基于小波包和改进核最近邻算法的风机齿轮箱故障诊断方法

齿轮箱作为风力机组的核心部件,故障频发,研究风机齿轮箱的故障诊断方法意义重大。针对最近邻(KNN)诊断方法对离群噪声不敏感和诊断精度较低的缺陷,提出了基于小波包和改进核最近邻算法的风机齿轮箱故障诊断方法。该方法应用小波包分析技术对故障特征进行提取,利用互近邻准则将故障数据集中的离群噪声点剔除,构建出基于核空间的改进型最近邻分类决策规则来识别齿轮箱的故障类型。试验表明:该方法可以有效地提升故障诊断精度和鲁棒性,为智能诊断技术的研究提供新思路。     

一种基于有限元法和弹性接触理论的齿轮啮合刚度改进算法

提出了一种将有限元法和弹性接触理论相结合的齿轮啮合刚度计算方法.该方法利用子结构法提取齿面原始柔度矩阵并分离出接触点弯曲变形,根据线弹接触变形解析公式计算接触变形,通过求解非线性变形协调方程得到齿轮时变啮合刚度和齿面载荷分布.以一对齿轮副为例,计算的啮合刚度与航空标准计算结果相差在6%以内.该方法发挥了有限元法在预测物体整体变形方面的优势,同时结合弹性接触理论能够准确计算局部接触变形的优点,与常规有限元法相比,能够有效地提升计算效率.由于接触变形问题的非线性,啮合刚度随总啮合力增加呈现非线性增大的趋势.