一旦发生故障会造成停机停产，甚至威胁到人员安全。目前齿轮故障诊断方式比较多，但是传统方法在进行诊断时未将齿轮振动信号的非线性因素考虑在内。为了弥补这方面的局限，本文在总结和借鉴前人研究成果的基础上，采用分形理论这一非线性分支学科，将其与具有非线性特点的神经网络相结合进行齿轮的故障诊断。本文首先介绍了齿轮故障诊断的研究意义和发展现状，分析了传统故障诊断方法的不足，在此基础上提出了本文的研究内容和研究方法。针对齿轮故障，对典型故障进行了研究介绍，分析了齿轮运行时的振动类型，然后选取三种常见典

2、型故障从有限元的角度分析了振动特性。简单介绍了分形理论与神经网络理论，证明了这种方法的有效性和正确性。关键词：故障诊断，齿轮，有限元，分形理论，神经网络VIBRATION ANALYSIS AND FAULT DIAGNOSIS FOR FAULT GEARAbstract:As an extremely wide used component of coupling and transmiin modern mechanical equipment,the gear has a high fault probability.Its fault will cause an outage,shu

3、tdown,and even a threat to the safety of personnel.There are a lot of gear fault diagnosis methods,but the traditional methods dont take the nonlinear factors into account when making the fault diagnosis.In order to compensating for the limitations in this regard,based on the research achievement of

4、 previous study,this paper presents a new gear fault diagnosis method which combines the nonlinear branch discipline-the fractal theory and neural network which has nonlinear characteristics.Firstly,this paper introduces the research significance and development of the gear fault diagnosis,analyzes

5、the deficiencies of the traditional methods of fault diagnosis,and then presents the research content and method.For the gear fault,this paper does research and introduces of the classical faults, analyzes the types of gear vibration when running,and chooses three classic types of gearfaults to anal

6、yze its vibration characteristics by the finite element method.Then this papersimulates classic faults of gear on homemade test bed to acquire the vibration signals ofthe gear.This realizes the combination diagnosis via the fractal theory and neural network.By the double verification of theoretical

7、data and experimental result,and the high diagnosisaccuracy rate,this method proves to be correct and validated.A gear fault diagnosis system is designed by the Visual Basic and MATALB,whichhas a good user interface and easy operation.This system makes a summary of the research content,which makes t

8、his paper advance from theoretical research towards practical application.Keywords:fault diagnosis;gear;finite element;fractal theory;neural network;目 录摘 要11绪 论11.1齿轮故障诊断的意义及发展现状11.1.1研究意义11.1.2发展现状21.2分形理论和神经网络在故障诊断中的应用41.2.1分形理论在故障诊断中的应用41.2.2神经网络在故障诊断中的应用41.3本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）52齿轮振动分析与故障模拟

9、试验52.1齿轮典型故障介绍52.2齿轮振动类型及特征72.2.1齿轮振动类型介绍72.2.2故障齿轮振动信号特征82.3齿轮振动有限元分析102.4本章小结243分形理论的研究及应用253.1分形概述253.2分形维数263.2.1 Hausdorff维数DH263.2.2计盒维数DB273.2.3信息维数Di273.2.4关联维数Dc283.2.5网格维数DF283.2.6 Hurst指数H293.3分形滤波原理293.3.1模糊控制滤波原理303.3.2短时分形维数303.3.3滤波参数的确定313.4分形滤波的应用313.4.1分形滤波的验证313.4.2故障齿轮振动信号的分形滤波33

10、3.5本章小结384神经网络理论及设计应用384.1人工神经网络基本理论384.1.1人工神经元模型384.1.2神经网络的拓扑结构424.1.3神经网络的学习444.2本章小结45总结46致谢47参考文献481绪 论1.1齿轮故障诊断的意义及发展现状1.1.1研究意义伴随着我国国民经济的快速发展，能源、交通、建筑、机械等各行业也高速发展,而齿轮因为具有结构紧凑、承载能力大、传动效率精度高、工作稳定可靠等优点，使得它被广泛用作机械设备中的连接和动力传送装置，在任何大型机械设备中都有着不可取代的重要作用。中国汽车工业协会在上半年公布了一份数据，该数据表明汽车行业在 2012 年第一季度取得了较高

