【摘 要】
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随着重大装备智能化升级的推进,装备智能运维方面的需求加剧。齿轮作为机械装备的关键零部件,齿轮磨损是其失效的主要诱因,目前的监测手段中传感器无法对齿轮表面的磨损损伤进行监测,因此现在对齿轮进行故障诊断和故障监测仍主要依靠油液分析方法及振动监测手段。但是,单独使用油液分析或振动监测方法存在监测信息不全面,监测效率低下,故障特征不敏感等问题。为此,本文以齿轮磨损损伤在线监测为研究对象,通过在线获取的油液
【基金项目】
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国家自然科学地区科学基金项目“大型风力发电机高速轴承动力学建模与故障诊断方法研究(51865045)”; 国家自然科学地区科学基金项目“风电齿轮箱齿面微点蚀损伤在线油液磨粒-SCADA数据协同感知与预警(51965054)”;
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随着重大装备智能化升级的推进,装备智能运维方面的需求加剧。齿轮作为机械装备的关键零部件,齿轮磨损是其失效的主要诱因,目前的监测手段中传感器无法对齿轮表面的磨损损伤进行监测,因此现在对齿轮进行故障诊断和故障监测仍主要依靠油液分析方法及振动监测手段。但是,单独使用油液分析或振动监测方法存在监测信息不全面,监测效率低下,故障特征不敏感等问题。为此,本文以齿轮磨损损伤在线监测为研究对象,通过在线获取的油液-振动多源多维监测数据,基于深度学习理论,开展齿轮磨损损伤油液-振动在线智能监测方法研究,主要研究内容包括:(1)为了深入分析与解读油液和振动信号,对齿轮常见故障形式,齿轮磨损类型和磨粒种类进行了解读,介绍了齿轮故障过程中产生异常振动的机理,该研究为油液-振动监测数据的分析与特征提取提供了理论基础。(2)开展润滑油中磨损磨粒信息感知与特征提取方法研究。针对在线铁谱技术获取的谱片图像背景复杂、磨损磨粒识别难度大的问题,提出基于yolov5模型的多目标齿轮磨损磨粒识别方法,该方法可以对正常磨损磨粒,疲劳磨损磨粒,滑动磨损磨粒,球形磨粒,氧化磨损磨粒,切削磨损磨粒等6种磨损磨粒进行自动识别,其m AP达77.6%,为不同类型磨损磨粒的识别与统计提供了途径。(3)针对油液单源监测数据故障信息不足的问题,开展基于油液-振动多源异构监测数据的智能监测方法研究。基于油液-振动多源异构监测数据,提取异常磨粒个数、磨粒总个数与磨粒浓度3维度油液指标和14维振动信号特征指标,构建多维度特征指标体系,基于LSTM神经网络对齿轮磨损不同阶段进行监测和评估,通过不同磨损阶段的样本数据验证了本文提出方法的可行性。(4)为了进一步验证本文提出方法,开展约150个小时的齿轮全寿命周期磨损加速试验研究,在线获取5460组油液和振动监测数据。本文提出方法处理结果表明:由于具有互补优势的油液-振动监测数据,对齿轮磨损损伤运行状态的监测精度可达83.68%,明显高于单源监测数据集上LSTM模型预测的结果。本研究为齿轮磨损损伤监测提供了理论基础,对保障齿轮传动系统的安全、高效、长寿命运行,避免过维修和欠维修导致不必要的资源浪费和经济损失具有重要意义。
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