齿轮箱传感器优化布置研究 安博
传感器的问题解决方案
传感器的问题解决方案引言概述：传感器是现代科技中不可或缺的一部分，它们广泛应用于各个领域，包括工业、医疗、交通等。
然而，传感器在使用过程中可能会遇到各种问题，如精度不准确、信号干扰、故障等。
本文将介绍传感器常见的问题，并提供解决方案，以帮助用户更好地解决传感器问题。
一、传感器精度问题解决方案：1.1 校准传感器：传感器的精度可能会受到环境因素的影响，如温度、湿度等。
通过定期校准传感器，可以提高其精度。
校准过程可以使用标准样品或专业仪器进行，确保传感器输出的数据准确可靠。
1.2 优化传感器布置：传感器的布置位置也会影响其精度。
在安装传感器时，应考虑周围环境的影响，避免干扰源的存在。
同时，合理选择传感器的安装位置，使其能够最大程度地接触到被测物体，并减少误差。
1.3 更新传感器固件：有些传感器的精度问题可能是由于固件版本较旧引起的。
及时检查并更新传感器的固件，可以解决一些精度问题，并提升传感器的性能。
二、传感器信号干扰问题解决方案：2.1 屏蔽传感器信号：传感器信号可能会受到其他电磁干扰源的影响，如电线、电气设备等。
在安装传感器时，可以使用屏蔽材料将传感器信号线包裹起来，以减少外部干扰的影响。
2.2 优化传感器接线：传感器的接线方式也会影响信号的稳定性。
确保传感器的接线牢固可靠，避免接线松动或接触不良导致的信号干扰。
同时，根据传感器的规格要求选择合适的电缆和连接器，以提高信号传输的质量。
2.3 使用滤波器：在一些特殊环境下，如高频干扰较多的场所，可以使用滤波器来滤除干扰信号。
滤波器可以帮助传感器准确地捕捉到所需的信号，并减少干扰的影响。
三、传感器故障问题解决方案：3.1 检查供电电源：传感器故障可能是由于供电电源不稳定或电压过高导致的。
检查传感器的供电电源，确保电压稳定，避免过高电压对传感器造成损害。
3.2 清洁传感器：一些传感器可能会受到灰尘、污垢等物质的影响，导致故障。
定期清洁传感器表面，保持其干净整洁，可以减少故障的发生。
传感器优化布置研究现状与展望
估计 ， 但初 步的选择越精确 ， 后面的计算工作 就越少 。初 步
测点 自由度确定后 ， 即可从 剩余 可选取 的模 型 自由度 中每
次 增 加 或 删 除 １个 测点 自由 度 ， 以减 小 ＭＡ Ｃ矩 阵 的最 大 非 对 角 元 。序 列 法 通 常 得 到 的 只 是 次 优 解 。黄 民水 等 人 采
Ｍ Ｃ矩 阵 最 大 非 对 角 元 最 小 的 最 优 解 ， 后 综 合 优 化 结 果 Ａ
采用修正 Ｇ ａ Ｓｈ ｉｔＭＧ ） 法和 Ｈ ｕｈｌｅ 变换相结 ｒ ｃ ｍｄ（ Ｓ 算 ｍ— ｏ ｓｏｄｒ 合的 Ｈ Ｓ Ｇ Ｄ算法 ， 进行降维后的正交三 角分 解更新 ， 从而使 计算效率进一步提 高。该计算方法具 有计算简捷快 速和稳 定等优点 。袁爱 民等人 提 出了一种结合有效独立 法和模 态置信保证准则 的传感 器优化 布置算 法 ， 首先 利用列 主元 Ｑ Ｒ分解技术得到 ＭＡ Ｃ法 确定传 感器 位置 的初始 测点 ； 然 后利用有效独立法 对全部 测点进 行缩 减 ， 确定候 选添 加测 点的范 围 ； 最后 ， 候选测 点范 围内选择 满足 Ｍ Ｃ矩 阵非 在 Ａ 对角元素最小的测点 添加 到初始 测点 中 ， 如此往 复直 至达
１３ 有 效独 立 法 ．
Ｋ ｍｍ ｒ ［ 提 出的有效 独立 法 （ Ｉ ） ａ ｅ Ｄ Ｃ６ Ｅ 法 是基 于每 只 传感 器布点对 确定 模态向量线性无关 的贡献 的有效独立性 的一种传感器 优化 布置 方法 ， 目的是 用有 限的传 感器采 其 集到尽可能多的模 态反映信息。有效独立法 是从所有可能
刘 艳 ， ： 等 传感器优化布置研究现状与展望
５
ＭＡ Ｃ矩 阵的最大非对角元最小 。对振型矩 阵进 行 Ｑ Ｒ分解
《基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断研究》范文
