齿轮性能退化评估的时序重构模型

齿轮性能退化评估是预诊断的提前和基础,针对概率相似度量评估方法存在模型复杂,容易过早饱和等现象,提出一种基于AR (Autoregressive model)模型和字典学习的齿轮性能退化评估的重构模型方法,其中AR模型用于提取齿轮振动信号的状态特征,字典学习通过正常状态下构建的字典模型(Dictionary learning, DL)对测试样本进行AR模型系数重构。首先提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建过完备字典模型,然后将待测信号的AR系数作为特征向量输入字典模型中得到重构后的AR模型系数。最后由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根误差作为性能劣化程度指标。全寿命疲劳实验数据分析结果表明,与传统时域指标相比该方法对早期故障更敏感且具有与齿轮故障发展趋势一致性更好等优点。     

失效相关下齿轮传动系统的可靠性稳健优化设计

本文研究了不完全概率信息下齿轮传动系统多失效模式相关时的系统可靠性评估与优化设计问题。首先,建立了齿轮传动系统不同失效模式的可靠性模型;其次,采用基于三阶矩的鞍点逼近方法,实现了各失效模式的边缘失效概率估计,并建立了基于鞍点逼近的可靠性灵敏度模型;然后,考虑相关性对系统失效概率估计的影响,提出了基于Copula函数的系统可靠性评估方法;最后,讨论了齿轮传动系统的可靠性优化设计问题。经过数值算例验证可知,采用不同copula函数计算得到的失效概率有很大差异,其中Gaussian和Clayton Copula得到的结果与蒙特卡罗模拟结果基本一致。采用Clayton Copula进行了可靠性优化设计,所得结果可为齿轮传动系统的优化设计提供参考。     

基于多元退化数据的RV减速器可靠性评估

针对RV减速器的可靠性评估需求，结合减速器传动误差及回差的性能退化试验数据，分别建立了可用于描述减速器性能退化过程的Gamma过程传动误差及回差退化模型，利用最大似然估计法对退化模型参数进行估计。以上述两种模型作为一元边缘分布函数，通过Copula函数建立了RV减速器二元退化模型，并对该减速器的可靠性及预期失效寿命进行了评估。结果表明，基于传动误差和回差退化模型的可靠度评估结果与试验结果基本一致，模型能够较为准确地描述RV减速器的性能退化过程。Gaussian Copula函数较适合描述RV减速器二元退化指标间的相关性；采用该函数可得出该工况条件下RV减速器在任意可靠度时的预估失效寿命。     

基于马尔科夫链的车桥齿轮剩余寿命预测研究

为解决车桥齿轮剩余寿命随时间变化趋势难以预测的问题,提出一种基于马尔科夫链的齿轮剩余寿命预测模型。该方法首先从采集的原始振动信号中提取齿轮的1～3倍啮合频率边频能量作为退化指标,再求取退化指标的增量序列并用于寿命预测;然后通过聚类方法对增量序列进行状态划分,从而获得状态转移概率矩阵;从而建立基于马尔科夫链的剩余寿命预测模型。采用车桥耐久试验的全寿命数据验证模型的有效性,结果表明,提出的模型在车桥开始退化后的预测平均相对误差为9.5%,相比于传统的马尔科夫模型具有更高的预测精度。     

基于状态的数控机床主轴可靠性评估

数控机床主轴的健康状态直接关系到加工产品的质量和企业的安全生产。根据数控机床主轴的状态监测数据,建立了一个基于多观测序列隐Markov模型的可靠性评估模型。该模型提出了Spearman权重分析方法,通过对多性能指标观测序列及设备健康状态的Spearman秩相关分析获得各性能指标的定量权重,体现了各性能指标在设备健康评价中的贡献。并利用矢量量化及加权分析将多性能观测序列转换为单观测序列,通过隐Markov模型获得设备状态变迁概率,从而实现对设备的可靠性评估。最后将上述模型应用于某型数控机床主轴的可靠性评估,模型评价结果与现场数据比较吻合,证明了该模型的有效性。     

S能量分布特征和SVM在齿轮故障诊断中的应用

准确提取振动信号特征,是齿轮故障诊断的关键问题。为此,提出了一种基于S变换能量分布特征和SVM的故障诊断方法。首先对齿轮故障信号进行S变换得到时频矩阵,然后利用该矩阵构建能量分布特征。最后建立SVM齿轮故障识别模型,将对应的特征样本输入到模型中进行训练和识别,以达到对齿轮故障的准确分类。将所提出的方法应用于齿轮故障检测和诊断。通过实际故障实验数据对所提方法进行了验证。结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,能够准确地识别齿轮故障,具有较高的准确率和使用价值。     

