变载行星轮系耦合故障机理及早期故障诊断方法研究

Planetary gear systems is the key part of many large-scale equipments, and often work under the heavy load，impact ，variable load and other complex conditions. The injury faults such as spall, crack and broken often occur in its core components, and will result in major economic loss when unexpected accidents taken palace. The research will focus on the vibraion response and composite fault coupling of planetary gear systems, which is under variable load conditions and the key components have injury faults. Considering the internal and external excitation, multiple fault modes and other factors, the rigid-flexible coupling dynamics model of planetary gear systems will be established, and explore the natural characteristic change rules and vibration response evolution mechanism of planetary gear systems in the coupled failure modes. The research will focus on the separation and purification method of coupling fault information for planetary gear systems based on adaptive signal decomposition ，dual-tree complex wavelet and resonance-based sparse signal decomposition, and on the weak feature extraction and waveform inversion method of incipient fault in planetary gear system based on differential oscillator while the vibration signals are submerged in strong background noise, and the multi-dimensional characteristics of planetary gear system will be extracted. Thus, theory and technology of coupling fault mechanism and early diagnosis will be provided for planetary gear systems under varying load, and meet the urgent needs of the national economy development.

行星轮系是诸多大型设备的关键零部件之一,且常工作于重载、冲击和变载荷等复杂工况下，其核心部件极易产生剥落、裂纹甚至断裂等损伤性故障,若发生突发故障将造成极大的经济损失。课题将重点研究行星轮系在变载荷工况下关键零部件存在损伤性故障时系统的振动响应形式及复合故障耦合关系，综合考虑系统外部激励、内部激励及多故障模式激励等因素，建立行星轮系刚柔耦合动力学模型并进行求解，探索行星轮系在耦合故障模式下的固有特性变化规律和振动响应演变机理。研究基于信号自适应分解和双树复小波/共振稀疏分解的行星轮系耦合故障信息分离和净化方法，研究基于差分振子的行星轮系早期故障的强噪声振动信号的微弱特征提取及波形反演方法，提取行星轮系典型故障的多维特征。提供具有普遍意义的变载行星轮系的耦合故障机理和早期故障诊断的理论与技术，满足国民经济发展的迫切需求。

行星轮系是诸多大型设备的关键零部件之一,且常工作于重载、冲击和变载荷等复杂工况下，其核心部件极易产生剥落、裂纹甚至断裂等损伤性故障,若发生突发故障将造成极大的经济损失。课题重点研究了行星轮系在变载荷工况下关键零部件存在损伤性故障时系统的振动响应形式及复合故障耦合关系，综合考虑系统外部激励、内部激励及多故障模式激励等因素，建立行星轮系刚柔耦合动力学模型并进行求解，探索行星轮系在耦合故障模式下的固有特性变化规律和振动响应演变机理。.课题对变载行星轮系振动信号的非平稳特征提取理论与应用进行了研究。相继提出了一种基于局部特征尺度分解和Teager能量算子包络解调的滚动轴承故障诊断方法；提出了一种融合VMD与奇异值差分谱的滚动轴承故障特征提取方法；提出了基于变分模态分解的形态学滤波方法；提出了双树复小波变换与非线性时间序列方法相结合的强背景噪声下的轴承故障特征提取方法；提出了基于形态分量分析（MCA）的双树复小波降噪方法；提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法；提出了基于双树复小波变换与样本熵的滚动轴承故障诊断方法；提出了基于共振稀疏分解和快速谱峭度图的故障诊断方法；提出了基于齿轮振动响应机理和共振稀疏分解的故障诊断方法；提出将MCA与MED结合的故障诊断方法；提出了基于奇异值分解和双树复小波包的故障诊断方法；提出了基于形态分量分析（MCA）的双树复小波降噪方法；提出了应用时域分析与自适应模糊C均值聚类分析相结合的诊断方法；提出了一种基于经验模式分解和快速谱峭度的轴承故障严重程度评估方法；建立了基于信源估计和频域反卷积的故障诊断方法；将窄带干扰抵消方法引入机电设备故障诊断中，预测出振动信号中的窄带成分，并将其从原始振动信号中剥离，取得窄带干扰抵消的效果；将多维尺度分析MDS算法与BP神经网络算法相结合，对滚动轴承进行故障诊断。.经过上述研究，提供了具有普遍意义的变载行星轮系的耦合故障机理和早期故障诊断的理论与技术。