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复杂工况下旋转机组齿轮箱的故障诊断方法
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作者 林水泉 吕运容 邓向武 《机床与液压》 北大核心 2022年第22期163-166,共4页
旋转机组日益趋向于自动化、大型化、高速化,其组成与结构变得越来越复杂。然而,通常在负载大、转速高等复杂工况下,以及长时间运行的过程中极易造成齿轮箱关键零部件的损坏。在复杂工况下及时发现故障、预测故障的发展趋势是旋转机组... 旋转机组日益趋向于自动化、大型化、高速化,其组成与结构变得越来越复杂。然而,通常在负载大、转速高等复杂工况下,以及长时间运行的过程中极易造成齿轮箱关键零部件的损坏。在复杂工况下及时发现故障、预测故障的发展趋势是旋转机组故障诊断的关键。针对旋转机组齿轮箱在复杂工况下面临的诊断难题,提出一种多传感器与D-S证据理论相结合的故障诊断方法。实例表明该方法可以有效解决齿轮箱存在的故障问题,确保旋转机组安全、可靠、正常地运行,减少安全事故的发生。 展开更多
关键词 故障诊断 齿轮箱 D-S证据理论 旋转机组 复杂工况
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极寒高海拔地区G5X-850机组齿轮箱油温高解决方案设计
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作者 张恩富 王成林 于云 《风力发电》 2021年第1期26-32,共7页
歌美飒G5X-850机组齿轮箱油散热冷却系统采用空冷方式,极寒高海拔地区自然环境恶劣,冬季周期长,齿轮箱油冷却器受环境影响失效导致油温高故障,机组大面积停机,故障时间长、电量损失高、处理难度大,一直是困扰风电场运行维护的难题。本... 歌美飒G5X-850机组齿轮箱油散热冷却系统采用空冷方式,极寒高海拔地区自然环境恶劣,冬季周期长,齿轮箱油冷却器受环境影响失效导致油温高故障,机组大面积停机,故障时间长、电量损失高、处理难度大,一直是困扰风电场运行维护的难题。本文根据齿轮箱油散热冷却油路组成及工作原理,根据极寒高海拔地区齿轮箱油温高的原因提出齿轮箱油泵电机差异化控制理论并设计控制装置,结合试验运行期间的数据进行分析,充分证明齿轮箱油泵电机差异化控制可行性良好。 展开更多
关键词 齿轮箱单元 散热冷却系统 油温高 油泵电机 差异化控制装置
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高速动车组齿轮油换油周期研究 被引量:17
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作者 高军 李来顺 +2 位作者 赵海板 李秋秋 冯伟 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期89-92,96,共5页
高速动车组齿轮箱的润滑是高速列车运行安全的关键技术之一。为了研究高速动车组在用齿轮油的衰变特性,指导现场定置换油,提出了高速动车组齿轮油换油周期方法。通过在京沪专线动车组上选取CRH6444车6部齿轮箱在用油连续9次的跟踪监测,... 高速动车组齿轮箱的润滑是高速列车运行安全的关键技术之一。为了研究高速动车组在用齿轮油的衰变特性,指导现场定置换油,提出了高速动车组齿轮油换油周期方法。通过在京沪专线动车组上选取CRH6444车6部齿轮箱在用油连续9次的跟踪监测,采用理化指标评估法、污染变化评估法、添加剂消耗评估法、磨损情况评估法对CRH动车组齿轮箱在用润滑油的换油周期进行了评估。研究结果表明,高速动车组齿轮箱在用的车辆齿轮油平均换油周期里程不超过35万公里为宜。研究结果可以为我国CRH动车组齿轮箱检修和安全运行提供在用润滑油更换技术参考。 展开更多
关键词 齿轮箱 动车组 润滑油 在线监测 换油周期
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双通道特征融合CNN-GRU齿轮箱故障诊断 被引量:16
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作者 张龙 甄灿壮 +3 位作者 易剑昱 蔡秉桓 徐天鹏 尹文豪 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第19期239-245,294,共8页
旋转部件是否发生局部故障,关键是判断其振动信号在空间上是否出现周期性冲击以及周期大小。卷积神经网络(CNN)善于挖掘数据空间上的局部重要的信息特征,具有“端对端”的优势,从而克服了人工提取特征的缺陷;由于振动信号在时间维度上... 旋转部件是否发生局部故障,关键是判断其振动信号在空间上是否出现周期性冲击以及周期大小。卷积神经网络(CNN)善于挖掘数据空间上的局部重要的信息特征,具有“端对端”的优势,从而克服了人工提取特征的缺陷;由于振动信号在时间维度上也蕴含着丰富的信息,而长短时记忆网络(LSTM)善于从动态变化的序列数据中学习到时间上的关联性;门控递归单元(GRU)属于LSTM的变种,但相对于LSTM结构更加简洁,参数的数量更少,因此将CNN的空间处理能力和GRU时序处理能力的优势结合,提出一种双通道特征融合CNN-GRU齿轮箱故障诊断方法;即采用并列式结构令CNN与GRU双通道同时提取齿轮箱原始振动信号的故障特征,然后将双通道提取的特征向量合并成一个融合特征向量,输入到SoftMax进行故障分类。该方法可以直接从原始振动信号自适应提取到空间和时序的融合特征,实现了“端对端”的故障诊断。用齿轮实测数据和西储大学轴承数据进行验证,试验结果表明,所提方法识别准确率较高,具有实用性和可行性。 展开更多
关键词 齿轮箱 卷积神经网络(CNN) 门控递归单元(GRU) 故障诊断
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汽车无级变速器底层驱动系统设计与开发 被引量:5
