行星齿轮箱智能故障诊断方法技术

本申请提供一种行星齿轮箱智能故障诊断方法，涉及齿轮箱故障诊断技术领域，包括采集行星齿轮箱运行过程中齿轮箱表面温度分布图的实际数据；建模并对模型进行仿真分析，利用仿真分析获取模型温度分布图的初始仿真数据，将初始仿真数据与实际数据比较，当初始仿真数据与实际数据符合要求时，获得目标仿真数据；当初始仿真数据与实际数据不符合要求时，调整仿真分析的参数重新获得初始仿真数据；将实际数据和目标仿真数据结合并建立深度学习故障诊断模型；获取待诊断的齿轮箱的目标表面温度分布图，将目标表面温度分布图导入训练好的故障诊断模型内获取诊断结果。该方法能够快速有效地获取齿轮箱故障发生的位置，效率高，准确性高，适用范围广。适用范围广。适用范围广。

【技术实现步骤摘要】
行星齿轮箱智能故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及齿轮箱故障诊断
，具体而言，涉及一种行星齿轮箱智能故障诊断方法。

技术介绍

[0002]齿轮箱由于其传动比固定、传动力矩大、结构紧凑，在各种机器设备中得到了广泛的应用，成为各类机器的变速传动部件。尤其是在风力发电机组中，齿轮箱能影响着整个能源的有效利用率，一旦齿轮箱发生故障，会导致停止整个风力发动机组的运行。而据统计，在齿轮箱失效零件中，齿轮本身的失效比重最大，约占60％，可见齿轮传动是诱发机器故障的重要部位。因此，进行齿轮箱故障诊断有着重要的意义。目前，齿轮箱的故障诊断技术主要依赖于对齿轮箱的振动信号分析进行故障诊断，只能诊断出一定种类的故障，诊断效率低，且准确性差。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种行星齿轮箱智能故障诊断方法，其能够通过对齿轮箱建立CAE模型并做稳态热仿真分析，将仿真结果和实际数据按照一定比例导入深度学习网络进行训练，实现以少量样本数据进行深度学习故障诊断，获得数据库，通过与数据库内的数据对比能够快速有效地获取故障发生的位置，效率高，准确性高。
[0004]本专利技术的实施例是这样实现的：
[0005]本专利技术提供一种行星齿轮箱智能故障诊断方法，包括如下步骤：
[0006]采集行星齿轮箱运行过程中齿轮箱表面温度分布图的实际数据；
[0007]建模并对模型进行仿真分析，利用仿真分析获取模型温度分布图的初始仿真数据，将初始仿真数据与实际数据比较，当所述初始仿真数据与实际数据符合要求时，获得目标仿真数据；当所述初始仿真数据与实际数据不符合要求时，调整仿真分析的参数重新获得初始仿真数据；
[0008]将所述实际数据和目标仿真数据结合并建立深度学习故障诊断模型；
[0009]获取待诊断的齿轮箱的目标表面温度分布图，将所述目标表面温度分布图导入训练好的故障诊断模型内获取诊断结果。
[0010]在可选的实施方式中，所述采集行星齿轮箱运行过程中齿轮箱表面温度分布图的实际数据的步骤包括：
[0011]通过热成像仪获取行星齿轮箱工作状态时的表面温度分布图。
[0012]在可选的实施方式中，通过热成像仪从多个方向拍摄不同角度的图像以获取多张表面温度分布图。
[0013]在可选的实施方式中，所述建模并对模型进行仿真分析的步骤中，利用CAE建模。
[0014]在可选的实施方式中，所述利用仿真分析获取模型温度分布图的初始仿真数据的步骤中，利用设置行星齿轮箱各部件的发热功率获取对应的初始仿真数据。
[0015]在可选的实施方式中，行星齿轮箱的齿轮的发热功率参数设置包括：
[0016]齿面平均滑动功率：Ps＝fF
n
V
s
/1000，其中，Ps的单位为KW；f为摩擦系数；F
n
为平均法向载荷，单位为N；V
s
为平均滑动速度，单位为m/s；
[0017]齿面平均滚动功率：Pr＝90000V
r
hbε
α
/cosβ
b
，其中，Pr单位为KW；V
r
为平均滚动速度，单位为m/s；h为油膜厚度，单位为mm；b为齿宽，单位为mm；ε
α
为端面重合度；β
b
为齿轮基圆螺旋角，单位为
°
；
[0018]以及风阻功率：Pw＝C(1+2.3b/R)ρ0.8n2.8R4.6μ0.2，其中，Pw单位为KW；C为比例常数；n为齿轮转速，单位为r/min；R为齿轮节圆半径；单位为mm；ρ为润滑油密度，单位为kg/m3；μ为油气的平均动力粘度，单位为Pa
·
s；
[0019]在获取齿轮的目标仿真数据的过程中，通过调整f、h、C或μ的数值以重新获取初始仿真数据。
[0020]在可选的实施方式中，行星齿轮箱的齿轮的发热功率参数设置还包括：
[0021]齿轮端面对流换热系数：h
s
＝0.308k(m+2)
0.5
P
r0.5
(ω/v)
0.5
；
[0022]其中：h
s
为对流换热系数；k为润滑油的导热系数；m为指数常数；Pr为普朗特数；ω为旋转速度，单位为rad/m；v为润滑油运动粘度，单位为m2/s。
[0023]在可选的实施方式中，行星齿轮箱的轴承的发热功率参数设置包括：
