fme | 前沿研究：传动系统振动溯源——从表面振动到啮合刚度—论文—科学网-米乐m6棋牌官网

论文标题：（传动系统振动溯源——从表面振动到啮合刚度）

期刊：

作者：xiaoluo yu（于小洛）, yifan huangfu（皇甫一樊）, yang yang（杨阳）, minggang du（杜明刚）, qingbo he（何清波）, zhike peng（彭志科）

发表时间：23 nov 2022

doi：

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基于齿轮箱体振动信号辨识啮合刚度的齿轮故障诊断

作者列表

xiaoluo yu（于小洛）, yifan huangfu（皇甫一樊）, yang yang（杨阳）, minggang du（杜明刚）, qingbo he（何清波）, zhike peng（彭志科）

关键词

gearbox fault diagnosis, meshing stiffness, identification, transfer path, signal processing

齿轮箱故障诊断，啮合刚度，辨识，传递路径，信号处理

原文链接

文章简介

在旋转机械故障诊断领域，信号分解与机器学习作为故障特征提取的两大类主流方法，均要求测试的振动信号包含能够实现正异常分类的显式或隐式特征。然而，以履带车辆传动装置为代表的复杂传动系统具有结构高度集成、服役工况恶劣等特点，故障特征在复杂的结构振动传递过程中大幅衰减甚至改变，进而被强噪声污染。因此，对传动系统振动溯源进而提取原始故障特征，对复杂装备的监测诊断具有重要意义，同时伴随着巨大科学挑战。

实际测试的振动信号是齿轮啮合振动经转子、轴承及箱体结构特性复合影响下的结果，本文采用动力学与传递路径理论联合建立了上述振动传递过程的解析模型。

进而，基于建立的解析模型，分别求解传递路径方程及系统动力学方程的反问题，实现从箱体表面振动信号到齿轮啮合刚度的振动溯源。

实验结果表明，辨识的啮合刚度呈现出与经典动力学模拟高度相似的故障特征，并表现出一系列有益于故障诊断的性质，如物理意义明确、鲁棒于测点位置、指示故障程度等。将辨识的啮合刚度与相似性指标相结合，还能够进一步实现故障分类，并在一定程度上表现出与迁移学习类似的泛化至其它转速和负载工况下的能力。

本文的研究结果对复杂装备的故障诊断问题具有参考意义。

文章亮点

1.动力学与传递路径联合建模对传动系统齿轮啮合振动的传递过程进行解析描述。

2.通过求解两阶段反问题实现从箱体表面振动信号到齿轮啮合刚度的振动溯源：第一阶段求解传递路径方程的反问题，第二阶段求解系统动力学方程的反问题。

3.由箱体表面振动信号辨识的齿轮啮合刚度呈现出与经典动力学模拟高度相似的故障特征，从而侧面印证了经典动力学建模实际机械系统的有效性。

4.对消除振动传递过程中结构传递路径影响的尝试。

文章作者简介

何清波

上海交通大学机械与动力工程学院教授、博士生导师，国家“万人计划”青年拔尖人才，上海交通大学装备智能运维与大数据研究中心主任（中心网站）。

研究方向为机械装备故障诊断与智能运维、超构材料振动感知与声学探测、动态信号处理与大数据分析，主持了国家自然科学基金、两机专项课题、国家重点研发计划课题等国家及省部级科研项目十余项。提出了超构材料计算振动感知理论与方法，发展了非平稳信号的非线性特征增强方法，解决了机械系统振动溯源和故障诊断难题，发表nature communications、matter、cell reports physical science等国际期刊sci论文100余篇，入选2020和2021年度爱思唯尔“中国高被引学者”榜单。获安徽省自然科学二等奖（排名第1)、教育部新世纪优秀人才支持计划、isfa 2016和damas 2021国际学术会议最佳论文奖、国家自然科学基金委机械学科优秀结题项目。学术兼职担任ieee仪器与测试学会南京/上海/武汉联合分会主席、全国高校机械工程测试技术研究会在线检测分会副理事长、《振动工程学报》和《动力学与控制学报》青年编委、ieee高级会员等。

彭志科

宁夏大学党委副书记、校长，国家杰青，国际声学与振动学会 (iiav) 杰出会士，机械系统与振动国家重点实验室副主任。

研究方向为设备故障诊断与智能运维、信号处理与大数据分析、振动分析与控制、非线性动力学，主持了包括两机专项、国家自然科学基金创新研究群体、杰青和上海市国际合作重点等在内的20多个重要项目。2014至2020年连续入选爰思唯尔“中国高被引学者”，获上海青年科技英才提名奖、中国振动工程学会青年科技奖、教育部自然科学一等奖（排名第2）和教育部科学技术进步二等奖（排名第5）、英国无损检测学会（the british institute of non-destructive testing）2019年度 cm innovation award。学术兼职担任全国科技创新领军人才联盟理事、上海市青年科技人才协会副会长、中国振动工程学会设备故障诊断专业委员会副理事长、中国振动工程学会非线性振动专业委员会副主任委员、中国力学学会动力学与控制专业委员会委员、中国振动工程学会理事、上海力学学会理事、国际声学与振动学会 (iiav) 杰出会士 (distinguished fellow)等。

摘要

gearbox fault diagnosis based on vibration sensing has drawn much attention for a long time. for highly integrated complicated mechanical systems, the intercoupling of structure transfer paths results in a great reduction or even change of signal characteristics during the process of original vibration transmission. therefore, using gearbox housing vibration signal to identify gear meshing excitation signal is of great significance to eliminate the influence of structure transfer paths, but accompanied by huge scientific challenges. this paper establishes an analytical mathematical description of the whole transfer process from gear meshing excitation to housing vibration. the gear meshing stiffness (gms) identification approach is proposed by using housing vibration signals for two stages of inversion based on the mathematical description. specifically, the linear system equations of transfer path analysis are first inverted to identify the bearing dynamic forces. then the dynamic differential equations are inverted to identify the gms. numerical simulation and experimental results demonstrate the proposed method can realize gear fault diagnosis better than the original housing vibration signal and has the potential to be generalized to other speeds and loads. some interesting properties are discovered in the identified gms spectra, and the results also validate the rationality of using meshing stiffness to describe the actual gear meshing process. the identified gms has a clear physical meaning and is thus very useful for fault diagnosis of the complicated equipment.

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