水冷低温等离子体反应器的性能试验.pdf

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1、第28卷第22期农业工程学报Vol.28No.22582012年11月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringNov.2012变速箱齿轮磨损故障的极坐标角-频表示与诊断111112贾继德，张玲玲，曾锐利，江红辉，肖云魁，朱忠奎（1.军事交通学院汽车工程系，天津300161；2.苏州大学城市轨道交通学院，苏州215021）摘要：变速箱齿轮磨损将导致振动信号中出现冲击响应成分，通过对每转内冲击响应成分的监测，可实现变速箱齿轮磨损故障诊断。为了提高变速箱齿轮磨损故障可视化监测与诊断效果，该文提出了一种极坐标角频

2、分布方法。将采集的变速箱振动信号通过连续小波变换进行消噪处理并转变为极坐标角频分布，充分表现变速箱齿轮不同磨损工况时冲击成分的变化。以每种磨损工况时6转内的能量作为齿轮磨损特征向量，并将特征向量输入给BP神经网络进行分类训练和模式识别，有效地识别了变速箱的4种磨损状态。该研究结果为极坐标角频分布方法在变速箱状态监测与故障诊断的工程应用提供了参考。关键词：变速箱，故障诊断，神经网络，极坐标角频分布doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2012.22.009中图分类号：TH165.3文献标志码：A文章编号：1002-6819(2012)-22-0058-05贾

3、继德，张玲玲，曾锐利，等.变速箱齿轮磨损故障的极坐标角-频表示与诊断[J].农业工程学报，2012，28(22)：58－62.JiaJide,ZhangLingling,ZengRuili,etal.Polardiagramangle-frequencyrepresentationanddiagnosisforgearwearfaultofgearbox[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2012,28(22):58－62.(inChinesew

4、ithEnglishabstract)更形象、更直观，在工程实践中更容易被工程技术0引言[22]人员理解与掌握。变速箱齿轮磨损是一种常见故障，磨损会引起BP（back-propagation）神经网络具有自适应性、啮合间隙变大，振动噪声增加，振动信号呈现非平容错性和非线性等特点，具有较强的自学习和联想稳时变特性。目前，对变速箱故障诊断的方法有多记忆功能，是理想的分类器。通过对各种标准信号种，由于振动分析方法可不拆解变速箱进行诊断，处理和标准样本的学习，可以把处理过程在权值和并且振动理论成熟，测量方便，因而在工程实践中阈值集中存储和记忆，有效地实现输入到输出之间得到越来越多的

5、应用应用[1-6]。[23-24]的非线性映射，实现诊断自动化。[7]在信号分析方面，Fourier变换应用最为广泛，基于提高变速箱状态监测可视化效果及故障诊较适用于平稳信号的分析和处理。魏格纳维尔分布断目的，提出了一种基于极坐标角频分布及神经网（wigner-villedistribution，WVD）能够用来分析非平络识别方法。首先介绍了极坐标角频分布原理及BP[8-10]稳信号，但是，多分量信号的WVD有交叉项存神经网络方法，然后，以LC5T81型汽车变速箱齿在，造成信号的时频特征模糊不清。轮磨损为实例，通过极座标角频分布方法，展示了小波变换（wavelettransf

6、orm）是20世纪80年变速箱齿轮4种磨损工况状态差别。最后，以每种[11-12]代后期发展起来的一门新兴的应用数学分支。磨损工况下6转内的能量作为齿轮磨损特征向量，是非平稳信号分析的主要方法，在故障诊断领域内将特征向量输入给BP神经网络进行分类训练和模[13-19]得到了广泛应用。其主要特点是能够将信号的式识别，有效地识别了变速箱的4种磨损状态。瞬态特征在二维时-频平面上展现出来。相比时域波1极坐标角频分布原理及特征提取形及频谱分析，采用基于小波变换的时频分布来监测变速箱状态变化，从可视化角度已经有了较大进1.1连续小波变换[20-21]展；然而，对于变速箱之类的旋转机械设

7、备，信号x(t)的连续小波变换为采用极坐标角频分布相对于直角坐标时频分布将*Cab(,)xt()()txt(),()t（1）xab,ab,收稿日期：2012-07-16修订日期：2012-10-10其中基金项目：国家自然科学基金资助项目（50575063／E051301）1/2tb()ta()（2）作者简介：贾继德（1962－），男，博士，教授，主要从事车辆故障诊ab,a断技术研究。天津天津军事交通学院汽车工程系，300161。第22期贾继德等：变速箱齿轮磨损故障的极坐标角