《基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断研究》篇一一、引言在机械工业领域，齿轮箱是传动系统中至关重要的组成部分，其性能状态直接关系到整个系统的正常运行。
随着现代工业的快速发展，对设备运行可靠性和维护效率的要求日益提高。
因此，对齿轮箱的早期故障诊断技术的研究显得尤为重要。
本文旨在探讨基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断技术，以期为相关领域的实践提供理论支持。
二、研究背景及意义传统的齿轮箱故障诊断方法通常依赖于定期的拆卸检查和人工经验判断，这种方法不仅效率低下，而且难以实现早期故障的及时发现。
随着传感器技术和信号处理技术的发展，基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断技术逐渐成为研究热点。
该技术能够实时监测齿轮箱的运行状态，通过分析传感器采集的数据，实现对早期故障的准确诊断和预警，为设备的维护和保养提供有力支持。
三、嵌入式传感器在齿轮箱故障诊断中的应用（一）传感器类型及工作原理嵌入式传感器主要包括振动传感器、温度传感器、压力传感器等。
这些传感器能够实时采集齿轮箱的振动信号、温度信号和压力信号等关键参数。
通过分析这些信号，可以判断齿轮箱的运行状态和是否存在故障。
（二）信号处理与分析采集到的信号需要进行预处理和特征提取。
预处理包括滤波、去噪等操作，以提高信号的信噪比。
特征提取则是从预处理后的信号中提取出能够反映齿轮箱运行状态的特征参数，如振动幅值、频率、温度等。
这些特征参数将被用于后续的故障诊断和预警。
四、早期故障诊断方法及实现（一）基于信号处理的诊断方法通过分析传感器采集的信号，可以判断齿轮箱是否存在故障。
例如，当振动传感器的振动幅值超过设定阈值时，可能表明齿轮箱存在故障。
此外，还可以通过频谱分析、波形分析等方法对信号进行深入分析，进一步判断故障的类型和位置。
（二）基于深度学习的诊断方法深度学习是一种强大的机器学习方法，能够从大量数据中自动提取特征并实现分类。
在齿轮箱早期故障诊断中，可以通过深度学习算法对传感器采集的数据进行训练和学习，实现对故障的自动识别和诊断。
传感器布置优化准则及模型修正方法研究
传感器布置优化准则及模型修正方法研究传感器布置优化准则及模型修正方法研究传感器布置在许多工程和科学领域中起着至关重要的作用，对于获得准确可靠的数据具有重要的影响。
本文将探讨传感器布置优化的准则和模型修正方法，以提高传感器的测量精度和可靠性。
一、传感器布置优化准则1. 最小化测量误差：传感器布置应尽量减小测量误差，以确保获得精确的测量结果。
这可以通过将传感器布置在需要测量的目标附近，并避免潜在干扰因素的影响来实现。
2. 考虑空间分布：对于大范围的测量任务，传感器的布置应考虑目标区域的空间分布。
通过合理的布置，可以最大限度地覆盖整个目标区域，并获得全面的数据。
3. 考虑传感器之间的相互影响：传感器之间的相互作用可能会导致测量误差的增加。
传感器的布置应避免传感器之间的相互干扰，以确保获得准确的测量结果。
4. 避免冗余：在传感器布置中，应避免冗余的情况。
过多的传感器可能会增加成本，并使数据处理变得复杂。
因此，应根据需要调整传感器的数量和布置位置。
5. 考虑难以布置的环境因素：在某些特殊的环境中，传感器布置可能受到限制。
例如，恶劣的气候条件、难以到达的地点等。
在布置传感器时，应考虑这些环境因素，并根据实际情况做出相应的调整。
二、模型修正方法研究1. 校准传感器：传感器常常存在一定的系统误差和随机误差。
通过校准传感器，可以消除和修正这些误差，提高测量的精度。
传感器的校准可以通过实验测试和数学建模等方法进行。
2. 误差修正模型：根据传感器测量的误差特点和原因，可以建立相应的误差修正模型。
该模型可以根据测量数据对传感器输出进行修正，并获得更准确的测量结果。
误差修正模型可以基于统计学方法、数学建模方法等进行。
3. 数据融合技术：传感器布置优化还可以通过数据融合技术来实现。
