基于局域强信号与位域空间变换的关键传动设备故障预示与诊断方法研究

针对航空航天、舰船、武器装备、大型风电等关键传动设备的大功率、小体积、箱体封闭、高温、油气和电磁干扰等特殊环境的故障诊断问题，本项目拟针对4个关键科学问题展开研究。1）故障机理方面：研究非光滑界面的能量耗散和振动传递机理，提出"局域强信号"新概念和"位域空间变换"新算法，解决信号特征与故障之间的复杂映射关系难题；2）信号采集与信号传输方面：研究多参数复合传感器的多场耦合机理，发明了多参数嵌入式微型传感器，提出采用多进制扩频通信方式解决数据采集器少一个存储器芯片多一个发射单元的难题，创建特殊环境的局域信号采集与数据传输机制，解决信号传输问题；3）信号处理法方面：提出基于位置序列信号位域空间变换的故障诊断新方法，弥补传统非平稳信号处理方法的缺陷；4）故障诊断理论方面：提出生物进化论神经网络新算法，构建基于局域强信号位域空间变换的故障诊断系统，解决特殊与极端环境对故障预报成功率影响的问题。

项目按计划对Smith冲击现象、齿轮与轴承故障内部激励机理、局域强信号与位域空间变换及故障预示与诊断方法等问题进行了研究，项目完成情况与主要成果如下： .1．首次提出了考虑重力影响的弹性变形与回复静平衡位置来建立基础界面接触振动模型的思想，建立了粗糙及润滑界面接触振动的基础模型；发现了粗糙界面接触振动系统的硬软弹簧非线性特征的幅值跳跃现象，揭示了Smith冲击现象的振幅跳跃变化机理。.2. 提出了局域强信号和空间位域信号采集变换方法，位置序列采样和诊断方法，更准确获取故障特征信息和观察局部位置的细节信号，克服了传统方法因速度波动带来的时序采样的非线性的缺点。.3. 发明了微型3轴加速度复合传感器、一体化应变式三维加速度传感器和差动压电式三维加速度传感器。新型微型传感器可适应恶劣机械测试环境，因可测取局域强信号，可有效避免高频噪声及干扰信号，大大提高了信号的可靠性和准确性，能更加有效地采集被测对象的微弱早期故障信号特征。.4. 提出了“切片式”沿齿宽非均匀分布空间曲面齿根裂纹模型，突破了贯穿整个直齿轮齿宽裂纹模型假设的限制，新模型可解决任意形状、任意裂纹尺寸的啮合刚度难题，创新和发展了齿根裂纹轮齿啮合刚度计算的理论与方法，为信号位域空间变换的研究奠定了基础。.5. 基于分段函数提出了时变位移激励和时变接触刚度激励耦合的局部缺陷边缘形貌特征演变动力学模型，创新了目前基于单一函数的局部缺陷模型，解决了局部缺陷的内部激励表征与动力学建模难题，为识别滚动轴承早期故障的局部特征奠定了基础。.6. 发明了一体化耦合式智能轴承，实现了不破坏轴承结构的前提下，近距离检测轴承的故障信息，提高了信噪比，可有效地提取轴承的低频段特征。.7. 研制了箱体封闭极端环境下局域强信号采集与传输系统原理样机1套和研制了微型多通道数据采集与数据传输样机多套，并应用于工程实践，解决了关键重要装备机械传动系统异常断裂与振动噪声控制、风电齿轮箱内部高速级齿根应力动态测试及齿轮寿命预测和二十辊轧机颤振及钢板表面振痕难题。.8. 发表论文91篇（含录用），其中SCI论文35篇，EI论文33篇，他引111次（其中SCI他引76次），单篇最高他引45次数；国家专利17项（授权7项）；原理样机1套。培养青年教师7人，博士研究生13人，硕士研究生30人，上银优博1人（优秀奖）。