基于倒频谱法在齿轮箱故障诊断中的应用

采用LabVIEW的虚拟仪器平台,建立数据采集系统,对齿轮全生命周期的振动信号进行在线采集。利用基于时域与频域分析法（功率谱）相结合的处理方法,对齿轮整个周期中可能出现的情况进行分析。文中主要介绍倒频谱的分析方法,对啮合频率和边频特征进行提取分析,来确定故障的性质.     

中心驱动磨机减速器箱体强度有限元分析

针对3550 kW中心驱动磨机减速器箱体,综合考虑自重和工作载荷的作用,采用ABAQUS有限元软件建立了箱体有限元模型,计算得出箱体的应力和位移,为低速重载齿轮箱箱体的结构设计及优化提供了理论依据。     

变速箱后副箱齿轮强度提升的研究

利用ANSYS软件对某变速箱后副箱齿轮强度进行了有限元分析,分别从壳体变形、轴变形等因素考虑,通过有限元分析与台架试验相互验证,最终确定后副箱低档大齿轮齿形修形角度,并通过了台架试验验证。     

大功率重载密炼机行星齿轮箱研究

密炼机齿轮箱是橡胶行业密炼机核心传动部件,其性能直接决定橡胶密炼效果。介绍了大功率重载密炼机行星齿轮箱原始参数、结构布局、齿轮设计、行星机构设计、润滑密封等。     

JC120DB交流变频电机驱动单轴绞车设计

JC120DB交流变频驱动单轴绞车在主轴装置的两端分别有两台变频电机,电机通过联轴器与悬吊式一级半行星减速器的两个输入轴相连,经两级减速后通过齿轮离合器与主轴联接,在行星减速器与主轴之间有液压齿轮离合器.JC120DB绞车综合运用了行星减速技术、全数字交流变频控制技术、能耗制动与盘刹技术、自动送钻、智能软启动等新技术,整体技术性能先进,并具有体积小、质量轻、结构简单、效率高、使用维护简单、自动化程度高等特点.     

拉伸弯曲矫直机齿轮箱系统动态特性分析

齿轮箱作为拉伸弯曲矫直机的主要组成部分,其运行状况的稳定性对拉伸弯曲矫直机机组及带钢产品的质量有着重要影响。利用三维建模软件建立齿轮箱系统的三维实体模型,再运用有限元仿真软件对齿轮箱系统整机进行了模态分析和谐响应分析(激励为齿轮之间啮合所形成的冲击激励),分析结果与实测结果相符,得到了齿轮箱系统的整体动态特性,为拉伸弯曲矫直机组结构调整及调整后系统振动特性的预测提供参考。     

风电机组齿轮箱在用润滑油运行状态分析

为监测某风场5台风机的齿轮箱润滑油的运行状态,对影响齿轮油衰变和齿轮箱寿命的指标,如齿轮油黏度、黏温性能、水分、酸值和污染物等进行监测,分析在用润滑油在不同运行时间下各个指标的变化情况。结果表明：在不同运行时间下各齿轮油的运动黏度有一定变化,但未发生明显衰变,对齿轮箱不会产生较大影响;酸值和水分的测试结果也显示齿轮油尚未发生明显的劣化;在不同运行时间下齿轮油的动力黏度变化不大,表明齿轮油并未受到严重的剪切作用,其结构没有发生明显的变化;温度对齿轮油有重要的影响,随着温度的降低,齿轮油的动力黏度逐渐变差,因此,齿轮箱的运行应控制在合适温度范围内。污染度测试结果表明,齿轮油的污染度已超标,最高达到22/20/17,最低为18/16/11,可采用更换过滤器或者安装旁路过滤系统的方式来控制该风场风机齿轮箱润滑油的污染度,以延长齿轮箱的使用寿命。     

高速贴标机变速箱齿轮校验

介绍了高速贴标机的工作原理和主要部件结构,同时对60 000瓶/h高速贴标机的变速箱齿轮进行了计算和强度校验工作,并形成了数据,可为后期变速箱国产化工作提供很好的帮助.     

A novel fault diagnosis technique for wind turbine gearbox

The gearbox is one of the most important parts of a mechanical equipment. The importance of fault diagnosis in rotating machineries for preventing catastrophic accidents and ensuring adequate maintenance has received considerable attention. In this study, a fault diagnosis method based on gearbox vibration signal monitoring is used to differentiate the signal characteristics of different working conditions and improve the accuracy of diagnosis. The time-domain sequence approximate entropy (ApEn) adaptive strategy is used to propose a wind turbine intelligent fault diagnosis algorithm based on a wavelet packet transform (WPT) filter and a cross-validated particle swarm optimized (CPSO) kernel extreme learning machine (KELM). First, the correlation between the parameter requirements of the intelligent diagnosis system and the system complexity analysis is analyzed. Then, the parameters related to the wavelet filter is determined by calculating the ApEn of the time-domain sequence. Finally, a compact wind turbine gearbox test bench is constructed and tested to validate the proposed ApEn-WPT+CPSO-KELM to identify gearbox-related faults for verification. Results show that the proposed ApEn-WPT+CPSO-KELM method can accurately identify four states of the wind turbine gearbox.     

基于深度残差收缩网络的风力发电机齿轮箱故障诊断

提出了一种基于深度残差收缩网络的风力发电机齿轮箱故障诊断方法。首先，通过齿轮箱动力学模拟实验平台采集9种工况下的8种故障的振动信号；其次，对所采集的信号进行数据预处理，将其输入至深度残差收缩网络中训练；最后，利用反向传播算法不断优化网络参数，实现变工况下风力发电机齿轮箱故障的识别与分类。实验结果表明，所提方法在变工况场景下，可有效提取齿轮箱的故障特征并具有较高的识别准确率，证明了其在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的可行性及有效性。