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行星齿轮箱振动信号具有复杂多分量和调幅-调频的特点。幅值解调和频率解调方法能够避免传统Fourier频谱中的复杂边带分析,有效识别故障特征频率。经验小波变换通过对信号Fourier频谱的分割构造一组正交滤波器组,能提取具有紧支撑Fourier频谱的单分量成分,再对单分量成分运用Hilbert变换即可实现信号的解调分析。经验小波变换能够有效分离出调幅-调频成分,不存在模态混叠现象,具有完备的理论基础,自适应性好、算法简单、计算速度快。将改进的经验小波变换应用于行星齿轮箱振动信号的解调分析;提出了一种单分量个数的估算方法,解决了经验小波变换中的Fourier频谱划分问题;给出了对故障敏感的信号分量的选取方法,提高了分析的针对性。将改进方法应用于行星齿轮箱振动仿真信号和实验信号分析,验证了该方法的有效性。 相似文献
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该文介绍了采用PLC控制+触摸屏实现设定供油流量并使回油流量跟踪供油流量变化以达到供油和回油按设定液位自动平衡的方法. 相似文献
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故障检测与状态评估对保障动车组齿轮箱的正常运行具有重要意义。通过对振动信号的特征提取方法与判定进行研究,对比不同故障模式与试验工况下的齿轮箱振动有效值、峰值、标准差、偏度、峭度等振动特征值差异。结果表明:动车组齿轮箱的故障模式直接影响振动特征值;有量纲振动特征值受运行转速影响较明显,运行转速越高,相应特征值变化越明显;无量纲振动特征值受轴承故障模拟形式的影响较大,与运行转速关系较小。综合对比各种故障状态下振动特征值的敏感度,有量纲特征值比无量纲特征值对故障更加敏感。 相似文献
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针对中国高铁发展现状以及所面对的运行环境,利用某型号高速列车传动齿轮箱为研究对象,采用半经验公式分析不同环境温度下齿轮箱对流换热系数的变化,建立箱体传热数学模型.利用Fluent对齿轮箱在不同环境温度下进行温度场仿真模拟,得出环境温度变化对齿轮箱温度场的影响趋势. 相似文献
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随着现代机械装备的复杂化,传统的故障诊断方法难以满足表征设备间的复杂映射关系,且在如今大数据背景下面临着维数灾难的问题。文章结合深度置信网络以及梯度优化算法提出了一种基于梯度优化深度置信网络(Adam-DBN),通过数据验证选取最优梯度优化算法对深度置信网络的的梯度算法进行调优。搭建模拟实际工况的行星齿轮箱实验台,通过实验台采集所得数据构成数据集对方法进行验证。实验表明文中提出的方法能够有效提高DBN网络的收敛速度与训练精度,同时具有较高的故障识别准确率。 相似文献