齿轮故障诊断（精选8篇）
齿轮故障诊断 篇1
摘要：结合精轧机齿轮基座轴承维修实践, 用位移传感器代替传统加速度传感器, 成功诊断出轴承内圈故障。
关键词：轧机,滚动轴承,齿轮基座,故障诊断
邯钢CSP精轧机齿轮机座位于主减速机与齿形传动轴之间, 它的主要功能是将主减速机传递来的动力分配给上下齿形传动轴, 其内部通过人字齿轮进行传动。由于轧机齿轮基座的特殊性 (低速、重载、变速、变载) , 使得及时发现齿轮基座轴承故障显得异常困难。 (1) 利用振动幅值根本无法发现轴承故障。因为轧机齿轮基座轴承转速较低 (最低转速每分钟只有十几转) , 振动值较小, 再加上齿轮基座有较厚的壳体, 使得传递到机壳上的振动能量非常小, 即使轴承已损坏非常严重, 振动值还是很小。 (2) 利用监测轴承温度也不易发现轴承故障。这是因为轧机齿轮基座轴承润滑采用的是集中稀油润滑, 当轴承损坏时由于稀油不仅润滑了轴承还带走了轴承损坏而产生的热量, 所以利用国际通用的温度监测方法也不适用 (经验表明, 2009年10月该厂F1精轧机齿轮机座轴承损坏时轴承温度只有48℃, 而轴承温度超过70℃才进入报警状态) 。以上问题说明必须针对低速重载下工作的轴承采用一种新的故障诊断方案。
一、方案制定
针对轧机齿轮基座的特殊性, 制定以下监测方案: (1) 用位移传感器代替传统的加速度传感器。一般对轴承的故障信号采集, 采用的都是加速度传感器, 但是轧机齿轮基座的转速太低, 振动值很小, 用加速度传感器根本采集不到振动信号。另外, 位移传感器相对于加速度传感器, 灵敏度要高很多。故决定用位移传感器代替加速度传感器进行数据采集。 (2) 在轧机齿轮基座负载的情况下进行振动数据采集。因为有负载时, 轴承所受的冲击更大, 故障频率更高, 信号更明显。 (3) 数据成功采集后, 要立即取得轧机负载下的工作转速, 并通过计算获得轧机齿轮基座转速。 (4) 把采集的振动数据输入到诊断软件中, 利用诊断软件中的速度频谱进行故障分析。
二、故障诊断分析
1. 测点布置
轧机齿轮基座传动示意图如图1所示。在轧机齿轮基座四个轴承座处布置测点, 分别在测点的垂直、水平和轴向三个方向采集振动信号。
2. 故障诊断
2010年1月, 对轧机齿轮基座进行例行检查时发现上轴入口轴承处有异响, 该轴承已服役11年, 型号为TOR240/600YMB, 滚动体数目为29个, 轴承各部件的故障频率:保持架故障频率FTF=0.453Hz, 滚动体故障频率BSF=5.209Hz, 外环故障频率BPFO=13.143Hz, 内环故障频率BPFI=15.857Hz。2010年1月28日, 对该轴承座水平、垂直、轴向三个方向进行振动数据采集。当时轧机齿轮基座转速为22r/min, 转动频率为0.37Hz。轴承水平、垂直、轴向三个方向振动频谱如图2、图3、图4所示。
由图可知, 轴承外圈故障频率的6倍频 (35.16Hz) 、12倍频 (70.28Hz) 幅值突出, 故认为该轴承内圈存在点蚀、剥落或裂纹等缺陷, 建议揭盖检查。
三、检查结果
2010年3月5日, 按照预定的检修计划开始实施该齿轮机座上轴轴承更换。旧的轴承解体后, 可见轴承内圈确实存在非常严重的点蚀现象。按照轴承故障发展的四个阶段来说, 当轴承出现肉眼可见的缺陷时, 是更换轴承的最佳时期。更换轴承后运行正常。
参考文献
[1]盛兆顺, 尹琦岭.设备状态监测与故障诊断技术及应用[M].北京:化学工业出版社, 2003.
[2]虞和济, 韩庆大, 李沈.设备故障诊断工程[M].北京:冶金工业出版社, 2001.