[0024]采用Palmgren生热量计算模型H＝(πnM)/30，M＝M
l
+M
v
+M
f
，Ml＝f1P1d
m
，Mv＝10
﹣7
f0(vn)
2/3
d
m3
，Mf＝f
f
F
a
d
m
，其中：M、Ml、Mv和Mf单位均为N/m；f1是与轴承结构和载荷有关的系数；P1取决于轴承载荷的大小和方向；d
m
为轴承节圆直径，单位为mm；v为润滑油运动粘度，单位为m2/s；n为轴承转速，单位为r/min；f0为与润滑方式相关的系数；f
f
为端面和挡边之间的摩擦系数；F
a
为轴承所受轴向力，单位为N；
[0025]在获取轴承的目标仿真数据的过程中，通过调整f0、f1和f
f
的数值以重新获取初始仿真数据。
[0026]在可选的实施方式中，行星齿轮箱的轴承的发热功率参数设置还包括：
[0027]轴承的对流换热系数：h
s
＝0.332kP
r1/3
(u
s
/3vd
m
)
1/2
；
[0028]其中：h
s
为对流换热系数；k为润滑油的导热系数；Pr为普朗特数；u
s
为轴承保持架转速，单位为m/s；d
m
为轴承节圆直径，单位为mm；v为润滑油运动粘度，单位为m2/s。
[0029]在可选的实施方式中，将所述实际数据和目标仿真数据结合并建立深度学习故障诊断模型的步骤中，将实际数据与目标仿真数据结合后进行数据预处理，然后将处理后的数据集导入VGG16进行迁移学习，再将学习后的数据集传入深度信念网络进行训练，训练好的模型用于齿轮箱故障诊断。
[0030]本专利技术实施例的有益效果是：
[0031]本实施例提供的行星齿轮箱智能故障诊断方法，通过仿真的数据可以增加训练样本的数量，且不需要十分精细的模型，只要仿真结果能够准确反映齿轮箱故障与齿轮箱表面温度场的对应关系即可，且对于某些故障可以直接诊断出故障发生的位置，诊断效率高，诊断准确性高。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附
图作简单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行星齿轮箱智能故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：采集行星齿轮箱运行过程中齿轮箱表面温度分布图的实际数据；建模并对模型进行仿真分析，利用仿真分析获取模型温度分布图的初始仿真数据，将初始仿真数据与实际数据比较，当所述初始仿真数据与实际数据符合要求时，获得目标仿真数据；当所述初始仿真数据与实际数据不符合要求时，调整仿真分析的参数重新获得初始仿真数据；将所述实际数据和目标仿真数据结合并建立深度学习故障诊断模型；获取待诊断的齿轮箱的目标表面温度分布图，将所述目标表面温度分布图导入训练好的故障诊断模型内获取诊断结果。2.根据权利要求1所述的行星齿轮箱智能故障诊断方法，其特征在于：所述采集行星齿轮箱运行过程中齿轮箱表面温度分布图的实际数据的步骤包括：通过热成像仪获取行星齿轮箱工作状态时的表面温度分布图。3.根据权利要求2所述的行星齿轮箱智能故障诊断方法，其特征在于：通过热成像仪从多个方向拍摄不同角度的图像以获取多张表面温度分布图。4.根据权利要求1所述的行星齿轮箱智能故障诊断方法，其特征在于：所述建模并对模型进行仿真分析的步骤中，利用CAE建模。5.根据权利要求1所述的行星齿轮箱智能故障诊断方法，其特征在于：所述利用仿真分析获取模型温度分布图的初始仿真数据的步骤中，利用设置行星齿轮箱各部件的发热功率获取对应的初始仿真数据。6.根据权利要求5所述的行星齿轮箱智能故障诊断方法，其特征在于：行星齿轮箱的齿轮的发热功率参数设置包括：齿面平均滑动功率：Ps＝fF
n
V
s
/1000，其中，Ps的单位为KW；f为摩擦系数；F
n
为平均法向载荷，单位为N；V
s
为平均滑动速度，单位为m/s；齿面平均滚动功率：Pr＝90000V
r
hbε
α
/cosβ
b
，其中，Pr单位为KW；V
r
为平均滚动速度，单位为m/s；h为油膜厚度，单位为mm；b为齿宽，单位为mm；ε
α
为端面重合度；β
b
为齿轮基圆螺旋角，单位为
°
；以及风阻功率：Pw＝C(1+2.3b/R)ρ0.8n2.8R4.6μ0.2，其中，Pw单位为KW；C为比例常数；n为齿轮转速，单位为r/min；R为齿轮节圆半径；单位为mm；ρ为润滑油密度，单位为kg/m3；μ为油气的平均动力粘度，单位为Pa
·
s；在获取齿轮的目标仿真数据的过程中，通过调整f、h、C或μ的数值以重新获取初始仿真数据。7.根据权利要求6所述的行星齿轮箱智能故障诊断方法，其特征在于：行星齿轮...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，蒋红敏，吴方玲，李沛锋，魏凯，
申请(专利权)人：南京高精齿轮集团有限公司，
类型：发明
国别省市：