高速轻载齿轮箱功率损失分析

比较分析高速齿轮转动装置的功率损失计算方式,找出适合高速轻载齿轮箱功率损失的计算方法。通过分析计算,得到高速轻载齿轮箱功率损失主要发生在齿轮的搅油搅风和高速可倾瓦轴承上,提出提高高速轻载齿轮箱传递效率的有效途径,为进一步的研究奠定了基础。     

基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性研究

针对目前可靠性分析方法必须采用很大的统计样本数据和采用概率统计方法计算齿轮箱可靠性的不足,提出了利用齿轮箱运行状态信息来实现小样本条件下齿轮箱可靠性估计的方法:基于小波信息熵归一化的可靠性估计。基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性估计是对齿轮箱运行工程中的振动信号利用第二代小波包进行分解和重构计算,得到分解频带信号,然后计算分解频带信号的相对能量和小波信息熵归一化,最后根据小波信息熵归一化获得反应齿轮箱运行状态可靠性的指标——可靠度。在对齿轮箱可靠性估计的应用表明所提出的方法有效、合理,为齿轮箱在缺乏大样本数据、非概率统计条件的可靠性估计提供了方法。     

国家自然科学基金委员会机械工程学科2012/2013年度优秀结题项目简介 低速重载行星齿轮箱故障诊断的理论与技术

正项目负责人:雷亚国(E-mail:yaguolei@mail.xjtu.edu.cn)依托单位:西安交通大学项目批准号:510051721.项目简介针对低速重载行星齿轮箱中振动信号传输路径复杂导致故障特征微弱、载荷大范围瞬时波动引起振动强烈的非平稳性、多对啮合齿轮响应相互耦合造成振动明显的非线性、低频成分噪声污染严重等问题,研究基于敏感测点的多传感器信息融合     

熔体增压泵在工程设计选型中需要考虑的几点工况

通过分析涤纶熔体直纺生产现场的常见工况对增压泵驱动功率的影响及其规律,对照多条生产线增压泵运行维护记录,分析了长周期稳定运行的条件和短期出现故障的原因,归纳总结了影响增压泵稳定运行的主要因素,并给出了相应的建议,指出了增压泵上限产量、熔体下限输送温度、纺丝箱体内部的计量泵入口下限压力是设计选型考虑的要点;同时合适的设备选型服务系数也是长周期稳定运行的必要条件。     

一级行星架内孔淬火开裂原因分析

一批风电齿轮箱中42CrMo4钢一级行星架调质后机加工过程中发现内孔开裂。从成分偏析分析、淬火工艺验证、机加工表面磁粉探伤检测、金相分析等方面,对一级行星架进行了分析。结果表明,淬火冷却过于激烈是导致开裂的直接原因,严重的成分偏析是导致淬火开裂的主要原因。     

基于子空间方法的风机齿轮箱故障预测算法

为了减少风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种基于随机子空间识别方法的齿轮箱故障预测算法。该算法首先建立齿轮箱的随机状态空间模型,并利用正常运行时的振动监测数据计算模型的参数矩阵的特征值,并将其作为参考特征值;然后将由实际振动数据所求得的特征值与参考特征值进行比较,如果两者误差很小,则说明齿轮箱正常,反之则异常。为了减少计算量,引入均方根误差(RMSE)作为齿轮箱故障判别指标,并利用统计过程控制(SPC)原理定义该指标的阈值。最后,对一台实际风机的振动监测数据进行仿真,结果表明了所提出算法的有效性。     

超高转速齿轮箱轴承-转子系统性能分析及优化设计研究

以可倾瓦轴承-转子系统为基础,仿真计算分析了轴承跨距、轴径及轴承相关参数对轴承-转子系统临界转速的影响,为高速齿轮箱轴承-转子的优化设计提供依据.研究表明,跨距的影响与转速关系密切;轴径超过54 mm后,影响可忽略;间隙比、支点偏移及预负荷系数对1阶、2阶临界转速的影响趋势基本相同,关系曲线分别为线性、对数和指数形式.根据分析结果,设计了60000 r/min齿轮箱,轴承-转子系统通过空载试验,齿轮箱整体性能满足要求.     

针对齿轮箱阶次噪声问题的多体仿真

针对工程上的齿轮箱阶次振动噪声问题,建立包含3D齿轮、线性轴承、柔性壳体等的齿轮箱多体动力学仿真模型.计算在电机外特性扭矩输出下,时域的齿轮轴轴承力及齿轮箱壳体表面振动速度.对时域的仿真结果进行快速傅里叶变换,分析其频域的阶次特性;同时进行全负荷工况下车内振动噪声测试,以测试结果评估多体仿真的指向性.仿真结果与测试结果相比:11阶对应共振频率误差-6.3％,29阶对应共振频率误差-10.4％,验证了基于多体仿真方法进行齿轮箱阶次噪声分析的可行性.     

郑州地铁电客车齿轮箱典型故障分析

结合郑州地铁运营过程中出现的2起齿轮箱典型故障,通过对齿轮箱拆解检查,进行相关的检测分析,追溯齿轮箱箱体生产工艺,并从结构设计方面进行分析,最终明确了故障原因,并针对相应的缺陷提出了优化措施,可以为其他项目类似结构的齿轮箱检修及故障分析提供参考.     

基于双隐含层RWPSO-BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究

针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propa-gation,BBP)神经网络(RWPSO-BP)的齿轮箱故障诊断方法.对江苏千鹏诊断工程有限公司所公布的齿轮箱故障诊断实验中的原始振动数据进行多特征值提取;利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征集进行降维处理,将多个变量的数据集转变为较少新变量的数据集(即主成分),把所选主成分归一化处理后利用双隐含层RWPSO-BP 神经网络进行诊断分析;将分析结果与单隐含层RWPSO-BP神经网络对测试样本的识别结果作对比.最后的诊断结果为:双隐含层RWPSO-BP神经网络的误差更小,可以较为准确地对齿轮箱故障类型进行有效的识别.