数据融合技术可以将多个传感器的测量数据进行集成，从而提高测量的准确性和可靠性。
数据融合技术可以基于传感器性能、传感器位置等因素进行优化。
4. 传感器网络优化算法：传感器网络的布置和优化是传感器布置优化的重要方面。
《基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断研究》范文
《基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断研究》篇一一、引言随着工业技术的不断发展，齿轮箱作为各种机械设备的重要部件，其性能的稳定性和可靠性直接关系到整个设备的运行效率和使用寿命。
然而，由于齿轮箱在运行过程中会受到各种因素的影响，如负载、速度、温度等，因此容易出现各种故障。
为了保障设备的正常运行和延长使用寿命，对齿轮箱进行早期故障诊断显得尤为重要。
本文将介绍基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断研究，旨在提高齿轮箱的故障诊断效率和准确性。
二、嵌入式传感器在齿轮箱故障诊断中的应用嵌入式传感器是一种集成在设备内部的传感器，能够实时监测设备的运行状态和性能参数。
在齿轮箱故障诊断中，嵌入式传感器可以实时监测齿轮箱的振动、温度、转速等参数，从而及时发现潜在的故障。
与传统的故障诊断方法相比，基于嵌入式传感器的故障诊断方法具有实时性、准确性和便捷性等优点。
三、基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断方法基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断方法主要包括以下步骤：1. 选择合适的嵌入式传感器：根据齿轮箱的特性和诊断需求，选择合适的嵌入式传感器，如振动传感器、温度传感器等。
2. 安装嵌入式传感器：将传感器安装在齿轮箱的关键部位，确保能够实时监测到齿轮箱的运行状态和性能参数。
3. 数据采集与处理：通过嵌入式传感器实时采集齿轮箱的振动、温度、转速等数据，并进行预处理和特征提取，以得到与故障相关的特征信息。
4. 故障诊断：利用信号处理和模式识别等技术，对提取的特征信息进行故障诊断和分类，从而确定齿轮箱的故障类型和程度。
5. 故障预警与预防：根据诊断结果，及时进行故障预警和预防措施，以避免故障的进一步发展和对设备的损害。
四、实验验证与分析为了验证基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断方法的可行性和有效性，我们进行了实验验证和分析。
实验结果表明，该方法能够实时监测齿轮箱的运行状态和性能参数，及时发现潜在的故障，并准确诊断出故障类型和程度。
齿轮箱传感器优化布置研究
问题 ， 该做 到使用 尽量 少 的传 感器 获 取尽 可 能 多 应 的结构 信息 。在 国内外 现有 的对传 感器优 化布置研
度 自适 应粒 子群优化算 法 ， 实现 了齿轮 箱传感器 的优 化 与定位 。通 过齿 轮箱 的试 验模 态分析 和 频
响 函 数 特 性 分 析 ， 明 了基 于 Ｐ Ｏ 算 法 的 齿 轮 箱 传 感 器 优 化 布 置 方 法 是 可 行 的 。用 优 化 后 的 ６个 证 Ｓ
测 点布 置传感器 ， 故障诊 断精度提 高 ２ ． ％． ６１ 关键 词 ：人工智 能 ； 子群优 化 ； 粒 传感 器布置 ； 轮箱 齿
中 图分 类 号 ： Ｊ１ Ｐ ０ Ｔ ８ ；Ｔ ３６ 文献标 志码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０ ０１９ （０ ０ １－５ ８０ １ ０ — ３ ２ １ ） １１０ －６ ０
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｅ ｏ ｔｍ ａ ｙ ｕ ｏ ａ ｂ ｘ ｔ ｄ ｎ Ｓ ｎｓ ｒ Ｏｐ ｉ ｌＬａ ｏ ｔ ｆ ｒ Ｇｅ ｒ ｏ
