我国陆用燃气轮机齿轮箱发展及关键技术研究现状

燃气轮机是一种功率大、效率高、体积小、寿命长的新一代清洁能源动力装置。燃气轮机齿轮箱是将燃气轮机输出功率减速增扭后传递给工作机的装置,是燃气轮机机组的关键配套系统之一。阐述了燃气轮机和燃气轮机齿轮箱的国内外发展现状,分析并列举了燃气轮机齿轮箱的典型结构及各自的优缺点。综述了传动系统动力学研究、行星轮均载技术、齿轮修形技术等燃气轮机齿轮箱研制关键技术及研究现状,指出了燃气轮机齿轮箱的发展趋势及需要进一步研究的问题。     

基于径向基网络的变速箱载荷识别研究

提出了一种基于径向基网络的识别变速箱载荷的新方法,该方法应用径向基函数网络建立了箱体表面振动响应信号与轴承激励之问的非参数映射模型。通过变速箱在随机激励下的载荷识别结果表明,这种利用径向基网络识别变速箱载荷的方法是可行的,并且具有识别精度高、运算速度快及稳定性好等优点。     

基于角域平均和倒阶次谱分析的齿轮箱故障诊断

本文研究旋转机械非稳态信号的分析方法。对等时间间隔采样的齿轮箱振动信号,利用插值算法实现角域重采样。为了抑制与工频无关的噪声信号以提高信噪比,对重采样信号进行了角域平均。将倒频分析引入阶次分析中,以检测出功率谱中难以辨识的周期性。以上方法成功地识别了齿根裂纹故障,说明了对旋转机械非稳态信号进行角域平均和倒阶次谱分析的可行性和有效性。     

基于有限元的履带车辆变速箱体强度分析

建立了履带车辆变速箱体的力学模型,对其载荷和结构特点进行了分析,同时根据边界条件,引入特定的约束,通过有限元方法对履带车辆变速箱体进行了结构强度分析,计算得到了等效位移和等效应力云图,分析得出了箱体结构位移和应力的分布及其数值,从而找出了原设计的薄弱环节,可为进一步改进履带车辆变速箱体的结构设计提供一定的参考和借鉴。     

带液压制动器的多级行星齿轮减速器在新型特大型三辊卷板机？…

本文介绍一种新型齿轮箱一多级行星齿轮箱,和一般卷板机比较,它的驱动结构简单,这种齿轮箱易于制造、传动性能良好。     

基于多重分形去趋势波动分析的齿轮箱故障特征提取方法

齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis, DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis, MF-DFA)是DFA方法的拓展,能够有效地揭示隐藏在多标度非平稳信号中的动力学行为。利用MF-DFA计算齿轮箱故障信号的多重分形奇异谱,而多重分形奇异谱的宽度、最大奇异指数、最小奇异指数和极值点对应的奇异指数都具有明确的物理意义,能够表征齿轮箱故障信号的内在动力学机制,适合作为齿轮箱振动信号的故障特征。提出一种基于MF-DFA的齿轮箱故障特征提取方法,将该方法用于包含正常、轻度磨损、中度磨损和断齿故障齿轮箱的故障诊断,并与DFA方法的结果进行了对比。结果表明,提出的方法对齿轮箱故障状态的变化非常敏感,能够完全分离相近的故障模式,有效地克服了传统DFA方法存在的缺陷,为齿轮箱的故障特征提取提供了一种新方法。     

基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法

针对变速齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法。变速齿轮箱中的转速具有时变的特性,而故障特征往往与转速相关,亦具有时变特性。本文方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,再根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行能量算子解调分析,根据阶次解调谱中的调制信息进行变速齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变速齿轮箱复合故障进行了分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变速齿轮箱复合故障的故障特征。     

服役工况下高速动车组齿轮箱箱体振动特性分析

为探究某高速动车组齿轮箱箱体在服役工况下的振动特性,对齿轮箱开展线路跟踪服役试验,通过分析测试系统在齿轮箱箱体多路线工况下采集的数据,研究其所真实反映的齿轮箱箱体及轴箱在实际运营线路中的振动特性.结果表明:齿轮箱箱体的振动比轴箱的振动更易受到列车速度变化的影响,且箱体的振动加速度与列车运行速度变化趋势基本一致;试验动车...     

应用Hilbert变换和ZFFT提取变速器齿轮故障特征

变速器故障齿轮振动信号,调幅现象和调频现象同时存在,其频谱中包括啮合频率及其谐波、调制产生的耦合频率。Hilbert变换无法提供足够高的频率分辨率解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,对包络信号进行复调制细化谱分析,得到齿轮轴转频基波及其谐波幅值。随着齿轮磨损程度的增加,齿轮轴转频基波及其谐波幅值明显增大,可作为齿轮磨损故障特征参数。     

基于VMD-DE的坦克行星变速箱故障诊断方法研究

为了提高坦克行星变速箱齿轮故障模式识别准确率,将变分模态分解(VMD)与散布熵(DE)结合提出故障特征提取新方法。利用波形法确定VMD分解层数,VMD分解振动信号得到一组固有模态分量(IMF);根据归一化互信息准则筛选若干IMF重构信号,计算重构信号的散布熵;将重构信号散布熵作为特征值输入到粒子群优化(PSO)的多分类支持向量机(SVM)中实现故障模式识别。通过对坦克行星变速箱的正常、行星轮故障和太阳轮故障三种状态进行模式识别,分类准确率达到100%,且计算时间较短。与基于原始振动信号DE、VMD-SE(样本熵)、VMD-PE(排列熵)及EMD-DE(经验模态分解与DE结合)等方法比较,综合考虑准确率和计算时间两个因素,基于VMD-DE的方法故障诊断性能最佳。