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基于交替式生物进化论规则的齿轮早期故障诊断方法研究

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1 绪 论

1.1 课题的来源、研究背景与意义

1.2 齿轮故障诊断方法国内外研究现状

1.3 课题的主要研究内容

2 交替式生物进化论算法

2.1 基于梯度搜索的LMS算法

2.2 生物进化论算法简介

2.3 交替式生物进化论规则

2.4 交替式进化论算法误差性能曲面搜索特性

2.5 本章小结

3 交替式进化论消噪算法及仿真分析

3.1 基于交替式进化论规则的消噪算法

3.2 齿轮故障仿真信号

3.3 交替式进化论消噪算法消噪性能

3.4 算法运算量分析

3.5 交替式进化论自适应消噪算法影响参数分析

3.6 本章小结

4 齿轮故障模拟实验

4.1 实验设备

4.2 实验条件

4.3 测点布置与实验工况

4.4 本章小结

5 交替式进化论消噪算法的实验验证与对比分析

5.1 基于交替式进化论消噪算法的齿轮故障诊断方法

5.2 参考输入与主输入的选取

5.3 交替式进化论消噪算法实验验证

5.4 齿轮故障诊断方法实验验证

5.5 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录

B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录

C. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录

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摘要

齿轮传动系统具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑、传动效率高等优点,被广泛的应用于航空航天、交通运输及机床等现代机械设备中。齿轮长期在高速重载的工况下运行,工作环境高温潮湿,齿轮容易受到损伤,引发齿轮传动故障,影响传动精度,对加工精度造成影响,严重时甚至会造成灾难性事故。在故障还未发生或早期故障时,就采取有效的措施,不仅可以消除安全隐患,减少操作人员伤亡和经济损失,还能避免重大事故的发生。从安全和经济效益角度出发,研究齿轮早期故障特征提取方法,对提高机械设备的可靠性具有十分重要的理论价值和实践意义。
  本文针对基于梯度搜索算法的自适应滤波器存在容易收敛于局部最优解的问题,引入了基于生物进化论规则的搜索算法,提出了“全局定峰,局部寻优”的搜索思想;基于此思想,提出了交替式进化论算法,并分析了该算法单峰搜索与双峰搜索的特性;基于交替式进化论算法与自适应滤波器,提出了交替式进化论消噪算法,分析了算法的消噪性能及参数对消噪性能的影响;提出了基于交替式进化论消噪算法的齿轮故障诊断与识别方法,通过齿轮箱故障模拟实验,验证了交替式进化论消噪算法的消噪性能,并成功识别了齿轮剥落故障。
  本研究主要内容包括:①针对梯度搜索算法及传统生物进化论算法存在的缺陷,提出了“全局定峰,局部寻优”的搜索思想,并基于此思想提出了交替式进化论算法。②构造了具有单个波峰与两个波峰的均方误差性能曲面,结合系统辨识案例,对比分析了基于梯度搜索算法与基于交替式进化论算法的单峰、双峰搜索性能,充分体现了“全局定峰,局部寻优”搜索思想在搜索全局最优解的准确性。③基于交替式进化论算法,提出了交替式进化论消噪算法,通过对齿轮故障仿真信号分析,并与传统的进化论及蜂窝式进化论算法进行对比,结果表明交替式进化论自适应消噪算法具有最少的运算量,最快的收敛速度。④研究了交替式进化论消噪算法性能影响参数,通过分析克隆系数、匹配系数及信噪比参数对交替式进化论自适应消噪算法消噪性能的影响,获得了克隆细数与匹配系数与算法的收敛速度及消噪性能的关系;信号信噪比在低于-70dB时交替式进化论自适应消噪算法消噪性能较差,识别滤波后信号中的故障特征较为困难。⑤设计了齿轮故障实验,模拟齿轮不同程度的剥落故障,搭建齿轮故障实验台;分析了齿轮实验台的结构,合理选取加速度传感器测点,完成不同工况、不同故障程度下振动加速度信号的采集实验。⑥提出了基于交替式进化论消噪算法的齿轮故障诊断与识别方法。通过与传统进化论及蜂窝式进化论自适应消噪算法分析结果对比,验证了本文提出的算法具有更快的收敛速度,同时将齿轮故障诊断与识别方法应用于实验信号的分析,结果表明本文提出的交替式进化论自适应消噪算法能有效的滤除干扰噪声,能提取齿轮剥落早期故障引起的微弱特征信号。

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