齿轮故障诊断 篇2
【关键词】齿轮；故障诊断；诊断技术、
1.齿轮故障的基本特征及诊断原理
齿轮故障分大周期故障和小周期故障。
大周期故障是指以齿轮的回转频率为基本频率特征的故障。如偏心、裂纹和断齿等，它们有的以误差形式影响频谱，有的则以突变的刚度形式影响响应。小周期故障是指以轮齿的啮合频率为基本频率特征的故障如胶合、点蚀和磨损等，它们大都以变相位的误差形式影响频谱。其基本特征表现如下：
（1）具有大周期故障的齿轮在回转频率及其谐波处的振幅随故障的恶化而加大，而具有小周期故障的齿轮在啮合频率及其谐波处的振幅随故障的恶化而加大。
（2）具有大周期故障的齿轮在啮合频率及其谐波处产生以故障齿轮的回转频率为间隔的边频带族，并随着故障的恶化而加剧。
（3）具有大周期故障的齿轮，在啮合频率及其谐波处的振幅与故障关系不大，而具有小周期故障的齿轮，在回转频率及其谐波处的振幅与故障无关。
齿轮传动的故障监测与诊断的目的是要及时准确地把握设备的工作状态，实现预防维修，提高设备运行的可靠性、安全性。因此，及早发现齿轮系统的各类故障并预测故障的发展趋势十分重要。振动检测往往测量的是箱体表面的振动量，所测振动信号通常包含有传动系统各个零部件运动所引起的各种常规振动和齿轮故障所引起的振动 这些振动分量之间相互影响、相互耦合，组成非常复杂的振动系统。所以，齿轮箱的故障信号中常常包含了非平稳成分。传统的时域分析方法或频域分析方法只适用于分析信号的频率分量或信号的统计量不随时间变化的平稳信号。
当齿轮存在局部故障时，由于齿的损伤可能激发瞬态的冲击信号，齿轮啮合频率及其谐频被调制边频带紧紧包围而形成密集边频带。频域中主要表现在齿轮转速频率的倍频成分上，更重要的一点表现在啮合频率的边频带上。
2.齿轮故障诊断的关键技术及应用
2.1模糊诊断分类法
以模糊数学为基础，利用集合论中的隶属函数和模糊关系矩阵的概念来解决故障征兆之间的不确定关系，进而实现故障的检测诊断。
由于模糊诊断可以处理一些不完整的或模糊的知识，更接近实际工况，目前模糊诊断方法在故障诊断领域的应用较为广泛，使故障诊断的精度得到提高.BocanialacD等使用模糊分类器进行故障精确诊断，对每一种故障，范围从可以忽略的小故障到大型故障，根据故障强度分为20个等级，值得注意的是，通过试验建立了精确的故障分类表，例如建立了通常使用的大、中、小故障的界限分别为5%～30%，35%～60%和65%～100%.与以往单一的大、中、小分类相比，把正常状态和故障状态区分开的精度达99.60%，诊断结果的精度大大提高，存在的问题是如何建立更加灵活、精确的故障分类表以减少不同故障之间的遗漏。
2.2神经网络故障诊断方法
对于故障诊断而言其核心技术是故障模式识别，而人工神经网络由于其本身信息处理的特点，如并行性、自学习、自组织、联想记忆功能等，使得其能够出色地解决那些传统模式识别方法难以解决的问题，所以故障诊断是人工神经网络的重要应用领域之一。
目前，已经提出的神经网络大约有几十种，其中较为有名的有贺浦菲特（Hopfield）模型、多层感知器（MuhilayerPerceptron，简称MLP）模型、自适应共振理论（Adaptive ResonanceTheory，简称ART）、Boltzmann机、自组织特征映射（Self—OrganizationMap，简称SOM）等.它们在故障诊断领域的应用主要集中于三个方面：
（1）从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断。
（2）从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测。
