箱体材料疲劳损伤过程的故障诊断方法??     东莞升降车租赁,   升降车租赁,  东莞升降车价格     升降车齿轮箱箱体在运行中持续受到由列车牵引而产生的往复振荡，这将．对箱体产生疲劳损伤。对于箱体材料，疲劳过程中的裂纹萌生和裂纹稳定扩展阶段为安全阶段，裂纹快速扩展阶段为预警阶段，箱体材料的疲劳损伤过程的故障诊断就是要有效地对材料的损伤状态进行识别，可以认为当箱体材料疲劳损伤状态处于预警阶段即为发生故障。基于性能退化方法的故障诊断和寿命预测研究框架己经给出，本研究中采用声发射技术对箱体材料疲劳损伤过程进行监测，利用声发射信号来表征箱体材料的疲劳损伤过程，考虑箱体服役寿命长，失效数据匮乏，研究中将基于性能退化和材料表征方法对箱体材料的疲劳损伤过程的故障诊断展开具体研究。

    疲劳损伤过程的特征提取,  用声发射仪对箱体材料的疲劳损伤过程进行监测，在每一次疲劳损伤过程的监测中，传感器不断采集来一组组声发射信号数据，将这一组组数据，建立一个序列，即为箱体材料疲劳损伤性能退化的表征参量集，声发射信号值在疲劳损伤过程中有振荡显现，但整体趋势呈现先增大后减小，箱体材料疲劳损伤过程中，在稳定扩展阶段，随着疲劳循环次数的增大，材料内部大量金属键发生断裂，声发射信号增大，待金属内部位错大量产生，直至材料进入裂纹快速扩展阶段时，声发射信号有所降低，箱体材料由稳定扩展阶段进入快速扩展阶段，材料发生快速疲劳断裂。上述声发射信号的变化过程与声发射原理一致，声发射信号是金属材料内部金属键断裂释放的弹性波而产生的，而当金属材料损伤表现为宏观裂纹至断裂时并不能够被探测到。由于材料疲劳损伤过程较长，采集到的声发射信号较多，且采样使声发射信号量值有所波动，为此对声发射信号进行逐秒累加以得到统计规律。在箱体材料疲劳损伤裂纹稳定扩展过程中，逐秒累积振铃计数值总体趋势逐渐增大，这与箱体材料在疲劳损伤过程中内部金属键不断发生断裂，产生大量位错，大量释放弹性波相吻合，且声发射信号累积振铃计数值的最大值比较接近；当箱体材料疲劳损伤即将进入裂纹快速扩展阶段时，材料裂纹快速增大表现为宏观现象，由于声发射信号是监测金属内部释放的弹性波，因此此时声发射信号逐步减少，其累积振铃计数值在箱体材料疲劳损伤进入快速扩展阶段前减少至累积振铃计数峰值的１／４至１／３左右，之后箱体材料疲劳损伤进入裂纹快速扩展阶段，同时箱体材料也迅速发生疲劳断裂。声发射信号各参数具有一定的相关性，比较几种参数的时间特性均能够反映上述规律，相比之下声发射信号振铃计数值的量值变化较大，更易反映箱体材料疲劳损伤过程状态。因此选取声发射信号的累积振铃计数值ｃａｅｅ为箱体材料疲劳损伤性能退化的特征参量，特征参量即可认为在箱体材料疲劳损伤过程的特征提取结果。

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      疲劳损伤过程的故障诊断,   己经给出了表征箱体材料疲劳损伤过程的特征提取结果特征参量累积振铃计数。  将在此基础上给出判断箱体疲劳损伤状态为故障失效的失效标准，并通过箱体材料疲劳损伤特征参量与失效标准比对，来对箱体材料疲劳损伤过程进行故障诊断。搭载声发射系统的箱体材料疲劳损伤试验过程中将不断采集到声发射信号，由于材料疲劳失效过程时间较长，对声发射信号的振铃计数进行逐秒累积，并经过计算形成ｃａｅｅ序列。ｃａｃｃ序列值将在箱体材料疲劳损伤进入快速扩展阶段前达到峰Ｃｐｅａｋ值。１５次箱体材料疲劳试验中，裂纹稳定扩展阶段与快速扩展阶段分界点处的累积振铃计数值ｃｐＣ）ｌｌｌｔ和整个材料疲劳损伤过程中的累积振铃计数峰值Ｃｐｅａｋ相对集中，而且二者之间存在一定的关系。大量试验表明，金属材料或结构材料的疲劳寿命服从威布尔分布。对１５次箱体材料疲劳试验的和％ｅａｋ值做威布尔分布分析，并求其威布尔分布参数,   比较累积振铃计数峰值ｃｐｅａｋ和稳定与快速扩展阶段分界点处累积振铃计数值ｃｐ可以看出，稳定扩展阶段与快速扩展阶段分界点处Ｃｐｔ值比稳定扩展阶段中Ｃｐｅａｋ值更加集中。因此选１５次疲劳试验中稳定与快速扩展阶段分界点处ｃｐ.     在进行箱体材料疲劳损伤性能退化研究中，可以选用箱体材料疲劳损伤过程中累积振铃计数Ｃａｅｅ作为箱体材料疲劳损伤性能退化的特征参量，且性能退化特征参量的失效标准服从的威布尔分布。通过ｃａｅ进行对比，可以得到不同失效标准可靠度下的箱体材料疲劳损伤的故障诊断结果。材料分散性的存在，箱体材料疲劳损伤过程中，依然会产生样本个体与总体期望的差异，会产生一些样本的ｃａｅｅ序列值在裂纹稳定与快速扩展分界点附近整体高于或低于ＣＦ均值的情况，这里将采用提出的基于启发式最大后验概率估计算法的失效标准均值更新补偿算法来对样本个体的序列值进行补偿，减少材料分散性所带来的影响。可认为是疲劳损伤失效标准的新来样本，但由于材料的疲劳损伤过程是一个相对漫长的过程，疲劳损伤经历的时间较长，在这一过程中，声发射信号累积振铃计数值Ｃａｅｅ变化幅度较大，运用基于启发式最大后验概率估计的失效标准更新补偿算法时，要首先预估新样本在稳定至快速扩展阶段分界点处的估计值ｃａｅｅ。用ｃａｃｃ〇ｐｉｎｔ）来代替，将与原样本一起构成新的样本空间Ｘ，来求得ｐＭＡＰ。