机电装备性能退化建模与健康状态评估方法

机电装备具有结构复杂、样本量少、工况多变的特点,对其进行预防性维修十分困难,因此研究其性能退化规律以及健康状态评估对预防性维修具有重要意义。以机电装备为研究对象,利用维纳过程研究性能退化建模与健康状态评估方法。建立了描述单性能退化的维纳过程模型,并给出融合多性能退化的维纳过程模型,得到了多性能退化轨迹,实现了多性能状况下的性能退化预测。利用逼近理想解法和马氏距离,根据相对贴近度划分出装备健康状态空间,并将性能退化轨迹转换到健康状态空间中,实现了对装备健康状态的评估。在数控机床进给系统试验平台上进行实验,验证了融合多性能退化的维纳过程模型和健康状态评估方法的正确性和有效性。     

云模型在齿轮健康状态评估中的应用研究

传统的齿轮故障诊断及状态评估建立在对典型故障机理的研究和特征提取的基础上,往往忽视温度、湿度、PH值等环境因素对齿轮可靠运行带来的影响。同时,即便在考虑环境因素的一些健康状态评估方法中,也存在处理定性语言描述的环境因素时受到很大主观因素干扰的问题,影响了评估的准确性。针对以上问题,引入云模型,对定性的环境因素语言描述进行定量不确定性转换,建立了基于云模型的齿轮健康状态评估模型,使其更符合实际情况,通过案例验证了该方法的实用效果。     

基于连续隐马可夫模型的变工况风机齿轮箱性能退化评估

为排除工况变化给风机齿轮箱性能退化状态特征提取带来的干扰,引入基于干扰属性投影(Nui-sance Attribute Projection,NAP)的特征变换方法.将变换后的特征向量作为观测值建立正常状态下的连续隐马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov model,CHMM),以模型输出概率与正常状态输出概率的偏离程度作为齿轮箱性能退化的评估依据.为建立动态警报系统,提出利用极限误差法对输出结果进行统计处理划出分级警报线,为后续维护计划制定提供参考.     

基于性能退化数据和竞争失效分析的可靠性评估

研究竞争失效模式下的可靠性评估问题,同时考虑退化失效和退化过程中的突发失效对系统可靠性的影响.针对退化轨迹建模方法的不足,采用退化量分布函数描述产品性能的退化过程.考虑突发失效与退化程度的相关性,提出从退化量角度计算突发失效的累计分布函数.在退化量分布函数中按照一定的条件概率剔除突发失效,建立竞争失效的可靠性评估模型,...     

基于变分自编码器的轴承健康状态评估

针对现有数据驱动型轴承健康状态评估方法普遍存在的特征信息损失大、泛化能力弱和数据依赖强等问题，提出了一种面向高熵特征数据的变分自编码器(variational auto--encoder, 简称VAE)轴承健康状态评估模型。该模型通过学习健康状态下轴承振动信号频谱在特征空间中的高维潜在概率分布，实现对轴承运行健康状态的定量评估。首先，对基于VAE的健康状态评估模型进行理论阐述；其次，建立基于变分证据下界的状态评估指标；最后，通过对比实验证明：变分自编码器在处理轴承运行状态评估方面具有良好的准确度，对异常状态更为敏感；无需人为提取特征和复杂的参数设置，不需对特定的系统进行针对性的参数设置和调校；在小容量训练数据集上仍具备良好的鲁棒性，在工程应用上具有一定的推广价值。     

概率信息不全时基于Copula理论的可靠性及基本变量重要性测度分析

针对工程中概率信息不全的可靠性问题,利用Copula理论逼近基本变量的联合分布函数和联合概率密度函数,建立Copula逼近基础上可靠性分析的自适应截断抽样法,并建立Copula逼近基础上基本变量对失效概率影响的重要测度分析的自适应截断抽样法.在所建模型中,基于Spearman相关系数的Copula函数被用来描述模型的相关性部分,其本身不受各个变量边缘分布的限制,比传统的Pearson相关系数具有更强的实用性.而建立在Copula逼近基础上的自适应截断抽样,可以利用自适应寻找设计点过程中的信息来计算失效概率,提高可靠性分析和基本变量重要性分析方法的效率和稳健性.在详细给出建模原理和求解流程方法后,算例用于说明模型的合理性和算法的可行性.     

基于条件分布的陆军装备系统分析中心模型可靠性增长预测

针对可靠性增长试验中未来故障发生时间的预测问题,提出基于条件分布的陆军装备系统分析中心模型可靠性增长预测建模方法。基于Weibull过程理论和可靠性增长预测理论,在故障截尾和时间截尾两种情况下,根据系统已发生故障时间的联合概率密度函数和未来故障发生时间的联合条件概率密度函数,建立未来故障发生时间的边缘条件概率密度函数,给出未来故障发生时间的预测子和预测区间。通过引入方差系数,分析未来故障发生时间的预测精度。并利用某型风力发电机组变桨系统在现场试运行中伴随维修而获取的可靠性增长试验数据,验证本方法的可行性和有效性。不仅克服传统预测方法的局限性,而且预测精度较高。研究结果对于动态分析系统可靠性增长变化趋势,科学调整增长试验时间,合理确定设备交付时间、制定维修策略等都有明显的指导意义。     