（3）从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统。
杜设亮等Do]将BP神经网络应用于齿轮箱故障诊断中.列出齿轮10种常见的故障特征，以齿轮箱的故障征兆参数作为网络的输入层，以被测齿轮常见的4种典型故障状态类别为输出层，建立了拓扑结构为10-5-4的BP神经网络.在结构模型及相关网络因子确定后，输入齿轮的各故障特征模式样本作为训练样本集，对网络进行训练学习，根据网络的输出确定齿轮故障的状态类别，诊断的均方误差在0.08以内，很好地实现了由齿轮故障征兆到其故障类别的欧氏空间上的非线性映射.其存在的问题是：
（1）BP算法训练速度过于缓慢，通常要数千步以上。
（2）存在局部最小解问题，难以发现最佳权重。
（3）网络隐含层单元个数的确定缺乏严格的理论依据，通常依据经验选取。
2.3专家系统故障诊断方法
模式识别诊断法和神经网络故障诊断方法都是以数字量为基础的，而专家系统是一种“基于知识”的人工智能诊断系统，它是利用专家的领域知识、经验为故障诊断服务.目前在机械系统、电子系统、医学领域等故障诊断方面应用很成功。
LiaoSH调查了从1995年～2004年有关专家系统方法和应用的文献，有关专家系统的方法主要有l1类，即：基于规则的系统、基于知识的系统、神经网络、模糊专家系统、基于事件的推理、系统结构、目标定位法、群体智能系统、数据库方法、模型和不同研究领域应用合成的本体论。
S.C.Liu等研究开发了用于机械故障诊断的有效的专家系统.该系统由故障树、模糊群多属性决策（Fuzzygroupattributedecisionmaking）、知识库和推理机4个模块组成，在实际诊断中，采用了100个样例，通过有效的搜索，找出可能出现的故障原因，使整体故障查询数下降，曹建平等把基于BP神经网络的专家系统应用到齿轮箱的故障诊断中，这种基于神经网络的专家系统由知识获取、知识库、推理机、解释、输入输出等5个部分组成，在齿轮箱诊断实例中，选用频谱中一倍频显著，二倍频显著等6项指标作为征兆，解调谱中选用细化包络谱与倒频谱中10项指标作为征兆，故障输出包括轴不对中、齿轮偏心、齿轮点蚀、齿轮磨损4项.用典型的齿轮箱故障与征兆关系对14批数据进行训练，由此建立了对这4类故障进行确诊的知识库，经过诊断得到较合理的输出结果.该系统是在吸收国内外部分案例与数据、现场运行与检修的经验、理论分析与模拟实验结果等基础上，获取诊断知识，建立知识库，它在一定程度上模拟了专家凭直觉和实例经验处理不完全或不确定知识的能力，适于作为机械故障诊断专家系统，实例诊断效果比较理想。
3.结束语
综上所述，通过文献和实例的分析，可以证实采用现代监测技术，利用现代信号处理技术对机组进行监测运行是确保生产安全、平稳运行的必要的，可靠的手段。对故障实例的分析过程有力地证明了采用上述方法应用于齿轮箱的故障诊断是有效、可行的，必要时采用多种分析方法同时分析，可取得更好的分析效果。
【参考文献】
[1]盛兆顺，尹琦玲.设备状态监测与故障诊断技术的应用[M].化学工业出版社，1999.
齿轮传动故障诊断技术的应用 篇3
齿轮箱应用广泛。在齿轮箱失效中, 齿轮的失效比率约为60%, 轴承的失效比率约为19%, 轴的失效比率约为10%, 箱体的失效比率约为7%, 紧固件的失效比率约为3%, 油封的失效比率约为1%。因此在齿轮箱的故障诊断分析中, 关键是齿轮的故障诊断。
