含故障因素行星齿轮传动系统动态特性研究及故障特征提取

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能源安全问题一直都在困扰着人们。风能作为可再生的清洁能源,越来越被人们重视,风力发电已经成为各个国家重要发展对象。齿轮系统是风力发电机中必不可少的传动装置,其重要性不言而喻。随着科学技术的进步,齿轮的传动方式也越来越多种多样,人们对于齿轮传动系统的动态特性的探究也从未停止。为了全面系统的分析行星齿轮传动系统的动态特性,以及常见故障因素对传递系统的影响,本文系统的完成了齿轮传动系统动力学建模-含故障因素动态特性分析-故障特征提取-实验验证等工作。为了探究含故障因素行星齿轮传动系统的动态特性,结合Hertz接触理论和齿轮激励,建立考虑齿面接触特性的行星齿轮传动系统动力学模型,并且在模型中分别引入了行星轮、内齿圈、太阳轮三种缺齿故障因素;分别模拟了传动系统在不同故障因素影响下的工作过程,通过分析动载荷谱、浮动轨迹来研究行星齿轮出现故障的情况下传动系统的动态特性。得出结论:与内齿圈缺齿故障相比,行星轮、太阳轮缺齿对系统造成影响更大;频谱图中低频区域的幅值所在频率和故障频率有着对应关系;太阳轮缺齿故障因素使太阳轮浮动轨迹半径大幅增加。故障因素对系统动态特性影响的研究,可以为行星齿轮传动系统的故障诊断提供理论依据。针对复合故障中固有频率耦合导致的辨识不准确问题,提出自适应边界抑制ARHVD的解决方法。方法以HVD为分解算法内核,借用HVD优异的抗模态混叠性能,解决频率耦合下的信号精准分解难题,又考虑到边界效应易导致分解误差传递是分解不准确的另一根源,提出AR(自回归模型)优化HVD算法,在确保抗模态混叠分解的基础上进一步实现自适应抑制边界效应。以风电机组二级平行轴齿轮箱为实验对象,辨识效果证明ARHVD在复合频耦故障诊断中具有明显的优势。
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