摘要 ： 出利用粒 子群 优 化（ Ｓ 算 法解 决 齿轮箱 故 障检 测 中传感 器 优 化布置 问题 的方 法。 提 Ｐ Ｏ） 在 着重分析 加速度传感 器优化 布置 的模 态置信 准则后 ， 构建 了应用 Ｐ Ｏ算 法解 决此 类优化 问题 的 Ｓ
适 应 度 函 数 。 以齿 轮 箱 有 限元 建 模 和 模 态 分 析 结 果 为 依 据 ， 以适 应 度 函 数 作 为评 价 目标 ， 用 加 速 应
Ｓ ｔ ． Ｔｈ ｄ ｌａ ｄ ｆｅ ｕ ｎ ｙｒ ｓ ｏ ｓ ｎ ｌ ｓ ｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｓｆ ａ ｉ ｌ ． Ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｉｎ ｏ ａ ｌ ＯＳ ｅ ｍｏ ａ ｎ ｒ ｑ ｅ ｃ ｅ ｐ ｎ ｅ ａ ａｙ ｅ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｅ ｓｂ ｅ ｈ ｒ ｃｓｏ ｆｆｕ ｔ ｄ ａ ｎ ｓｓｗｉｈ ｓｘ ｏ ｔ ａ ｅ ｓ ｒ ｎ ｒ ａ ｅ ｙ ２ ．１ ． ｉｇ ｏ ｉ ｔ ｉ ｐ ｉ ｌｓ ｎ ｏ ｓ ｉ ｃ ｅ ｓ ｓｂ ６ ％ ｍ
36. 如何优化传感器的布置和安装？
36. 如何优化传感器的布置和安装？36、如何优化传感器的布置和安装？在现代科技的众多应用领域中，传感器扮演着至关重要的角色。
从工业生产中的质量监控，到环境监测中的数据采集，再到智能家居里的设备控制，传感器无处不在。
然而，要确保传感器能够准确、可靠地发挥作用，其布置和安装的优化就显得尤为关键。
首先，我们需要明确传感器的工作原理和性能特点。
不同类型的传感器，如温度传感器、压力传感器、位移传感器等，其工作原理和适用场景各不相同。
在选择传感器时，要根据具体的测量需求和环境条件来决定。
比如，在高温环境下，就需要选择能够耐受高温的传感器；在测量微小位移时，就需要精度高、灵敏度好的位移传感器。
了解了传感器的基本特性后，接下来就要考虑测量对象的特点。
如果要测量一个大型容器内液体的温度分布，那么就需要在不同深度和位置布置多个传感器，以获得全面准确的温度数据。
如果是测量某个机械部件的振动情况，就需要将传感器安装在振动最明显的位置，并且要保证传感器与被测部件之间有良好的接触和固定。
在实际的布置和安装过程中，空间因素也是必须要考虑的。
传感器的安装位置应该便于维护和检修，同时不能影响到正常的生产或操作流程。
例如，在工厂的生产线上安装传感器，要避免其阻碍工人的操作和物料的运输。
对于一些空间有限的场合，可能需要选择体积小巧的传感器，或者采用特殊的安装方式来节省空间。
环境条件对传感器的布置和安装同样有着重要影响。
在潮湿、腐蚀性强的环境中，需要选择具有良好防护性能的传感器，并采取相应的防护措施，如加装防护套、使用耐腐蚀材料等。
如果环境中存在较强的电磁干扰，就需要对传感器进行屏蔽处理，或者选择抗干扰能力强的型号。
传感器的布线也是一个不容忽视的问题。
布线要合理规划，避免线路过长导致信号衰减，也要防止线路与其他电气设备相互干扰。
对于多个传感器组成的系统，要采用统一的布线标准和规范，以保证系统的稳定性和可靠性。
在安装传感器时，要确保安装牢固、稳定。
基于有效独立法的连采机减速器传感器优化布置
设 噪声 相互 独立 ， 且 每 个 传感 器 的统 计 特 性 都相
同， 则：
为：
一Ｅ［ （ ｑ －Ｏ） （ ｇ 一百） ］ ＝Ｑ＿ 。 。 … ……… （ ２ ）
其 中： Ｅ为数 学期望 ； Ｑ为 Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ 信息矩 阵 。
晚但 也取 得 了不少 成果 ， 崔 飞在 文献 ［ ３ ］ 中提 出了模 态 置信 度 法 ， 改 善 了结 构 的振 动检 测 能 力 ； 刘 福强 ［ ４ ］ 、 秦 仙 蓉［ ５ 等分 别针 对不 同检测 结构模 型提 出 了不 同的传
