【振动信号】行星轮不均载的行星齿轮箱振动信号模型Matlab复现

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🔥 内容介绍

。振动信号作为反映齿轮箱运行状态的 “窗口”，其特征与不均载程度密切相关。构建精准的行星轮不均载振动信号模型，可为早期故障诊断与寿命预测提供理论基础，具有重要的工程价值。本文将系统解析不均载机理、振动信号特征及模型构建方法。

一、行星轮不均载的成因与振动信号产生机理

行星轮不均载是行星齿轮箱最常见的动力学问题，其振动信号的特征提取需从力学机理出发，厘清载荷分配与振动响应的关联。

（一）不均载的主要成因

1. 制造与安装误差

• 齿轮加工误差：行星轮齿距偏差、齿形误差导致啮合间隙不均匀，某几颗行星轮与太阳轮、内齿圈的啮合更紧密，承担更多载荷；

• 安装偏差：行星架安装倾斜（通常 > 0.1° 即显著影响）、轴承游隙过大，使行星轮绕太阳轮公转时中心轨迹偏移，形成周期性载荷波动；

• 构件变形：行星架受载后产生弹性变形（尤其在重载工况下），改变行星轮的啮合位置，加剧载荷分配不均。

1. 工况与环境因素

• 冲击载荷：如风电齿轮箱遭遇阵风冲击时，载荷瞬间增大，行星轮系的动态载荷分配失衡；

• 温度影响：环境温度变化导致构件热胀冷缩，配合间隙改变，间接引发不均载；

• 磨损老化：长期运行后，部分行星轮齿面磨损严重，啮合刚度下降，载荷向其他行星轮转移。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

=Inf*ones(1,length(t)); % otherwise occasion

%% Compare first left boundary with zero

left= -1/(2*M*f_c)+(epsilon_i+Theta_i)/2/pi/f_c;

right= 1/(2*M*f_c)+(epsilon_i+Theta_i)/2/pi/f_c;

if left>0% if left bound is positive

    index=(t>=left & t<right);

else% if left bound is negative

    index=(t<right);

end

l(index) = 2*pi*R_r*f_c*abs(t(index)-(epsilon_i+Theta_i)/2/pi/f_c);

%% Residual n occassions 

n=1;

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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