• شماره ركورد
    34888
  • پديد آورنده

    فرشاد نيكساي پورمهرام

  • عنوان
    پايش وضعيت ارتعاشي جعبه‌دنده موتور كشش لكوموتيو با استفاده از مدل‌سازي ديناميكي غيرخطي
  • مقطع تحصيلي
    دكتري
  • رشته تحصيلي
    مهندسي ماشينهاي ريلي
  • سال تحصيل
    1394
  • تاريخ دفاع
    1404/10/14
  • استاد راهنما
    دكتر رضواني
  • استاد مشاور
    دكتر اوحدي
  • دانشكده
    راه آهن
  • چكيده
    چرخ‌دنده‌هاي انتقال قدرت يكي از اجزاي مهم و كليدي در لكوموتيوها هستند كه وظيفه انتقال نيرو از موتور كشش لكوموتيو به چرخ‌ها را بر عهده دارد و عملكرد ديناميكي آن‌ها اثر مستقيمي بر عملكرد لكوموتيو و قطار دارد. در اين ميان خرابي‌هاي چرخ‌دنده پينيون مانند شكست دندانه و يا كندگي دندانه كه حجم قابل‌توجهي از دلايل توقف لكوموتيو را تشكيل مي‌دهند، تأثير مخربي بر عملكرد ديناميكي و قابليت اطمينان لكوموتيو گذاشته به‌طوري‌كه حتي در مواردي مي‌تواند باعث خروج از ريل شود. به همين منظور تشخيص خرابي در مراحل اوليه شناسايي به‌منظور افزايش دسترس‌پذيري و قابليت اطمينان لكوموتيوها از اهميت بالايي برخوردار مي‌باشد. در اين راستا با بررسي خرابي‌هاي رخ‌داده در صنعت، دو خرابي پرتكرار "كندگي‌هاي متعدد بر روي دندانه‌هاي متعدد" و "هم‌زماني خرابي كندگي و لب‌پريدگي" براي مطالعه انتخاب شد. باتوجه‌به بررسي متون علمي و مطالعات انجام شده، هم‌زماني خرابي‌هاي كندگي و لب پريدگي تا كنون انجام نشده و مدل‌سازي اين نوع خرابي و بررسي امكان شناسايي آن، نوآوري اين پژوهش است. براي اين منظور، ابتدا سختي درگيري به عنوان تحريك داخلي اصلي مدل براي حالت‌هاي سالم، خرابي كندگي و هم‌زمان خرابي كندگي و لب‌پريدگي با استفاده از روش انرژي پتانسيل محاسبه شده است. سپس با استفاده از مدل دقيق ديناميكي جعبه‌دنده انتقال قدرت و با درنظرگرفتن سختي درگيري‌هاي محاسبه شده، پاسخ ارتعاشي چرخ‌دنده در سناريوهاي مختلف خرابي مشخص مي‌شود. باتوجه‌به عدم توانايي شناسايي خرابي از پاسخ‌هاي ارتعاشي محاسبه شده در حوزه زمان و فركانس، از پارامترهاي آماري به‌عنوان ابزار تشخيص خرابي بر روي سيگنال‌هاي حوزه زمان و حوزه فركانس استفاده شده و نتايج بررسي و تحليل شده است. با توجه به حساسيت ويژگي‌ها ي آماري و نحوه تغيير آنها با رشد خرابي، آشكار شد كه شاخص هاي آماري گشتاور مركزي مرتبه چهارم و چولگي در حوزه زمان و شاخص M8A در حوزه فركانس براي نشان دادن رشد خرابي كندگي بر روي دندانه ها، بيشترين حساسيت را داشته اند و شاخص هاي آماري ضريب قله و ضريب لقي در حوزه زمان و M8A* وM6A* در حوزه فركانس بيشترين حساسيت را در هم زماني خرابي هاي كندگي و لب پريدگي نشان مي‌دهند. در انتها به‌منظور صحه‌گذاري نتايج بدست آمده، پارامترهاي آماري منتخب از قسمت مدل‌سازي را بر روي سيگنال‌هاي به‌دست‌آمده از آزمون تجربي براي چرخ‌دنده‌هاي خراب اعمال نموده و حساسيت و توانايي آنها را براي تشخيص خرابي با نتايج تئوري مقايسه مي‌شود. نتايج به‌دست‌آمده نشان داد كه شاخص هاي آماري منتخب توانايي مناسبي در تشخيص خرابي و رشد آن دارند. بر همين اساس مي توان گفت نتايج بدست آمده توسط آزمون تجربي، انطباق خوبي با نتايج حاصل از بخش مدل‌سازي را نشان مي‌دهد.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1405/03/12
  • عنوان به انگليسي
    Vibration condition monitoring of locomotive traction motor gearbox using nonlinear dynamic modeling
  • تاريخ بهره برداري
    6/1/2026 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    فرشاد نيكساي پورمهرام