２ ０ １ ３年 第 ２期
应 用于连呆机减速器传感器优化布置 中，结果证 明了这 一方案的有效性和准确性。
关 键 词 ：传 感 器 优 化 布 置 ；有 效 独 立 法 ；模 态 保 证 准 则 ；Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ 信 息 矩 阵
中 图分 类 号 ：Ｔ Ｐ ２ １ ２ 文 献 标 识 码 ：Ａ
０ 引 言
收 稿 日期 ：２ ０ １ ２ — ０ ５ — ０ ４ ；修 回 日期 ：２ ０ １ ２ 一 １ ０ — ２ ８
作 者 简 介 ；于 亮 亮 （ １ ９ ８ ６ 一 ） ，男 ，江 苏 连 云 港人 ，在 读 硕 士 研 究 生 主 要 研 究 方 向 为 机 械 系 统 动 态设 计 与 模 态 分析 。
有效独 立法 （ Ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ，
轨道交通齿轮箱的设计优化与系统集成研究
轨道交通齿轮箱的设计优化与系统集成研究随着城市化进程的加速和人口的增加，轨道交通系统作为一种高效、环保的交通工具被广泛应用于城市交通中。
作为轨道交通系统的核心部件之一，齿轮箱起到了传递动力和转速的重要作用。
在这篇文章中，我们将对轨道交通齿轮箱的设计优化与系统集成进行研究。
设计优化是提高齿轮箱性能的关键。
首先，我们可以通过材料选择和制造工艺的优化来提高齿轮箱的强度和耐久性。
当前常用的齿轮材料主要有钢、铸铁和铝合金等，根据不同的要求可以选择合适的材料。
其次，齿轮的几何形状也是设计优化的重要方面。
通过优化齿轮的模数、齿数和齿轮副的齿形参数，可以提高齿轮的传动效率和运行平稳性。
此外，齿轮箱的结构设计也需要考虑到安装和维护的便利性，以提高轨道交通系统的可靠性和运行效率。
系统集成是确保齿轮箱与轨道交通系统顺利配合的关键。
在齿轮箱系统集成的过程中，首先需要考虑齿轮箱的传动比例和齿轮箱的连接方式。
合理选择传动比例可以保证轨道交通在不同工况下的运行平稳性和传动效率。
同时，齿轮箱的连接方式也直接影响到齿轮箱与轨道交通系统的整体性能。
在设计阶段，必须综合考虑齿轮箱的布局、安装方式、结构强度和传动效率等因素，以实现系统集成的最佳效果。
此外，齿轮箱的故障检测和维护也是系统集成的重要环节。
通过合理设置传感器和监测装置，可以实现对齿轮箱的实时监控和故障诊断，减少维修时间和维修成本，提高轨道交通系统的可靠性和运行效率。
除了对齿轮箱的设计优化与系统集成进行研究外，我们还应关注齿轮箱的环境适应性和安全性能。
轨道交通系统运行在各种复杂的环境中，如高温、高湿、低温或多尘环境。
这些环境因素对齿轮箱的密封性、润滑性和防腐性提出了更高的要求。
在设计阶段应该考虑使用适当的密封材料和润滑剂，并选择合适的涂层和防护措施，以提高齿轮箱的环境适应性和耐用性。
此外，齿轮箱的安全性能也是关键所在，特别是在高速运行的轨道交通系统中。
齿轮箱的设计和制造必须符合相关的安全标准和规范，以确保运行过程中的安全可靠性。
《基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断研究》范文
《基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断研究》篇一一、引言在制造业及各类机械设备的维护过程中，早期发现潜在故障至关重要。
其中，齿轮箱的故障诊断技术作为重要的一环，能够提高设备运行的稳定性和效率。
随着嵌入式传感器技术的不断发展，其在齿轮箱早期故障诊断中的应用越来越广泛。
本文将就基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断进行深入研究。
二、嵌入式传感器在齿轮箱故障诊断中的应用嵌入式传感器技术是一种集成了传感器、数据处理单元和无线通信技术的先进技术。
在齿轮箱故障诊断中，嵌入式传感器能够实时监测齿轮箱的振动、温度、压力等关键参数，为故障诊断提供重要依据。
