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机械工程学院张绍辉教授团队在TOP期刊发表诊断定轴齿轮工作状态相关成果
作者:科研部成果管理科     发布:2024-04-11     点击量:

   近日,我校机械工程学院张绍辉教授团队在TOP期刊Mechanical Systems and Signal Processing发表最新研究成果:Vibration modulation features analysis of fixed-shaft gear train considering speed fluctuation and flexible transmission path based on signal convolution model。蒋飞教师为第一作者,吴兆乾博士为通讯作者,东莞理工学院为第一完成单位。

   

    如今定轴齿轮传动系统广泛应用于各种工业场景,齿轮的相应故障诊断对其安全运行至关重要。然而,柔性传动路径以及其运行过程中不可避免的存在转速波动,因而会带来的额外振动调制分量,使得传统的机构模型难以准确检测齿轮故障。因此,为了更清晰地揭示上述两个因素对正常和断齿状态下振动调制特性的影响,提出了一种刚柔耦合定轴齿轮系的信号卷积模型。利用集中参数法推导出考虑转速波动引起的调频现象时各刚性部件的振动信号,并利用所提出的信号卷积模型进一步得到了充分考虑多个柔性传递路径影响的综合振动信号。论文仿真结果清楚地揭示了正常和断齿状态下的振动调制特征,实验结果进一步验证了所得调制特性的正确性和模型的有效性。

论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0888327024001481

(撰稿:蒋飞,一审:吴兆乾,二审:张绍辉,三审:李长平)


课题组及负责人简介:课题组-工业大数据研究所

    团队负责人张绍辉教授,入选2021&2022年全球前2%顶尖科学家“年度影响力”榜单,东莞市智能视觉检测工程技术中心主任,中国机械工程学会转子动力学分会常务理事。团队张绍辉教授与吴兆乾博士2023年被认定为三类东莞市特色人才。   

    研究所成员长期从事机械系统动力学及机械运行状态监测与故障预示、视觉识别、动态信号分析、振动控制等方面的研究工作,承担了多项机械系统故障诊断方面的国家、省级基金项目和企业监测诊断系统开发项目,在仪器设备、技术手段、诊断方法和经验、故障数据分析等方面有较长期的积累。

    研究所承担了包括国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目等多项国家、省级基金项目,发表论文70多篇,高被引论文5篇。研究所长期与企业开展项目合作,已完成刀具状态预测、高速度高精度柔顺贴插装备、注塑件缺陷检测设备、以及汽车产线随车资料核对系统的研发工作。