齿轮箱噪声故障诊断专家系统开发

"齿轮箱噪声故障诊断专家系统的研究与开发 (1996年) - 清华大学学报(自然科学版)" 这篇论文详述了在1996年开发的一套齿轮箱噪声故障诊断专家系统，旨在解决批量生产中齿轮箱噪声超标或异常的问题。在齿轮箱制造过程中，噪声检测是一项重要环节，它能评估噪声质量是否符合标准，并找出噪声产生的原因。为了实现这一目标，研究人员采用了声强测量法来捕捉齿轮箱的噪声信号，接着运用一系列信号处理技术，包括频谱分析、模式识别、谱峰搜索和倒谱分析，对这些信号进行深入分析。 首先，声强测量法因其抵抗外界噪声干扰的能力而被选为首选测试方法。此外，研究团队还成功地将这项技术与基于普通微机的国产声强测量系统（SIMS）相结合，使得整个测量和诊断过程可以在同一台计算机上完成，提高了工作效率。 系统设计包括几个核心功能模块： 1. 测量模块：遵循特定的操作规程，执行声强测量，收集噪声数据。 2. 分析模块：使用频谱分析等技术，对收集到的噪声信号进行解析，揭示噪声的频率特性。 3. 模式识别模块：通过比较和匹配已知的噪声模式，识别可能导致噪声异常的潜在问题。 4. 谱峰搜索和倒谱分析：这两种技术用于进一步定位噪声源，通过查找频谱中的峰值和分析信号的倒谱，有助于确定导致噪声的特定组件或故障。 5. 诊断模块：根据前面的分析结果，专家系统能够诊断出齿轮箱噪声超标或异常的具体原因。 6. 决策支持模块：为生产过程的质量控制提供依据，帮助制造商采取适当的改进措施。 论文指出，虽然振动噪声信号在设备状态监测和故障预测方面已有广泛研究，但针对批量生产齿轮箱的噪声质量问题，即“生产故障诊断”，仍存在挑战。现有的方法主要关注运行中的设备故障，而本文提出的专家系统则专门针对批量生产环境下的噪声分析和诊断，具有重要的实践价值。 在当时的汽车变速器行业中，由于工艺不稳定、装配不规范等因素，齿轮箱的噪声水平波动较大，传统的耳检方法难以确保客观性和准确性。因此，这种基于声强测量和智能诊断的系统应运而生，它不仅能判断噪声是否合格，还能准确诊断问题根源，对于提升产品质量和生产效率具有重大意义。 这篇论文探讨的齿轮箱噪声故障诊断专家系统是结合了声学测量技术、信号处理和人工智能的一种创新解决方案，对工业生产中的噪声控制和故障预防提供了新的工具和思路。