       由于累积振铃计数值在达到峰值ｃｐｅａｋ后逐渐振荡下降，稳定与快速扩展阶段分界点处于振荡下降过程中，因此在测得累积振铃计数峰值ｃｐｅａｋ后，可以利用来估计稳定与快速扩展分界点的估计值,   对１５次疲万试验结果进丨丁统计，可以求得ｙ＝０．２９８。将代替ｘ，可以在现有失效标准６＞均值的基础上，利用新来的样本数据，对值进行更新，利用新旧均值差异来对新样本ｃａｅｅ序列进行补偿，以使得补偿后的ｃａｅｃ序列与失效标准ＣＦ比较得到的箱体材料疲劳损伤故障诊断结果准确率更高。在启发式算法中，取新旧失效标准均值相对误差在３％以内，认为（＾均值更新结束，则ＣＦ均值更新结果为最后一次迭代得到值，即为ｐｎｅｗ。选择３％为前后两次ｐＭＡｐ的相对误差，主要依据是在这个精度上，前后两次ｐＭＡＰ的绝对误差基本在１０左右，而ＣＦ均值基本在３６５０附近，所以能够满足本研究中故障诊断的准确度。得到新旧失效标准的差值Ａ。可以通过Ａ来累积振铃计数序列＾。。进行补偿，得到新的补偿后的累积振铃计数序列。将作为新的箱体材料拉伸损伤性能退化特征参量，与失效标准ｃＦ进行比较，得到箱体材料疲劳损伤的故障诊断结果。本研究中，定义故障诊断的评价指标有误报率ＥＰ、漏报率和准确率拉伸损伤故障诊断的评价指标一致，对１５次疲劳试验，分别取其裂纹稳定至快速扩展阶段分界点前后各５ｓ内的声发射信号数据，所有故障诊断样本数据共１５０个，利用本研究中的箱体材料疲劳损伤过程基于性能退化和材料损伤表征的故障诊断方法，对箱体材料疲劳损伤过程进行故障诊断。箱体材料疲劳损伤过程的故障诊断流程图，得到的故障诊断结果.       箱体材料疲劳损伤过程的故障诊断结果，在进行特征参量补偿后，误报率和漏报率都有下降，准确率提高，且提升幅度明显；当失效标准ＣＦ选取不同可靠度对应取值时，高可靠度对应的ＣＦ取值会使故障诊断的漏报率降低，但同时也使误报率增加。在应用基于启发式最大后验概率估计的失效标准均值更新补偿算法后，当ＣＦ值取可靠度为９０％的对应值时，箱体材料疲劳损伤的故障准确率为８５．４％，漏报率为１．３％，虽然误报率为１３．３％，但从保障升降车运行安全的角度，避免漏报则更为重要。对于漏报率１．３％，由于箱体材料的疲劳损伤过程是一个相对漫长的过程，在故障诊断结论给出后仍有一段时间才会使疲劳损伤最终发生断裂，在故障诊断漏报后，依然会不断根据新来的声发射信号给出新的故障诊断结果，这一过程中的故障诊断结果将不断逼近故障诊断准确识别结果，以有效预防事故的发生。对箱体材料疲劳损伤的故障诊断方法进行了详细阐述，并给出了基于性能退化和材料损伤表征的故障诊断方法的结果比对。下面将对箱体进行有限元仿真分析，找到箱体易受损伤的关键结构位置，为开展箱体故障诊断奠定基础。

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