11、的增长，这同去年情况一致；此外，根据今年上证、深成两市公布的年报业绩来看，除了极个别的汽车类上市公司出现亏损外，其他的公司的业绩都有一定程度的增长，有的增长甚至超过了 50。而齿轮作为汽车中不可或缺的传动装置，其重要作用自然不言而喻。现代生产中机械设备朝自动化、柔性化、高效率、高性能方向发展的同时，也越趋大型化、强载化、连续化、复杂化，生产规模越来越大、设备功能越来越强大、系统机构越来越复杂、连续运行时间越来越长，这样虽然提高了生产效率、增加了产量、降低了生产成本，但是与此同时，齿轮故障所造成的损失也越来越严重，轻微的情况是是工厂生产线停机停产，情况严重的甚至会导致人员伤亡、影响公司甚至全行业

12、质量信誉等。轧钢机械是现代机械中大型重载的典型设备，其中采用的齿轮箱的工作条件尤为恶劣。而广泛应用的齿轮的故障是引发机械设备故障的一个非常重要的因素，根据日本新日铁会社的统计，在齿轮箱部件的所有故障情况中齿轮故障大概占了 60%，而根据丰田利夫统计指出，传动机械中由齿轮所引起的故障占所有比例的 80%，旋转机械中由齿轮所引起的故障约占所有零部件故障发生比例的 10%。因此，无论是从经济角度来讲，还是从安全角度来说，进行齿轮故障诊断都具有异常重要的意义。此外，对齿轮进行故障诊断还可以在故障发生早期发现问题，有利于充分发挥设备的潜在能力，提高设备的生产和使用年限，降低设备在整个服役期间的全生命周期

13、费用。综上所述，齿轮故障诊断的意义在于改革设备维修制度，将传统的定期检修变为预知维修，准确地、及时地对齿轮的故障或不正常状态进行诊断，预防或者避免-故障的发生，对设备的运行给予必要的指导，提升设备运行的安全、可靠和有效性能，节约大量的维修费用，减少不必要的维修时间，从而增加设备安全生产的时间，延长设备服役时限，大幅度提高生产率，降低故障损失和生产成本，保障设备尤其是人员的生产安全。1.1.2发展现状20世纪60年代中期，齿轮的振动问题作为评价齿轮装置优劣的指标引起了全世界关注70年代的时候产生了简单的齿轮故障诊断方法，随后人们开始尝试将频谱技术和电子测量技术引入到故障诊断之中，并取得了成功；进

14、入80年代，力、电、磁、振动、噪声、温度等多种传感技术和模式识别、模糊理论等多种信号分析技术也被应用于齿轮故障诊断；发展到今日，故障诊断已经成为一门融合了力学、光学、声学、摩擦学、信息学、机械学、设备管理学、测试技术、计算机技术的多学科交叉的前沿学科，国内外在故障诊断上也取得了比较大的成就。国外一些发达国家，如美国、英国、日本、瑞典等不单建立了专门的故障诊断研究机构中心，在故障诊断的实际应用上更取得了很多成果，开发出了相应的仪器和设备，如美国的M6000系列产品已经广泛在生产应用，丹麦的声发射检测和机械振动检测仪器水平很高。我国故障诊断研究起步较晚，理论发展迅速接近国际水平，但是在实际应用的设

15、备和仪器开发上和发达国家还有一定差距，且进行故障诊断时仍然以专业人员分析为主，诊断仪器和分析系统仅仅是被当作辅助的处理工具来使用，对人的依赖程度较大。目前对齿轮故障诊断的研究总体上分为以下内容：信号采集和处理分析、典型故障机理研究和特征提取、人工智能与故障诊断的结合以及故障诊断仪器和设备的开发这四个方面。信号采集和处理分析方面，国内外现在已经有了相当多的方法。对于信号采集，有不同的传感技术可供使用，包括力、电、磁、振动、噪声、温度等。而对于信号处理分析，传统的方法有时频域波形分析、细化谱分析、傅里叶变换、功率谱分析等，新式的方法有小波和小波包技术、谐波小波分析、Hilbert-Huang变换、Wigner-Ville时频分布、短时傅里叶变换等，这些方法都取得了一定的效果。如同济大学的董辛旻提出运动能量Hilbert-Huang变换分析方法并在工程实践中取得较好的效果。重庆大学的刘小峰研究的谐波小波包变换的解调分析法，并分析了它在齿轮磨损和点蚀这两种故障类型中的应用；何正嘉研究了Wigner-Ville时频分布及短时傅里叶变换，并出版了相关著作。典型故障机理研究及特征提取方面，虽然故障机理研究仍需继续完善和研究，但是目前业已取得一定的成绩。1979年，范垂本出版的齿轮的强度和试验著作中对齿轮点蚀、胶合、折断三种故障产生机理进行了详细介绍；屈梁生也在1986年出版