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作者 孙贤安 吴光强 贺林 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1232-1235,1245,共5页
提出用于驱动步进电机和高速数字开关阀的无级变速器底层驱动系统.详细介绍此系统的底层驱动原理和系统中使用的电子元器件,设计了关键元器件的驱动原理图,以及变速箱接口单元与发动机管理系统之间的控制器局域网通信协议.进行硬件在环... 提出用于驱动步进电机和高速数字开关阀的无级变速器底层驱动系统.详细介绍此系统的底层驱动原理和系统中使用的电子元器件,设计了关键元器件的驱动原理图,以及变速箱接口单元与发动机管理系统之间的控制器局域网通信协议.进行硬件在环仿真,成功驱动步进电机和高速数字开关阀,精确快速地实现速比控制,夹紧力控制和离合器控制,验证了无级变速器底层驱动系统. 展开更多
关键词 无级变速器 底层驱动系统 变速箱接口单元 控制器局域网协议 硬件在环仿真
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基于改进GRU的海上风电机组齿轮箱故障诊断 被引量:4
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作者 徐进 汤海宁 丁显 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2022年第9期167-173,182,共8页
为提高风电机组中齿轮箱故障诊断的准确性,提出一种在门控循环单元(GRU)神经网络中引入注意力机制进行风电机组齿轮箱油温预测的方法,充分挖掘数据参量中的关联关系,以提高模型预测的准确性。针对模型预测的残差,采用一种基于粒子群算... 为提高风电机组中齿轮箱故障诊断的准确性,提出一种在门控循环单元(GRU)神经网络中引入注意力机制进行风电机组齿轮箱油温预测的方法,充分挖掘数据参量中的关联关系,以提高模型预测的准确性。针对模型预测的残差,采用一种基于粒子群算法的自适应阈值方案进一步实现对风电机组齿轮箱油温异常的诊断,引入自适应阈值能提高模型诊断的灵敏度。针对江苏某海上风电场实际运行的SCADA数据进行仿真分析和验证,结果证明采用该方法能较早地判断出风电机组齿轮箱的异常状态。 展开更多
关键词 海上风电 齿轮箱油温预测 故障诊断 注意力机制 门控循环单元
原文传递
抽油机减速箱漏油的危害与现场治理 被引量:4
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作者 刘志豪 王兆芳 《安全、健康和环境》 2009年第12期18-20,共3页
针对抽油机减速箱漏油的危害及现状,分析了影响抽油机减速箱漏油的主要原因,介绍了现场治理方法及取得的效果。
关键词 抽油机减速箱 漏油 油封 安全 环保
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抽油机减速箱漏油故障原因分析和治理措施 被引量:2
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作者 张海山 鞠岳军 王刚 《石化技术》 CAS 2016年第1期64-64,48,共2页
抽油机减速箱漏油现象是多发的常规故障,影响采油生产时率,分析了减速箱漏油故障的主要原因,阐述了漏油治理措施以及减速箱治理现场施工注意的要点,对减速箱漏油治理有一定的指导价值。
关键词 抽油机减速箱 漏油原因 治理措施
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基于DWAE和GRUNN组合模型的变工况齿轮箱故障诊断分析
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作者 刘传慧 陈晓静 +2 位作者 侯晓晓 朱强 董勇 《机械传动》 北大核心 2022年第2期155-159,共5页
为了更好地识别噪声与时变转速条件对变工况齿轮箱的故障,开发了一种通过深度小波自动编码器(DWAE)与门控循环单元神经网络(GRUNN)相结合的变工况齿轮箱故障识别方法,其能够从含噪样本自主提取得到鲁棒故障特征;通过Adam与Dropout方法... 为了更好地识别噪声与时变转速条件对变工况齿轮箱的故障,开发了一种通过深度小波自动编码器(DWAE)与门控循环单元神经网络(GRUNN)相结合的变工况齿轮箱故障识别方法,其能够从含噪样本自主提取得到鲁棒故障特征;通过Adam与Dropout方法进行训练,通过Softmax分类器对待诊样本的变工况齿轮箱运行状态进行了准确识别。研究结果表明,采用该模型识别齿轮故障时,能够达到有效分离齿轮的6种故障状态,从而满足齿轮状态聚类的优化功能;该模型能够提取出DWAE的鲁棒特征参数,也可以发挥GRUNN以实现消除梯度的效果。当训练样本数增加,待诊样本的准确率也发生了明显提升。样本数超过200后,测试待诊样本可获得稳定准确率,通过DWAEGRUNN方法识别得到的准确率最高。针对变转速工况,该模型可以保持很好的准确率。 展开更多
关键词 变工况齿轮箱 故障识别 深度小波自动编码器 门控循环单元神经网络 准确率
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基于双离合变速器电控单元的Volcano CAN开发
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作者 方晓颖 《电子测试》 2020年第10期84-85,共2页
Volcano 是集汽车电子网络设计、实现和测试于一体的完整工具链。它包括整车网络规划及优化设计工具VNA,网络节点(TCU等)实现工具VTP以及网络测试工具Tellus。本文着重介绍了基于TCU的VTP。
关键词 变速箱控制单元 VOLCANO CAN VTP
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