行星齿轮箱相关论文
研究太阳轮齿根裂纹故障对行星齿轮箱表面振动信号特征的影响，从传递特性角度，探究调制边频带成分变化规律。采用集中参数模型，考虑啮......
当行星齿轮箱存在太阳轮与太阳轮轴承复合故障时，太阳轮轴承故障信号微弱，容易被太阳轮故障信号淹没。为了在强大的太阳轮故障信号的......
针对行星齿轮箱振动信号相互耦合和故障诊断不准确等问题，提出一种基于特征融合与深度残差网络（ResNet）的行星齿轮箱故障诊断方法。首......
针对辛几何模态分解方法在分解复杂信号时的特征提取能力不足问题,提出了一种基于滑移辛几何模态分解(SSGMD)的故障诊断方法.首先,......
针对机械传动设备行星齿轮箱极易发生故障的问题,减少行星齿轮箱故障诊断中传感器的布置数量,进而降低成本,在此提出一种基于局域......
机械传动设备行星齿轮箱极易发生故障,为了减少行星齿轮箱故障诊断中传感器的布置数量,进而降低成本.提出了一种基于改进的集成经......
行星齿轮箱有多个行星轮构成的平行传动路径可以分担输入的扭矩负载.行星轮之间的载荷分布不均会降低效率和加速疲劳.为了充分揭示......
行星齿轮箱广泛应用于需要提供大传动比和传动刚度的机械设备中,其良好的工作状态有利于保障设备的安全有效运行。由于行星轮轴承......
行星齿轮箱故障信号包含了多个调制过程,特征呈现复杂的边带成分,且信号易受噪声影响,数据的选择会直接影响故障特征提取效果.针对......
传统润滑系统设计大多是先基于经验公式进行计算与设计,再通过试验进行验证的方法.针对传统润滑系统设计周期长、成本高的问题,提......
针对行星齿轮箱故障诊断中存在的故障诊断样本数少、故障诊断精度低等问题,提出一种经验模态分解(EMD)、峭度排序和BP神经网络相结......
针对强背景噪声下行星齿轮箱早期微弱故障特征难以被识别且变分模态分解算法中模态个数K和惩罚因子α需要依赖人为经验反复尝试而......
针对行星齿轮箱振动信号维度高,传统故障诊断方法识别精度低的问题,提出一种基于局部切空间排列算法(Lo-cal Tangent Space Alignm......
行星齿轮箱作为减变速装置的核心部件,其承载能力与传动精度直接影响装置的使役性能。在役期间,齿轮多源损伤会导致齿轮箱承载能力......
针对时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)方法的不足之处,将样本熵作为适应度函数,采用灰狼优化(GWO)算法对带宽阈值和B样条阶数核心参......
期刊
瞬时阻尼比可以描述机械系统在运行过程中的能量衰减,而故障产生的能量突变同样反映在瞬时阻尼比的变化波动中.基于此,提出一种通......
行星齿轮箱是风电机组传动系统中的重要部件,其故障发生率较高且难以直接识别故障情况,此外故障样本难以直接获取、样本环境噪声大......
旋转机械作为工业领域中重要的动力传输设备,广泛的应用于航空航天、冶金制造、风力发电、铁路运输等国民经济生产的各个领域。滚......
借助于Altair公司OptiStruct软件模块,以行星齿轮箱的行星转架为例,完成了对行星转架的自由形状优化.介绍了OptiStruct自由形状优......
针对行星齿轮箱监测诊断的需要,开展了行星齿轮箱内齿圈周向应变光纤光栅测量方法的研究工作.首先,从光纤光栅传感单元的布置方式,......
行星齿轮箱具有传动比大、结构复杂的特点,其振动信号干扰项繁多不易从中区分出故障特征.所以在行星齿轮箱振动信号的处理过程中,......
行星齿轮箱具有体积小、承载能力强、输出稳定、方向精确等优点,在工业中应用广泛.行星齿轮箱的轴不对中故障可直接导致各行星轮承......
形态分量分析方法基于信号组成成分的形态差异性,构建合适的过完备字典对信号进行稀疏分解.其优势在于可以提取出包含故障特征的信......