首先，嵌入式传感器能够实时监测齿轮箱的振动信号。
通过对振动信号的分析，可以判断齿轮的磨损程度、是否存在断齿等故障。
其次，通过监测齿轮箱的温度变化，可以判断润滑系统是否正常、齿轮是否因过载而发热等。
此外，嵌入式传感器还可以监测齿轮箱的压力变化，从而判断齿轮的啮合状态和润滑情况。
三、基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断方法基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断方法主要包括信号采集、特征提取和故障识别三个步骤。
首先，通过嵌入式传感器实时采集齿轮箱的振动、温度、压力等信号。
其次，对采集的信号进行特征提取，如通过频谱分析、小波变换等方法提取出反映齿轮箱状态的特征参数。
最后，根据提取的特征参数，利用机器学习、深度学习等算法进行故障识别和分类。
四、实验与结果分析为了验证基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断方法的有效性，我们进行了实验研究。
实验中，我们将嵌入式传感器安装在齿轮箱上，实时采集其振动、温度等信号。
然后，通过特征提取和机器学习算法对信号进行分析和故障识别。
实验结果表明，基于嵌入式传感器的齿轮箱早期故障诊断方法能够有效地识别出齿轮箱的早期故障。
与传统的定期维护方法相比，该方法具有更高的诊断准确率和更快的响应速度。
此外，该方法还能够实时监测齿轮箱的运行状态，为设备的预防性维护提供重要依据。
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齿轮箱传感器优化布置研究安博
发表时间：2018-01-02T21:28:44.987Z 来源：《基层建设》2017年第28期作者：安博[导读] 摘要：齿轮箱是用来改变转速和传递动力的常用机械设备，其传感器是齿轮箱的重要组成部分。
身份证号码：23010419830517XXXX 江苏南京 210012 摘要：齿轮箱是用来改变转速和传递动力的常用机械设备，其传感器是齿轮箱的重要组成部分。
本文将对传感器的优化布置进行分析。
关键词：齿轮箱；传感器；优化布置 1 前言
传感器的优化布置是齿轮箱监测系统中重要的问题，应该做到使用尽量少的传感器获取尽可能多的结构信息。
在国内外现有的对传感器优化布置研究中，对于桥梁监测系统传感器优化布置研究较多，而对于齿轮箱这类复杂的机械设备传感器优化布置的方法研究甚少。
由于粒子群优化（PSO）算法在解决优化问题上有其明显的优势，本文将针对齿轮箱信号采集过程中传感器布置数量难以估计和定位困难的现象，将PSO算法引入到齿轮箱状态检测和故障诊断的传感器优化问题。
2 振动传感器的分类及技术指标 2.1振动传感器的分类
振动传感器的类型较多，从不同的角度进行研究，其分类方法也不同：根据传感器转换后的信号与被测振动参量之间的关系可分为位移传感器、速度传感器、加速度传感器、力传感器和阻抗传感器等。
根据传感器传递能量的方式可分为有源传感器和无源传感器。
有源传感器就是将非电功率转换成电功率的传感器，如电磁式、电动式、压电式等，主要用于接触式测量，其后接电压、电荷放大器。
无源传感器是不能将非电功率转换成电功率的传感器，它必须有辅助的电源，如电阻式、电感式、电容式、涡流式等传感器，一般用于非接触测量，其后为电桥电路或谐振电路等。
2.2传感器的技术指标
传感器的技术指标是衡量其使用性能的主要依据，一般从以下几个方面考虑：（1）灵敏度：它是指在规定的频率范围和周围环境条件下输出量（电压、电荷）与输入量（振动的位移、速度、加速度等）的比值，表征了传感器对输入量变化的反应能力。
（2）频率响应特性：频率响应特性分为幅频特性和相频特性，幅频特性是传感器灵敏度随频率变化的特性；相频特性是输入量与输出量之间的相位差随频率变化的特性，一般只考虑传感器的幅频特性。
（3）线性范围：线性范围是指传感器输入量与输出量之间保持线性关系的最大机械输入量的变化范围。