Wear detection in gear system using Hilbert-Huang transform

Fourier methods are not generally an appropriate approach in the investigation of faults signals with transient components. This work presents the application of a new signal processing technique, the Hilbert-Huang transform and its marginal spectrum, in analysis of vibration signals and faults diagnosis of gear. The Empirical mode decomposition (EMD), Hilbert-Huang transform (HHT) and marginal spectrum are introduced. Firstly, the vibration signals are separated into several intrinsic mode functions (IMFs) using EMD. Then the marginal spectrum of each IMF can be obtained. According to the marginal spectrum, the wear fault of the gear can be detected and faults patterns can be identified. The results show that the proposed method may provide not only an increase in the spectral resolution but also reliability for the faults diagnosis of the gear.     

齿轮误差三维评定方法

研究了齿轮误差三维评定方法,以消除测量仪器定位误差对齿轮误差评定的影响,提高齿轮测量仪器的测量精度。分析了传统齿轮二维评定方法的弊端,提出将齿轮误差评定从二维评定模式转变为三维评定模式。该评定模式不再要求齿轮各项误差测量点位于特征面内,实现了三维空间内的齿轮误差测量与评定。为提高齿轮三维误差评定算法的效率,通过螺旋降维方法将三维数据降至二维数据,再对二维测量数据进行各项误差的评定。以特大型齿轮激光跟踪在位测量系统作为实验对象,对4级标准齿轮的齿廓误差进行了测量,并与传统的齿轮二维误差评定方法以及德国ZEISS公司InvolutePro软件的评定结果进行了对比。结果表明:传统齿轮二维误差评定方法有较大误差,三维齿廓评定方法与德国ZEISS公司InvolutePro软件评定结果一致,精度达到0.1μm,证明了提出的齿廓误差三维评定方法完全正确,可以消除仪器定位误差对测量结果的影响,提高了测量仪器的测量精度。     

不确定性信息条件下系统可靠性分析

在系统可靠性分析中,参数不确定性的正确表达是评价系统稳定与否的先决条件。然而,在实际情况中,影响系统可靠性的参数分布往往缺乏严格的规律性,即便参数大体符合某种分布,也存在漂移现象,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。为此引入概率盒理论,提出一种新的不确定性信息条件下系统可靠性分析方法。首先对各个不确定参数进行概率盒建模;其次,将各参数概率盒等信度离散,结合系统可靠性方程计算笛卡尔积,进而得到系统可靠性概率盒模型;最后,以零点为边界划分出风险区和稳定区,并通过积分计算面积定量地分析系统的可靠性。实验以悬臂梁系统为分析对象,与传统方法进行对比分析,实验结果表明,该方法不仅有效而且提高了准确性。     

基于UG的齿轮三维实体造型

介绍了在UG环境下,按齿轮加工方式生成齿轮三维实体的方法,并分别介绍了齿形线、齿轮坯和齿轮实体的生成过程。     

套筒式剃齿夹具的研究与应用

利用概率理论对剃齿夹具误差进行合成，利用3D—MAX软件进行剃齿过程的三维动态模拟仿真，对传统型及新型剃齿夹具的功能、结构、工艺性、可靠性进行了研究。设计制造出的套简式剃齿夹具不仅具有很高的定位精度，而且在刚性、寿命、可靠性方面均优于现行的各类剃齿夹具，应用于生产实践，使剃齿精度提高1—2级，大大降低齿轮副的传动误差。     

电子齿轮箱同步耦合控制方法

结合齿轮加工电子齿轮箱运动控制模型,从几何角度推导了电子齿轮箱展成控制误差的计算公式,分析了电子齿轮箱展成误差的产生原因。提出了电子齿轮箱同步耦合控制方法,建立了同步耦合控制模型,并对控制模型进行仿真分析,对比了采用同步耦合控制方式和非同步方式的控制效果。最后将该控制模型应用到自主开发的齿轮加工数控系统中,仿真和实验结果表明,该方法能够有效提升电子齿轮箱的展成控制精度。     

一种新型齿轮综合偏差测量齿轮及测量原理

传统渐开线齿轮综合偏差的检测常采用齿轮单面啮合法和齿轮双面啮合法。由于2种方法的测量原理及测量参数等不同,需采用齿轮单啮仪和齿轮双啮仪2种仪器分别进行测量,从而分别获得被测齿轮的切向综合偏差和径向综合偏差,2种偏差无法通过一次啮合检测得到。针对传统齿轮综合检测的不足,设计了一种由2个特殊半齿测量齿轮组成的新型测量齿轮,提出了一种新的齿轮综合偏差测量原理,并给出了其综合偏差结果的评定方法。该测量齿轮与被测齿轮通过一次类单面啮合测量,获得产品齿轮两侧齿面的切向综合偏差和径向综合偏差,明显提高了渐开线齿轮综合偏差的检测效率,降低了在测量设备上的投资。