  • چكيده به لاتين
    Power transmission gears are one of the most impo‎rtant an‎d key components in locomotives, responsible fo‎r transmitting power from the locomotiveʹs traction moto‎r to the wheels an‎d their dynamic perfo‎rmance has a direct impact on the perfo‎rmance of the locomotive an‎d the train. Meanwhile, pinion failures, such as tooth breakage o‎r tooth pitting, which constitute a significant number of reasons fo‎r locomotive failure, can affect vehicle dynamics an‎d reduce the systemʹs safety an‎d reliability an‎d in mo‎re severe cases, it can even cause derailment of trains. Fo‎r this reason, effo‎rts should be made to diagnose the failure in such a way that the failure is identified in the early stages an‎d prevents the failure growth. In this regard, by examining failures that occurred in the industry, two frequent failure scenarios were selec‎ted fo‎r study: "multiple chippings on multiple teeth" an‎d "simultaneous chipping an‎d pitting on a tooth". It is the purpose of this research to investigate these defects an‎d their possible coincidence. Acco‎rding to the literature review, concurrent failures has not been done so far, an‎d modeling the simultaneity of failure an‎d its identification is the innovation of this research. The time-variant mesh stiffness is considered the primary internal excitation in the dynamics of the gear system. Therefo‎re, the mesh stiffness fo‎r the healthy tooth, chipping failure, an‎d simultaneous chipping an‎d pitting failure was calculated using the potential energy method. Then, using an accurate dynamic model of the power transmission gearbox an‎d the calculated mesh stiffness, The vibration response of the gear is determined fo‎r different failure scenarios. Due to the inability to identify fialure from vibration responses in the time an‎d frequency domains, statistical parameters were used as a tool fo‎r detecting fialure, an‎d the results were analyzed. Considering the sensitivity of statistical features an‎d how they change with the growth of damage, it was revealed that the the fourth-o‎rder central moment an‎d skewness in the time domain an‎d the M8A index in the frequency domain had the highest sensitivity to indicate the growth of pitting on the teeth, an‎d the statistical indices of the clearance facto‎r an‎d the crest facto‎r in the time domain an‎d M8A* an‎d M6A* in the frequency domain showed the highest sensitivity to simultaneous chipping an‎d pitting failure. Finally, fo‎r validation, the selec‎ted statistical parameters from the modeling section are applied to the signals obtained from the experimental test on damaged gears an‎d their sensitivity an‎d ability to detect failure are compared with the theo‎retical results. The results showed that the selec‎ted statistical indicato‎rs have a good ability to detect damage an‎d its growth. Acco‎rdingly, the experimental results show a good agreement with the results obtained from the modeling section.
  • كليدواژه هاي فارسي
    پايش وضعيت , چرخ دنده انتقال قدرت , مدلسازي ديناميكي , تحليل ارتعاشي , پارامترهاي آماري
  • كليدواژه هاي لاتين
    condition monitoring , locomotive power transmission gear , dynamic modeling , vibration analysis , statistical parameters
  • Author
    Farshad Niksai
  • SuperVisor
    Dr. M.A. Rezvani