为了提高齿轮箱低频振动信号准确表征其运行状态和高频振动信号表征故障特征的效果,通过对小波原理及小波基优化理论进行分析,选取适用于处理齿轮箱振动信号的小波基进行小波变换,将均方根误差及信噪比作为除噪性能的评价标准,获取最优小波基。基于小波变换对振动信号多层分解的特性,将最优小波基运用其中,分别重构出近似齿轮箱运动状态的低频信号,以及能够表征故障细节特征的高频信号。实验结果表明最优小波基的应用有利于提高齿轮箱低频信号表征其运行状态频率的准确率和高频信号细节特征提取的效果,为工程实际中齿轮箱的故障诊断提供了理论基础。

针对传统齿轮箱振动有线监测系统的不足,设计了一款基于ZigBee协议的无线传感器节点。节点以低功耗的STM32单片机为核心,内置Contex-M3核。选取MEMS加速度传感器采集振动信号,使用LTC4070芯片管理电源电路,选用大容量SD卡作为数据缓存区。为了提高程序运作效率,引入RT-Thread操作系统。采用ZigBee和GPRS混合型无线通讯方式。重点介绍了基于齿轮箱振动的无线监测节点的原理与特点,以及节点主要模块的软硬件系统设计。并设计相应试验进行测试,测试结果表明该无线节点适用于齿轮箱的振动监测。

在齿轮箱故障诊断过程中,多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)能够连续提取周期脉冲,对信号的处理效率优于传统的最小熵反褶积(MED)。但MOMEDA在故障诊断中抗噪声能力差,故障频率容易淹没在噪声中,导致错误诊断。为此首先对振动信号进行预处理,将振动信号分为高频含噪分量以及低频剩余分量;然后提出一种AR-MOMEDA算法,对高频信号分量进行降噪。仿真实验以及工程应用结果表明,该方法比传统的MOMEDA更能够有效地提取故障特征,具有较强的抗噪能力。

均载特性是星型齿轮系统最重要的性能参数之一,星型齿轮系统可以测量行星架上应力大小的方式对均载系数进行计算。文中介绍了行星架粘贴和标定应变片的方式,分析应变数据,最终得出行星架应变片最佳粘贴位置。

针对漂浮式风机齿轮箱承受风载和波浪载荷的强耦合效应,依靠传统的齿轮箱设计方法无法评估行星架强度,文中提出一种根据Blade+Seasm软件考虑风载荷和波浪载荷的耦合影响关系,然后在有限元分析软件ANSYS里施加相应载荷进行行星架强度校核,从而为漂浮式风机齿轮箱的行星架校核找出一种简单易行并且精度高的方法,为行星架的设计和优化奠定基础。

我公司出口的一种齿轮箱,技术要求：在输入转速540r/min、输出转速794r/min、输出端加载3kW的情况下测试噪声,不得超过规定值。我们起初对输出端采取机械和电磁抱闸的形式对输出端进行加载,效果不好,首先因齿轮箱为增速的,输出转速较高。

比较了虚拟设计和传统设计，阐述了虚拟设计的优点。选用Solidworks作为虚拟设计平台．对JMY240机车车轴齿轮箱进行3D建模和参数化设计，并运用Solidworks的虚拟装配功能对所建立的模型进行配合和动画仿真。完成了齿轮箱的3D实体建模和虚拟装配设计，为方便、快捷、准确地研制和开发产品提供了有力的技术保障。

三峡升船机齿条寿命试验齿轮箱为低速重载四级传动,试验过程中需频繁快速换向运转,由于轮系啮合侧隙、轴系弹性扭转变形以及轮齿弹性变形等因素的影响,会导致齿轮箱运转性能的变化,尤其是换向期间输出转速和转矩的波动。为了分析对齿轮箱传递性能的影响,分别建立了轮系啮合侧隙和轴系弹性扭转变形对转速影响的计算模型,对齿轮箱换向过程中的输出转速进行了计算,并与试验实测的齿轮箱输出转速进行了对比分析,实现了对计算模型和试验数据准确性的互相验证。

在实际工况下,齿轮箱故障经常包含多个故障信息,而弱故障信号相比强故障信号和噪声属于微弱信号,故复合故障中的弱故障信号提取一直是旋转机械故障诊断的一大难点。基于上述问题,考虑到MED（Minimum Entropy Deconvolution）具有强降噪性能、VMD（Variational Mode Decomposition）分解出的本征模态函数在强噪声环境中会失真、VMD分解精度由惩罚因子α和分解次数k决定,提出了一种基于MED-VMD的滚动轴承微弱故障提取方法。首先对原信号用MED降噪;进一步设置初始参数α和k,对降噪后的信号通过VMD分解,计算相邻本征模态函数的相关系数,确定最佳惩罚因子α和分解次数k;最后对本征模态函数进行包络谱分析,提取了齿轮箱中轴承的微弱故障信息。通过仿真信号和实测数据均验证了所提方法的有效性,给强噪声环境的复合故障的微弱故障特征提取提供一种新思路。

分析了粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）的特点,提出了一种PSO-DV算法用于优化BP神经网络的权值和阈值,并利用PSO-DV算法优化的BP神经网络进行了齿轮箱的故障诊断。试验结果表明,PSO-DV算法可以避免神经网络陷入局部极小,改善了收敛性能,同时保证了齿轮箱故障诊断的正判率。