直行截割下采煤机截割部齿轮箱动态特性实验分析

目前对采煤机截割部齿轮箱振动特性的研究主要通过理论模型，但这些研究缺乏实验验证.通过实验室模拟井下真实的采煤机直行截割过程来分析齿轮箱非线性振动特性.以振动烈度为评判标准，与已有研究所得理论计算结果进行对比.以截深、牵引速度及煤岩体硬度为实验变量，分析它们对齿轮箱振动的影响规律.分析了煤岩体硬度突变冲击、拍振现象和电机启动冲击等影响齿轮箱可靠性的恶劣工况及其影响因素.本实验所得到的数据及相关结论可以为采煤机齿轮箱理论模型及可靠性分析提供参考和对照.     

兆瓦级风力发电机组齿轮箱支座的有限元分析

风电机组中的齿轮箱支座不但要支撑齿轮箱自身重量，还要抵消主轴传递过来的扭矩，其结构是否合理将直接影响到风电机组能否平稳运行。为验证齿轮箱支座结构的合理性，采用有限元软件HyperMesh对齿轮箱支座进行规则的六面体网格划分，并以有限元分析软件ANSYS作为分析平台对其进行强度分析，根据计算结果进行强度校核。分析结果表明：齿轮箱支座的最大应力值小于材料的许用应力，满足材料的强度要求，能够达到使用要求。有限元分析软件的使用，能够快速、直观地对较复杂的结构模型进行强度分析，提高了计算精度和分析效率。     

风电增速箱输出级齿轮副疲劳寿命有限元分析

建立了风电增速箱输出级斜齿轮副的三维接触有限元模型,计算了静载荷作用下齿轮副的应力应变;基于齿轮材料的疲劳试验常数,计算了材料的近似S-N曲线;对风电增速箱真实载荷谱20种工况的载荷历程进行雨流计数,得到载荷循环数、均值与幅值的关系。在FE-SAFE软件中,对斜齿轮副接触模型进行疲劳寿命分析,研究了载荷、表面粗糙度、残余应力以及轮齿修形量对齿轮副疲劳寿命的影响规律。结果表明,齿轮副应力集中处有少数低寿命点,齿轮副寿命随载荷及齿面粗糙度的增大而减小,残余拉应力使疲劳寿命减小,而残余压应力可使疲劳寿命增大,适度修形可提高齿轮的疲劳寿命。     

轧机齿轮箱技术改造及经济效益分析

文章主要分析了某轧钢厂二精轧连轧设备在生产过程中存在的主要问题，提出了由集体驱动改造为单独驱动的齿轮箱分体改造方案，对改造所需投资及其经济效益进行了经济技术分析。     

时间序列方法在齿轮箱故障诊断中的应用

采用时间序列方法对齿轮箱振动信号进行谱分析，与传统功率谱分析相比较，可提高故障信号谱峰的分辨率，将其用于齿轮箱故障诊断，可提高故障诊断的精度，并可对齿轮故障的发展趋势进行有效的预测。     

基于阶次双谱分析的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将双谱分析技术与阶次谱分析相结合，提出了阶次双谱的齿轮箱故障诊断方法．首先对齿轮箱升降速瞬态振动信号进行时域等时间间隔采样，再对时域信号实行等角度间隔重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行双谱分析，就可提取齿轮的故障特征．通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析，表明阶次双谱分析能有效地诊断齿轮的裂纹故障．     

船用齿轮箱多体动力学仿真及声振耦合分析

基于多体系统动力学理论,综合考虑齿轮副时变啮合刚度、齿侧间隙、轴承支撑刚度等内部激励以及螺旋桨外部激励,建立了含传动系统及结构系统的船用齿轮装置多刚体系统动力学模型,计算了齿轮副动态啮合力及轴承支反力;对齿轮箱及支座进行柔性化处理,形成多柔体系统动力学模型,采用模态叠加法计算了箱体表面的动态响应.而后以多体动力学分析所得的轴承支反力频域历程为边界条件,建立了箱体声振强耦合分析模型,预估了齿轮箱表面声压及外声场辐射噪声.结果表明,齿轮副动态啮合力、轴承支反力以及箱体动态响应频域曲线的峰值均出现在齿轮副的啮合频率及其倍频处;仿真所得的箱体振动加速度及外声场辐射噪声与齿轮箱振动噪声试验台架实测结果吻合良好.     

基于虚拟仪器的两挡齿轮箱故障模拟实验系统研制

为能够方便设置和复现齿轮箱故障,设计了一款具备二级传动的齿轮箱故障模拟装置,并基于LabVIEW软件开发了信号采集与处理系统。故障模拟实验系统可以在不同速度下模拟直齿或斜齿啮合故障、轴承故障。通过实验系统实际测量了齿轮不对中故障和滚针轴承断裂故障的振动加速度波形,结果表明,故障模拟实验系统能够测量、采集和处理振动信号,可作为故障诊断技术实践教学和研究平台。     

一类HX型电力机车齿轮箱自动清洗换油设备的设计开发

机车齿轮箱油具有润滑、清洗、防锈、散热、排污等作用,齿轮箱油品的质量决定机车的正常运行和使用寿命。针对目前HX型电力机车齿轮箱换油效率低、换油不彻底等问题,设计制作一种便携式电力机车齿轮箱自动清洗换油设备,该设备的整体结构为可移动车体,将设备的零部件集成安装在车体上,提高了设备现场使用灵活性,且系统设置有自动和手动两种模式,通过PLC控制实现了齿轮箱油的循环清洗、定量换油、油液加热保温等功能。经过测试,该设备能高效完成齿轮箱油的清洗换油工作,验证了该设备的实用性和可靠性。     

基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断

风机齿轮箱是风力涡轮传动系统中的关键部分,其故障发生随机、故障样本数量不足,严重影响故障诊断的准确性。针对此问题,提出一种基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,构建基于循环卷积生成对抗网络的样本生成模型,利用卷积网络和循环网络作为生成器增强样本间的时间相关性;借助Wasserstein距离与梯度惩罚项改进目标函数,并通过博弈对抗机制优化生成器和判别器,提高模型的泛化能力。然后,结合真实样本和生成样本,设计基于堆叠去噪自编码器的故障诊断方法,实现齿轮箱的故障诊断。最后,利用风力涡轮传动系统数据集验证所提出的风机齿轮箱故障诊断方法的性能。结果显示,所提方法能够有效平衡故障样本数据集,进一步提高风机齿轮箱故障诊断的准确率。