变激励行星齿轮系统摩擦-振动传递机理与故障知识流研究

The key transmission components of helicopter-planetary gear system would inevitably generate various faults, which may result in catastrophic accidents. Hence, new theories and technologies of fault prognosis and operating security assurance are proposed to reduce economic losses and avoid casualties. The essential nature of planetary gear tribological system is represented as tribology-vibration endogenous coupling. Based on this principle, the basic scientific issues and engineering practical technologies of fault prognosis and operating security assurance are deeply studied using the tribology-vibration models, condition parameters, dynamic responses and fault symptoms of running mechanical systems. The investigation includes the vibration transmission path and local fault modeling based on kinematics and geometry, dynamic evolution mechanism, tribology-vibration fault prognosis based on variational mode decomposition(VMD) and fault knowledge dynamic growth theory. The research work stems from academic frontier and urgent demands from engineering practice, and provides the universal new theories and technologies. Meanwhile, it can effectively improve the service performance of helicopter, and avoid the costly breakdown and serious accidents. Hence, they have important theoretical significance and practical value.

针对国民经济和国防建设中的直升机关键传动部件-行星齿轮系统故障及可能引发的灾难性事故，提出故障预示的新方法与新技术。基于摩擦-振动内生耦合这一本质属性，利用运行过程中行星齿轮系统的摩擦-振动机理模型、状态参数、动态响应和故障征兆进行监测、诊断，深入研究故障预示与故障知识流的基础科学问题和工程实用技术，包括行星齿轮系统振动传递路径表征、基于运动学和几何学的局部损伤建模、基于变分模式分解的摩擦-振动故障特征提取方法和故障知识动态增长理论。研究工作源于学科前沿和工程实际的迫切需求，提供具有指导意义的新理论与新技术，有效提高直升机服役性能、避免经济损失和预防重大事故的发生，具有重要的理论意义与实用价值。

本课题针对直升机关键传动部件-行星齿轮系统，研究了基于摩擦-振动内生耦合的行星齿轮-轴承系统故障预示的新方法与新技术。针对轴承及齿轮两种摩擦副，从故障状态下行星齿轮—轴承系统振动传递路径的动力学模型、传动系统摩擦学—动力学耦合机理研究、测试信号预处理及变分模式分解研究、 预测评估方法及故障知识资源单元建设研究四个方面展开研究。.主要成果包括: ①提出了一种完整的行星齿轮-轴承系统振动传递矢基键合图模型，从行星齿轮部件通过损伤区域的时间和位置的角度出发，提出了基于真实几何学和运动学的故障模型。②开发模拟直升机行星齿轮箱服役工况的原型系统，借此分析故障的发生、发展与动态信号特征间的内在关系。③推导出齿轮轴承传动系统摩擦副时变接触问题的数值计算方法，考虑有/无混合弹流润滑状态下的摩擦影响。④根据Archard模型进行磨损机理研究，推导了油液系统中磨粒浓度、产生速率与油液监测指标之间的映射关系；划分可表征磨损程度的健康状态区间，通过状态空间法形成磨粒浓度内生时变模型。⑤形成以自适应变分模式分解技术为基础的故障预示新技术；开发基于谱熵和Morlet小波改进相邻系数的优化消噪方法；设计了变分模式间隔极大似然阈值滤波器。⑥研究利用二维变分模式分解提取图像多尺度信息；利用投影变换等办法抑制磨粒图像“噪声”；建立了磨粒图像的描述体系及其与健康状态区间的对应关系。⑦基于多参量退化指标的概率分布和失效阀值进行预测和评估；基于相关向量机等方法进行小样本数据扩充预测，建立故障知识增长描述模型；通过递推、预测等方法，消除或削弱多源异类监测数据的异步影响。最终从以知识资源服务单元的形式实现其数据存储、检索和分析服务，到实现面向直升机行星齿轮箱的健康状态诊断系统。.本课题成果将为直升机关键传动部件健康状态在线监测与预测技术提供必要的研究基础，对实现重大装备的视情维护具有重要的工程意义。