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两种特定齿轮的故障诊断方法研究中期报告

中期报告：两种特定齿轮的故障诊断方法研究

概述：

此次中期报告介绍了两种特定齿轮的故障诊断方法研究的进展情况。分别是直齿锥齿轮和行星轮系的齿轮。通过实验和数据分析，初步探讨了故障诊断方法的实施方案。

研究方法：

1.直齿锥齿轮的故障诊断方法

通过实验考察了直齿锥齿轮在故障前、后的振动特征。使用传感器对其进行实时监测，得到了齿轮的振动信号。分别针对不同故障模式，用时域信号和频域信号的方法进行特征提取。最终采用人工神经网络模型对齿轮进行诊断。

2.行星轮系的故障诊断方法

通过实验测试行星轮系在故障前、后的声音和振动信号。使用该行星轮系的加速度传感器在其固定于测试平台上的状态下，可以记录齿轮故障前和故障后的振动信号，分析判断出行星轮故障所造成的各种特征信号，采用分类模型对齿轮故障进行诊断。

研究结果：

1.直齿锥齿轮的故障诊断方法实验结果表明，采用时域和频域信息结合的方法具有较好的故障诊断能力。人工神经网络模型可以自适应学习齿轮的振动特征，重叠受损齿和齿面损伤的诊断准确率高达90%。

2.行星轮系的故障诊断方法实验结果表明，采用特征提取和分类器结合的方法能够监测行星轮轴承的损伤，特别是齿轮表面微裂纹、齿面疲劳、轴向空隙等缺陷。分类器模型的准确性高达94%。

结论：

通过实验和数据分析，我们初步探讨了直齿锥齿轮和行星轮系的故障诊断方法，该方法能够有效监测并预测齿轮故障的发生。本研究在进一步应用中将更加完善并成熟。