摘要：对100%低地板齿轮箱进行振动分析和噪声预估,可为其设计及优化提供依据。建立了传动系统和结构系统相耦合的100%低地板齿轮箱刚柔耦合多体动力学模型,获得了轴承支反力;建立了齿轮箱模态分析模型,研究了箱体的振动特性。基于相似性理论设计了箱体的相似模型并对其进行了实验模态分析,验证了有限元模型的正确。将刚柔耦合多体动力学仿真获得的轴承支反力作为箱体的激励,采用直接积分法计算箱体的振动响应;以箱体振动速度作为边界条件,建立了齿轮箱直接边界元法辐射噪声分析模型,进行齿轮箱表面声压及外声场辐射噪声预估。结果表明:齿轮箱辐射噪声频域曲线的噪声峰值频率出现在齿轮副啮合频率及其谐波,以及箱体低阶固有频率处。

摘要：为了更快、更准确的对滚动轴承的故障状态进行诊断,提出了一种结合信息熵(information entropy, IE)和α稳定分布(alpha stable distribution, ASD)参数的特征融合方法IE-ASD,基于振动信号对滚动轴承进行故障诊断。首先提取振动信号的时域、频域和时-频域的四种IE(奇异谱熵、功率谱熵、小波空间特征谱熵和小波能谱熵)和估计ASD的四个参数,构建特征向量;然后,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)对支持向量机(support vectors machine, SVM)参数寻优,并用所构建的特征向量对其训练和故障诊断;最后,利用凯斯西储大学轴承数据库的数据验证该方法的有效性,并与由IE、ASD各自构建特征向量的诊断结果进行对比。结果表明:所提出的方法能精确的判断滚动轴承的故障位置,且比未进行特征融合的方法有更高的准确率。