建立了两级行星齿轮传动系统"平移-扭转"耦合强非线性动力学模型,引入时变啮合刚度、齿侧间隙与啮合误差等非线性因素,无量纲处理后,建立动力学方程组。采用数值积分的方法对方程组进行求解,得到了系统的非线性动态响应结果,并计算了系统不同齿侧间隙情况下随激励频率变化的分岔图。综合利用相轨线、Poincaré截面和Lyapunov指数谱,通过G-P算法得到系统关联维数。从定性和定量角度对两级行星系统进行非线性动力学特性研究,得到两级行星系统的混沌频率、进入混沌的途径和齿侧间隙对两级行星轮系非线性特性的影响,为两级行星齿轮系统的故障机理研究提供一定理论依据。

针对行星齿轮传动系统典型故障的识别,提出一种基于信号混合特征和混沌果蝇优化算法-广义回归神经网络(CFOA-GRNN)的故障诊断方法。计算信号的几种典型时域统计特征,并通过小波包分解获取信号频域能量特征,得到信号混合特征向量作为广义回归神经网络(GRNN)的输入;采用混沌扰动改进的果蝇优化算法对GRNN进行参数寻优,构建最优诊断模型;利用采集的行星齿轮箱实验台不同工况数据进行实验和对比。结果表明:所提方法能够有效识别不同工况下齿轮箱的不