（4）横向灵敏度：它是指传感器承受与主轴方向垂直的振动时，其输入与输出振动之间的比值。
（5）环境因素的影响：在高温、高压、水下以及强磁场环境中使用时，要考虑环境参数对传感器的影响，并且要作出相应的修正，以便修正最后测得的数据。
3齿轮箱箱体试验模态分析
3.1试验模态分析
试验模态分析过程中，对上箱体的一个固定点施加激振力，同时测出其响应，对拾振点所测的响应信号分别作模态分析，得出箱体试验模态的各阶模态参数。
表1为10阶试验模态的固有频率和振型。
表1齿轮箱试验模态参数及振型
测点的x，y，z三个方向的传递函数出现峰值处的频率和最大幅值。
根据振动分析的理论，传感器布置的测点位置应尽量在频响函数峰值响应大，且频率远离齿轮和轴承的特征频率之处，且避开齿轮箱的固有频率。
在正常工况下，对上箱体10个典型布点为对象进行分析。
当对箱体施加激励时，测点1、6在x向和z向的频率响应的振幅的最大峰值总体上都较其它点高。
测点2、3在3个方向的频率响应的振幅峰值不突出，大小与激励点位置有关。
测点4在y向，测点5在y向和z向频率响应的振幅的最大峰值总体上都较其它点都高。
总体上，这6个测点的峰值响应频率良好，远离齿轮和轴承特征频率。
测点7、8、9、10均处与上箱体边缘处，峰值响应频率在中频段较多，幅值大小与激励点位置有关，但频率响应的的最大幅值总体上看，测点7、8在x向、z向响应较y向强烈，测点9，10在y向、z向较x向强烈。
因此从10个测点的频响特性分析，测点在x、y、z三个方向选择排序大体为：x[167823]，y[4523910]，z[165237].综合3个方向的响应效果，响应强烈前6位排序为[165237]，其中前5个测点的位置与粒子群优化结果一致。
在进行齿轮箱模拟故障诊断实验中，利用优化结果的6个测点[123456]布设加速度传感器，以齿轮箱故障敏感特征为输入，以正常工况和典型故障为输出，建立了拓扑结构为7－12－6的3层BP神经网络故障诊断系统，进行了齿轮箱故障诊断，使故障诊断的精度提高26.1%
4 传感器选型分析
为了准确地测量轧机主传动齿轮箱的振动信号，参照传感器的主要性能指标，选用的传感器应满足以下基本要求：①具有宽的动态测量范围，即对低频和高频振动信号都能精确地响应；②具有较宽的频率响应范围；③在其频率响应范围内具有良好的线性度；④对环境干扰信号具有最低的灵敏度；⑤结构坚固，工作可靠，能够长时间地保持稳定的特性。
然而实际使用中，不同类型的传感器还有很大差别。
目前，用于旋转机械状态检测及故障诊断的振动传感器主要有电涡流式位移传感器、磁电式速度传感器和压电式加速度传感器3类。
电涡流位移传感器的频响范围一般在0Hz～10000Hz，其输出为较为直观的位移信号，低频特性好，其缺点是需要有电源供电与前置放大器，对环境的要求较高，而现场的工作条件有限，布线比较困难，安装调试及维护不方便。
速度传感器的频响范围一般为10Hz～2000Hz，其低、高频特性均不是很好，频率响应范围有限，故近年来应用较少。
加速度传感器是近年来被普遍采用的振动传感器，其频响范围最高可以达到40kHz，高频特性好，这对于轴承振动信号的获取有着非常重要的意义（如轴承的早期磨损故障，其故障特征是在2000Hz～4000Hz内出现大量的高频峰群），加之随着传感器技术水平的提高，传统的加速度传感器低频特性较差的弱点正在得到解决。
此外，体积小、安装方便、不需要有专门的供电装置也是加速度传感器的主要优点。
综上所述，为了有效地获取微弱的振动特征信号，仅从低频特性好这一点来看，应选择电涡流位移传感器，但由于轧机主传动系统的齿轮箱振动存在高频成分，且频率覆盖范围广，综合考虑安装调试及维护等方面的因素，对齿轮箱测点应选取合适的低频特性好的加速度传感器。
5 结束语
总之，通过该方法在复杂结构状态检测和故障诊断中起到理论上指导测试点优化布置的作用。
参考文献
[1]许强.模态测试中传感器优化布设的初步研究[D].重庆:重庆交通大学，2016.
[2]魏秀业.基于粒子群优化的齿轮箱智能故障诊断研究[D].太原:中北大学，2016.。