低速重载行星齿轮箱故障诊断的理论与技术

行星齿轮箱广泛用于风力发电、直升机、工程机械等大型复杂机械装备中，低速重载的恶劣工作环境经常导致其关键部件的严重磨损和疲劳裂纹等故障。然而，已经研究成熟的传统齿轮箱（中心轴固定）故障诊断理论与技术不能有效解决行星齿轮箱诊断中所面临的诸多难题。针对低速重载行星齿轮箱中振动传输路径复杂导致故障响应微弱、载荷大范围瞬时波动引起振动强烈的非平稳性、多对齿轮啮合的振动相互耦合造成振动明显的非线性、低频特征频率成份噪声污染严重等棘手问题，本项目将全面深入研究低速重载行星齿轮箱故障诊断的理论与技术。主要研究内容包括：基于敏感测点的多传感器信息融合技术、振动响应和载荷波动反演算法、基于自适应总体平均经验模式分解的故障信号分解、基于随机共振增强技术的故障微弱特征提取。本项目瞄准国际研究前沿，理论、方法和应用并重，将形成低速重载行星齿轮箱故障诊断的理论和技术支持，具有重要的学术研究意义和工程应用价值。

本项目旨在针对行星齿轮箱故障诊断的难题，从基于敏感测点的多传感器信息融合技术、振动响应和载荷波动反演机制、基于自适应总体平均经验模式分解的故障信号分解、基于随机共振增强技术的故障微弱特征提取等四个方面，对低速重载行星齿轮箱故障诊断进行深入系统的研究。经过三年的研究，取得了如下成果：(1)提出了基于互信息的行星齿轮箱故障特征提取技术，对不同相关度的数据进行融合以提取行星齿轮箱故障特征。(2)提出了两种针对行星齿轮箱状态监测和故障诊断的特色参数：频谱阶次能量与正规化差谱能量和，对行星齿轮箱的5种健康状态进行了准确分类。(3)提出了基于多传感器信息融合的行星齿轮箱故障识别方法，利用自适应神经模糊推理系统的分类算法，实现了行星齿轮箱故障的自动识别。(4)提出了基于相关向量机的行星齿轮箱故障分类方法，应用于正常、第一级太阳轮裂纹、第一级太阳轮磨损、第二级太阳轮剥落和第二级太阳轮缺齿的故障分类。(5)建立了正常状态下行星直齿轮系动力学模型，得到了正常状态下的振动响应信号，并研究了响应信号的动态特性。(6)揭示了行星齿轮箱内部多对齿轮啮合相互之间的振动耦合关系，考虑了振动传递路径，建立了行星齿轮箱振动信号的数值仿真模型，得到不同齿轮故障的信号模式。(7)针对多个行星轮同时啮合导致振动信号复杂的问题，研究了行星齿轮箱振动信号分离技术，从复杂的行星轮振动信号中分离出单个行星轮的振动信号。(8)提出了自适应总体平均经验模式分解方法，该方法在提取本征模式分量的过程中自适应改变加入噪声的幅值，以及自动选择不同的筛选次数，可更好地削弱模式混淆。(9)提出了一种新的自适应随机共振方法，该方法的优势在于并行选择和优化随机共振系统的多个参数，能够清晰地检测出行星齿轮箱故障的特征频率。(10)研究了级联增强随机共振技术，并将其成功地应用于行星齿轮箱的故障诊断中，实现强背景噪声下的微弱特征增强与提取。(11)设计和完成了行星齿轮箱不同故障模式的实验，收集了振动、扭矩等大量的实验数据，对提出的理论与技术进行了验证。基于以上研究成果，共发表论文18篇，包括杂志论文16篇、会议论文2篇，其中SCI检索10篇、EI检索6篇；出版英文专著1部，完成硕士学位论文4篇、本科生科研训练和创新基金项目报告1份；申请国家发明专利7项，其中1项已授权；获软件著作权2项。在本项目研究基础之上，获国家优秀青年科学基金项目资助。