目前, 齿轮箱的故障诊断方法主要有振动法、噪声谱分析法、油液分析法、混沌诊断识别法、专家系统法等。由于工业现场测试条件及分析技术所限, 有些征兆的提取与分析不易实现, 有些征兆反映的故障状态不敏感, 相对来讲, 齿轮的振动是目前公认的最佳征兆提取量, 它对运行状态的反映迅速、真实、全面, 能很好地反映出大部分齿轮故障的性质与范围, 所以齿轮箱故障诊断技术最重要的方法还是振动诊断。
二、齿轮的振动机理与信号特征
齿轮传动系统是一个弹性的机械系统, 由于结构和运动关系的原因, 存在着运动和力的非平稳性。
图1是齿轮副的运动学分析示意图。图中O1是主动轮的轴心, O2是被动轮的轴心, 假定主动轮以ω1作匀角速度运动, A、B分别为两个啮合点, 则有O1A>O1B, 即A点的线速度VA大于B点的线速度VB。
而O2A
然而A、B又是被动轮的啮合点, 当齿轮副只有一个啮合点时, 随着啮合点沿啮合线移动, 被动轮的角速度存在波动;当有两个啮合点时, 因为只能有一个角速度, 因而在啮合的轮齿上产生弹性变形, 这个弹性变形力随啮合点的位置、轮齿的刚度以及啮合的进入和脱开而变化, 是一个随时间变化的力FC (t) 。
1. 齿轮啮合的特征频率——啮合频率
齿轮传动系统的啮合振动是不可避免的。振动的频率就是啮合频率。也就是齿轮的特征频率, 其计算公式如下:
齿轮一阶啮合频率fC0= (n/60) z
啮合频率的高次谐波fCi=ifCD, i=2、3、4、…n式中:N——齿轮轴的转速, r/min;
z——齿轮的齿数。
2. 齿轮啮合的特征频率——边频带
由于传递的扭矩随着啮合而改变, 该扭矩作用到转轴上, 使转轴发生扭振。这个扭振对齿轮的啮合振动产生了调制作用, 从而在齿轮啮合频率的两边产生出以轴频为间隔的边频带。边频带也是齿轮振动的特征频率, 可以这样说, 边频带包含了齿轮故障的丰富信息。
此外齿轮制造时所具有的偏心误差、周节误差、齿形误差、装配误差等都能影响齿轮的振动, 所以在监测低精度齿轮的振动时, 要考虑这些误差的影响。一般来说, 在大多数情况下, 并不需要辨别是哪种误差所引起, 只需判定能否继续使用。
三、齿轮传动
齿轮传动是机械传动中最常用的一种传动方式, 在旋转机械中其故障发生率约占10%, 通过各种分析方法来诊断齿轮故障, 使用各种诊断仪器来帮助排除设备故障, 诊断技术还在发展中。
1. 齿轮传动类型
目前, 齿轮传动的类型主要有以下几种 (图2) 。
2. 齿轮传动特点
齿轮传动有以下特点。
(1) 可以传动空间任意轴间的运动与动力。
(2) 传动准确、平稳、效率高。
(3) 工作安全、可靠, 使用寿命长。
(4) 齿轮传动机构应用于各行各业动力传递、运动分解、运动合成。
四、齿轮失效形式
齿轮的各种损伤发生概率:齿的断裂41%, 齿面疲劳31%, 齿面磨损10%, 齿面划痕10%, 其他故障如塑性变形、化学腐蚀、异物嵌入等8%。
1. 齿的断裂
齿轮副在啮合传递运动时, 主动轮的作用力和从动轮的反作用力都通过接触点分别作用在对方轮齿上, 最危险的情况是接触点某一瞬间位于轮齿的齿顶部, 此时轮齿如同一个悬臂梁, 受载后齿根处产生的弯曲应力为最大, 若因突然过载或冲击过载, 很容易在齿根处产生过载荷断裂。即使不存在冲击过载的受力工况, 当轮齿重复受载后, 由于应力集中, 也易产生疲劳裂纹, 并逐步扩展, 致使轮齿在齿根处产生疲劳断裂。另外, 淬火裂纹、磨削裂纹和严重磨损后齿厚过分减薄时在轮齿的任意部位都可能产生断裂。
轮齿的断裂是齿轮最严重的故障, 常因此造成设备停机。
2. 齿面磨损或划痕
(1) 粘着磨损。
在低速、重载、高温、齿面粗糙度差、供油不足或油黏度太低等情况下, 油膜易被破坏而发生粘着磨损。润滑油的黏度高, 有利于防止粘着磨损的发生。
(2) 磨粒磨损与划痕。