行星齿轮箱由于具有优良的特性被广泛应用于多领域的机械传动系统中,但恶劣的工作条件导致其故障频发,因此开展行星齿轮箱故障诊断......
行星齿轮箱振动信号传递路径具有时变性,各振动分量间相互耦合和调制,拾取的信号往往比较复杂.此外,行星轴承早期故障对应的振动信......
风力发电机组行星齿轮箱振动信号是一种非线性非平稳的复杂信号,传统的故障诊断方法面对此类信号时,能够很好处理的范围有限。为提......
针对支持向量机、深度学习等人工智能算法在齿轮箱故障诊断应用上的不足,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神......
针对行星齿轮箱中振动信号传递路径具有时变性和信号间相互耦合的问题,提出了基于最大相关峭度反卷积消噪技术(maximum correlated......
针对行星齿轮箱故障信号成分复杂和时变性强的特点,提出了基于注意力机制的一维卷积神经网络(1D CNN)行星齿轮箱故障诊断方法。首......
采用卷积神经网络对旋转部件进行故障诊断时,其对多尺度的故障特征利用有限,且网络层结构和超参数调试费时费力,针对上述问题,提出......
行星齿轮箱中多种频率成分相互耦合导致无法提取故障特征,针对这一问题,提出了基于1.5维谱(三阶累积量一维对角切片谱)活跃频率的......
针对行星齿轮箱振动信号非线性、非平稳性特点及故障特征难以有效提取的问题,提出基于改进的集成经验模态分解(MEEMD)多特征融合和......
行星轮系齿轮箱和定轴轮系齿轮箱相比,结构复杂,振动信号频谱成分较多.正常的行星齿轮系产生的振动信号表现出与故障定轴齿轮系具......
行星齿轮箱作为风电机组传动系统中易发故障的部件之一,其故障检测和诊断具有重要意义.本文针对行星齿轮箱的振动信号幅值和频率调......
针对行星齿轮箱的故障诊断问题,提出一种参数优化数学形态谱和支持向量机的行星齿轮箱故障识别方法。该方法考虑形态谱参数选择对......
针对行星齿轮箱振动信号源多,信号间耦合调制强烈,信号成分复杂,信噪比低导致其故障特征提取困难等问题,提出了一种新的基于VMD相......
针对复杂工况下行星齿轮箱的故障信息难以量化衡量的问题,提出了基于谐波有效指数(HEI)量化故障信息的行星齿轮箱故障诊断方法。首......
近年来,随着风电场大规模的建成,风电机组也常常出现失效。因此,对风电机组行星齿轮箱开展故障监测,对维护机组正常运行、减少经济......
行星齿轮箱的体积虽小却拥有更大的承载能力和更平稳的运行优势,所以在航空、新能源电力等众多领域中被普遍地使用。但行星齿轮箱......
齿轮箱传动由于其传动功率高,运行稳定可靠等特点,被广泛应用于各类传动装置中。在齿轮箱中,齿轮与滚动轴承是其主要的零部件,但是......
行星齿轮箱广泛应用于低速重载的大型机电设备中,其故障检测尤为重要.当前行星齿轮箱的故障检测主要依靠振动信号分析,然而低转速......
摘要： 针对行星轮轴承故障振动信号受复杂传递路径、强背景噪声和齿轮振动干扰的影响，导致故障特征微弱难以提取的问题，提出一种参数......
以行星齿轮箱为研究对象,提出了一种新型故障诊断方法.介绍了一种改进的自适应局部邻域人工鱼群算法(ALNAFSA),用该算法优化BP神经......
针对传统的故障诊断方法面对风力发电机组行星齿轮箱振动信号时处理范围有限的问题,提出了一种基于VMD和卷积深度信念网络相结合的......
风电近几年发展十分迅速,不仅受到世界各国的高度重视,也是我国增长最快的新能源。由于恶劣的工作环境,风力涡轮机极容易发生故障,......
行星齿轮箱是大型机械设备的关键传动环节,其可靠性与稳定性对机械设备安全运作起到至关重要的影响。随着服役时间的增长和工况环......
