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6 个结果
  • 简介:针对行星齿轮传动故障诊断中的信号故障特征微弱、特征提取困难等问题,提出了基于自适应聚合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)和样本熵(SampleEntropy,SE)的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,针对EEMD结果存在较大的盲目性和主观性等问题,提出自适应EEMD方法;然后,使用此方法将行星齿轮箱振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMF)分量,通过相关性分析选取含有齿轮状态特征信息的IMF分量并对信号进行重构,计算重构信号样本熵值,以此判断行星齿轮箱的运行状态;最后,对行星齿轮箱故障模拟试验台采集的2种状态振动信号的自适应EEMD样本熵进行求解,并与直接样本熵、EEMD样本熵等特征提取方法对比,验证了自适应EEMD样本熵具有更好的分类能力。

  • 标签: 行星齿轮箱 聚合经验模态分解(EEMD) 样本熵(SE) 特征提取
  • 简介:针对某型行星变速箱故障机理研究欠缺和故障诊断困难的问题,在刚柔耦合动力学理论和齿轮故障信号模型基础上,建立了行星变速箱齿轮-箱体刚柔耦合动力学模型,分别计算行星变速箱正常状态和齿轮故障下的齿轮啮合力和箱体表面振动信号,进而研究齿轮故障机理,最后通过对故障模拟试验采集的实测信号与仿真信号的频谱成分对比,验证了所建模型的正确性。结果表明:齿轮发生故障时,振动信号频谱会出现相应的特征边频带。

  • 标签: 故障机理 行星变速箱 动力学仿真 刚柔耦合模型
  • 简介:针对齿轮故障时振动信号复杂、特征提取困难的问题,提出采用局部特征尺度分解(LocalCharacteristicscaleDecomposition,LCD)与双谱分析相结合的故障特征提取方法。首先,利用LCD分解法对振动信号进行分解,并结合贝叶斯信息准则(BayesianInformationCriterion,BIC)和峭度时间序列互相关系数2个指标对内禀尺度分量(IntrinsicScaleComponent,ISC)进行筛选;其次,利用双谱分析法对所选取的ISC分量进行融合,提取双谱熵作为特征量;最后,运用该方法实现齿轮振动信号故障特征的提取,并通过齿轮预置故障试验验证了该方法的有效性。

  • 标签: 特征提取 局部特征尺度分解(LCD) 双谱分析 互相关系数
  • 简介:日前.从意大利传来喜讯.二六四大队于去年底研发的新产品——出口意大利的减速机行星齿轮系列产品顺利通过了外商检测。

  • 标签: 意大利市场 产品 齿轮 地质 江西 减速机
  • 简介:介绍了某型履带式装甲车辆侧减速器被动齿轮的功用、材料、常见故障与维修,详细叙述了被动齿轮的试件准备和硬度测量过程,对硬度测量结果进行了数据分析,并讨论了测量误差的产生原因。这些测量结果为被动齿轮的疲劳可靠性分析提供了基础数据。

  • 标签: 误差分析 硬度检测 齿轮 侧减速器
  • 简介:巴山蜀水源远流长。美丽的长江之滨,巍巍的临峰山脚孕育着一个经济发展、环境优美、安定和谐的国家大型企业——重庆齿轮箱有限责任公司。42年来,该公司用汗水和睿智浇灌出一朵朵娇艳的文明之花,用文明建设的丰硕成果铺筑了重齿蒸蒸日上的发展之路。

  • 标签: 全国文明单位 创建全国 和谐重庆齿轮箱有限责任公司