来源：期刊VIP网 时间：
作者：周晓萍;王宁;赵桂清;赵岭;
单位：聊城大学东昌学院;聊城大学;
摘要：在变转速工况下，双圆弧弧齿锥的啮合刚度在啮合过程中会出现非线性波动，激励齿轮副的振动，产生丰富的啮合频率成分。而裂缝频率的幅值通常较低，容易被产生的大量啮合频率掩盖，较难获取与之相映射的故障类型，影响齿轮裂缝检测的准确性。因此，提出变转速工况下双圆弧弧齿锥齿轮裂缝检测方法。采用多速率滤波器组分解双圆弧弧齿锥齿轮振动信号，通过分裂的增广拉格朗日收缩原理提取信号低频共振分量，并利用最小熵解卷积技术提升低频分量中被噪声淹没的故障冲击成分，结合峭度谱方法从复杂的振动信号中提取出与裂缝故障最为紧密相关的特征频带。对特征频带进行包络分析及快速傅里叶变换，突出啮合频率掩盖下的设备故障特征信号，从而识别出与齿轮裂缝故障相关的特征频率。由此，将特征频率作为输入，采用RBF神经网络建立裂缝特征与故障类型之间的映射关系，实现齿轮裂缝的精准检测。实验结果表明，所提方法通过利用最小熵解卷积技术和峭度谱方法可以有效提取信号裂缝故障频率特征，并充分利用特征频率信息，使得齿轮裂缝检测结果与实际结果一致。说明利用该方法可以有效检测双圆弧弧齿锥齿轮裂缝检测。
关键词：变转速工况;;双圆弧弧齿锥齿轮;;RFB网络;;裂缝检测方法;;裂缝故障频率特征
基金资助：聊城大学东昌学院科研项目（2024LG003）