润滑油中含有杂质颗粒以及在开式齿轮传动中的外来砂粒或在摩擦过程中产生的金属磨屑, 都可以产生磨粒磨损与划痕。一般齿顶、齿根的摩擦较节圆部严重, 这是因为齿轮啮合过程中节圆处为滚动接触, 而齿顶、齿根为滑动接触。
(3) 腐蚀磨损。
由于润滑油中的一些化学物质如酸、碱或水等污染物与齿面发生化学反应造成金属的腐蚀而导致齿面损伤。
(4) 烧伤。
烧伤是由于过载、超速或不充分的润滑引起的过分摩擦所产生的局部区域过热, 这种温度升高足以引起变色和过时效, 会使钢的几微米厚表面层重新淬火, 出现白层。损伤的表面容易产生疲劳裂纹。
(5) 齿面胶合。
大功率软齿面或高速重载的齿轮传动, 当润滑条件不良时易产生齿面胶合 (咬焊) 破坏, 即一齿面上的部分材料胶合到另一齿面上而在此齿面上留下坑穴, 在后续的啮合传动中, 这部分胶合上的多余材料很容易造成其他齿面的擦伤沟痕, 形成恶性循环。
3. 齿面疲劳 (点蚀、剥落)
所谓齿面疲劳主要包括齿面点蚀与剥落。造成点蚀的原因主要是由于工作表面的交变应力引起的微观疲劳裂纹, 润滑油进入裂纹后, 由于啮合过程可能先封闭入口然后挤压, 微观疲劳裂纹内的润滑油在高压下使裂纹扩展, 结果小块金属从齿面上脱落, 留下一个小坑, 形成点蚀。如果表面的疲劳裂纹扩展得较深、较远或一系列小坑由于坑间材料失效而连接起来, 造成大面积或大块金属脱落, 这种现象则称为剥落。剥落与严重点蚀只有程度上的区别而无本质上的不同。
实验表明, 在闭式齿轮传动中, 点蚀是最普遍的破坏形式。在开式齿轮传动中, 由于润滑不够充分以及进入污物的可能性增多, 磨粒磨损总是先于点蚀破坏。
4. 齿面塑性变形
软齿面齿轮传递载荷过大 (或在大冲击载荷下) 时, 易产生齿面塑性变形。在齿面间过大的摩擦力作用下, 齿面接触应力会超过材料的抗剪强度, 齿面材料进入塑性状态, 造成齿面金属的塑性流动, 使主动轮节圆附近齿面形成凹沟, 从动轮节圆附近齿面形成凸棱, 从而破坏了正确的齿形。有时可在某些类型的齿轮的从动齿面上出现“飞边”, 严重时挤出的金属充满顶隙, 引起剧烈振动, 甚至发生断裂。
五、齿轮箱故障诊断方法
齿轮箱的故障诊断方法一般分为时域诊断与频域诊断两大类。而频域诊断法又可分为振动频域直接分析法与振动频域二次分析法两种。
1. 振动时域分析法
该法将各种故障状态的振动时域信号与正常状态的振动时域信号相比较, 从而识别齿轮箱的故障状况。时域分析方法主要分时域统计分析法 (包括直方图法) 、时域相关分析法、时域同步平均法。时域统计分析法通过求出信号的各种统计参数, 对齿轮箱的故障状况进行分析。齿轮箱故障诊断中的时域相关分析法主要采用自相关分析, 自相关函数描述信号在不同时刻的相互依赖关系, 该函数还从另一方面反映了信号幅值变化剧烈的程度。时域同步平均法是在混有噪声干扰的齿轮箱信号中提取周期性分量的有效方法, 也称相干检波法。振动时域分析法能有效消除与时标周期无关的分量, 可直观地查出个别齿的节距误差、剥落与断裂现象。
2. 振动频域直接分析法
该法是目前齿轮箱故障诊断最常用的方法, 它把以时间为横坐标的时域信号通过付里叶变换分解为以频率为横坐标的频域信号, 从而得出频谱图, 求得关于原时域信号频率成分的幅值和相位信息。振动频域直接分析法通过分析齿轮箱的频谱图, 直接得出诊断结论。该法广泛应用于齿轮箱故障的较精密诊断或连续生产系统中的齿轮箱故障诊断。如果频谱图的啮合频率处有峰值时, 意味着齿轮有问题, 当出现啮合频率的高次谐波时, 意味着劣化程度加剧;当齿面有异物时, 频谱特征为频谱图上出现多个特征频率的倍频峰;当齿轮磨损, 齿隙增大时, 都会产生啮合振动, 这种激振力的频率为齿轮的啮合频率, 当齿轮啮合频率的倍频成分的增长大于啮合频率的增长时, 说明齿轮可能发生点蚀和磨损。
