基于Pro/E族表的传动滚筒参数化建模

主要介绍了使用Pro/E的族表实现传动滚筒的参数化建模方法。首先,对其各零部件进行建模,产生通用零件,然后把各零部件的控制参数建成族表,最后建立装配族表,完成滚筒的系列化。当组件参数族表化实现后,进入该组件,只需选取相应名称便可得到该参数下的实体模型,从而有效地提高了实体建模速度,缩短了设计周期,具有较高的实用价值。     

基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断

基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络（EGAT）,将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。诊断过程分为两步：利用可视图算法将原始信号转化为图数据;利用EGAT对故障特征进行学习,然后即可进行故障诊断。实验结果表明：图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到 100%的准确率,表明所提出的方法对于轴承故障诊断具有明显的作用。     

EEMD和TFPF联合降噪法在齿轮故障诊断中的应用

为了消除噪声对齿轮传动系统故障特征提取的影响,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)和时频峰值滤波(time-frequency peak filtering,简称TFPF)相结合的降噪方法。针对TFPF算法在窗长的选择方面受到限制的问题,采用了EEMD方法对其进行改进,使得信号在噪声压制和有效信号保真两方面得到权衡;含噪声的信号经过EEMD分解后,得到一系列频率成分从高到低的本征模态函数(intrinsic mode functions,简称IMFs),计算出各IMFs间的相关系数,判断需要滤波的IMFs。对不同的IMFs选择不同的窗长进行TFPF滤波,把过滤后的IMFs和剩余的IMFs重构得到最终的降噪信号。用模拟仿真信号和齿轮齿根故障信号对该方法进行验证,可见EEMD+TFPF能有效地去除噪声,成功提取齿根裂纹故障特征。     

有限元法公析齿轮面摩擦力对轮根弯曲应力的影响

在齿轮传动设计中,为了更准确地计算出主动轮的齿根弯曲疲劳应力,考虑了齿轮齿面间的摩擦力并建立了较精确的有限元模型,以主动轮处于齿顶啮合位置时的轮齿为研究对象,利用有限元法分析了齿面摩擦力对齿根弯曲疲劳应力的影响,提出了摩擦力影响因子的影响系数。研究结果表明,齿轮传动设计中。两轮齿齿面间的摩擦力不可忽略。     

带式输送机重型传动滚筒的有限元分析

使用三维造型软件Pro／E创建带式输送机传动滚筒装配体的模型,采用大型有限元分析软件ANSYS对其进行静力学分析,得到传动滚筒的应力和变形的分布规律,根据分析结果提出了传动滚筒结构设计的要点,为其优化设计提供了基础。     

基于拉普拉斯特征映射的旋转机械故障识别

针对旋转机械故障特征信号复杂且难以提取有效特征量的问题,提出一种基于拉普拉斯特征映射算法(Laplacian Eigenmap,LE)的旋转机械故障识别方法。对旋转机械三类典型故障的监测信号进行提取和转换得到26个时域和频域特征量,在由此构建的高维特征空间中,利用LE算法进行特征融合,提取隐藏在高维特征空间中的故障本质和规律进行故障样本分类识别。利用二维或三维图像表示提取出的低维结果,以样本识别率及聚类分析中的类间距Sb和类内距Sw作为衡量指标,从模式识别的角度进行分析。结果表明:较之主元分析法(principal component analysis,PCA)和核主元分析法(kernel principal component analysis,KPCA),LE方法能够更好地从高维特征空间中提取出有效特征量表征设备运行状态,实现旋转机械典型故障的分类识别。     

基于CMF-EEMD的风电齿轮箱多故障特征提取

针对EMD(empirical mode decomposition)模态混叠现象和由于所添加白噪声幅值单一而影响EEMD(ensemble empirical mode decomposition)分解精度等问题,提出了一种新的信号处理方法CMF-EEMD。CMF(combined mode function)将EMD分解得到敏感的IMFs按高低频进行组合,形成两个包含高低频的本征模态函数Ch和CL,然后通过添加不同的白噪声幅值对Ch和CL分别进行EEMD分解,最后对敏感的IMFs进行循环自相关函数解调分析。将提出方法应用于仿真信号和风力齿轮箱试验台的振动信号,成功提取了多故障特征频率,验证了此方法的有效性。并通过与添加单一白噪声幅值进行对比分析,凸显此方法具有更高的分解精度。     

基于三维模型的传动滚筒参数化程序设计

利用Pro/Toolkit的强大功能建立了传动滚筒的参数化设计CAD系统。该系统通过访问零件族表来达到快速建立各种型号传动滚筒三维模型的目的,并为设计合理的滚筒提供了有限元分析模型。     

基于MED和循环域解调的多故障特征提取

针对强背景噪声环境下齿轮箱故障特征信号往往被噪声淹没等问题,提出最小熵反褶积(Minimum entropy deconvolution,MED)和循环域解调的方法提取齿轮箱故障特征。通过仿真信号发现循环自相关函数解调在强背景噪声下不具有免疫性,为了剔除噪声的干扰,提取故障特征信息,先用MED作为滤波器,以最大峭度值作为滤波的终止条件,通过仿真信号验证其强大的降噪功能,同时用提出的方法对强背景噪声下的齿轮箱多故障试验台振动信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行循环自相关函数解调分析,成功提取出故障特征,验证此方法的可靠性。     

嵌入式传感器的齿轮裂纹故障诊断

针对传统的齿轮箱体振动信号的故障诊断,提出了一种新的测试方法,即把传感器直接安装在齿轮箱体内的齿轮体上,缩短了振动信号的传递路径,有效降低了振动信号在传递过程中幅值衰减,能诊断出齿轮传动系统的早期故障。为验证该方法的有效性,对齿根2 mm裂纹的故障齿轮传动系统进行了动力学仿真和实验验证,结果发现从齿轮体上的振动信号中能成功诊断出齿轮裂纹的早期故障,而箱体上的振动信号则不能体现故障特征。这充分说明了振动信号在经过复杂的传递路径后导致幅值衰减和频率成分丢失,微弱的故障信息被削弱。这为齿轮箱的早期微弱故障的诊断提供了一种有效的方法。