3. 振动频域二次分析法
该法通过对频谱图提供的信息进行进一步处理, 以提高故障诊断的准确性, 该法广泛应用于齿轮箱故障的精密诊断或连续生产系统中的齿轮箱故障在线诊断。目前在齿轮箱诊断中采用的二次分析法主要有:功率谱分析法、倒频谱分析法、频率细化分析法、小波分析法。
六、诊断案例
该设备为海洋石油某FPSO的原油外输泵, 承担着定期外输原油的重要任务, 属于FPSO的关键设备。如果外输期间突发故障, 将会给生产带来很严重的后果。所以, 不定期检查、定期监测就成了保证其能安全生产的重要环节。海洋石油某FPSO原油外输泵设备信息见表1。
设备测量点示意图 (图3) 。
2012年1月17日对该设备进行了振动数据采集, 振动参数主要包括速度值和加速度包络值。通过计算得出, 齿轮输入轴频率为24.8Hz, 齿轮输出轴频率为27.3Hz, 齿轮啮合频率为1 091Hz。以下为当时实测频谱图与时域图 (图4~8) 。
通过以上频谱图发现:机组整体振动总值较高;工频偏高;细化之后发现有大量的谐波 (也可以说是边频) , 时域波形图中存在明显的冲击现象;规律性的冲击现象以输出轴工频为间隔;时域波形图中出现以输入轴工频为间隔的规律性冲击现象。工频偏高是一直以来存在的基本问题, 这与机组对中状况欠佳、基础变形及应力变化等各方面有关。综合以上分析诊断得知, 该齿轮箱齿轮已经发生故障, 初步判断从动齿轮可能存在断齿, 两齿轮间隙偏大, 运转过程存在异常摩擦, 已经严重影响到齿轮的正常啮合。平台根据我们提供的维修建议, 及时拆检。拆检后发现与诊断结论基本吻合。
2012年3月26日, 再次对该设备进行监测, 测试条件、检测仪器、测点位置都与1月相同, 以下为实时监测的频谱图 (图9~11) 。
检测发现:此次检测频谱与1月频谱相似;工频偏高;细化后发现有大量工频谐波 (边频) 存在;时域波形图中同样存在较明显的冲击。但是, 通过和1月数据比较发现:齿轮总的冲击能量值减小;工频谐波存在数量相对较少;时域波形图的冲击宽度较宽。综合分析我们得出结论:齿轮可能断齿或齿面点蚀、剥落;出现问题的齿轮应是一族的多个齿轮 (数量至少为3个) 。根据我们的维修建议, 平台检修发现后, 齿轮齿面的一侧有大量摩擦的痕迹, 且有好几个齿存在大面积剥落。
七、结语
齿轮箱作为连接和传递动力的通用部件, 在现代工业设备中应用广泛。齿轮传动的特点也决定了齿轮箱是一个易于发生故障的机器组件, 其运行状态对整机的工作性能有很大的影响, 这就需要运用状态监测技术及时发现齿轮存在的问题, 以便及时检修。
齿轮箱状态监测与故障诊断技术是一门多学科综合技术, 涉及动态信息处理、计算机、人工智能等, 具有工程应用性强、技术基础可靠、与高技术发展密切相关等特点。由于齿轮箱结构复杂, 工作环境一般比较恶劣, 并且干扰大, 涉及问题较多, 对齿轮箱典型故障的提取仍然存在一定的难度。因此需要不断完善监测技术手段, 掌握更多的理论知识, 需要积累现场经验, 使诊断技术更为多边化。
参考文献
[1]于德介, 程军胜.能量谱及其在齿轮箱故障诊断中的应用[J].湖南大学学报, 2003, 30 (4) :47-50.
[2]薛延华, 王志广, 邵滨, 江新.齿轮箱箱体结构对其振动模态的影响研究[J].机械传动, 2008, 32 (6) :107-110.
[3]徐跃进.齿轮箱中齿轮故障的振动分析和诊断[J].机械设计, 2009, 26 (12) :68-71.
齿轮故障诊断 篇4
1 齿轮故障诊断系统的构成
齿轮故障诊断系统由加速度传感器、信号调理、数据采集和计算机4部分构成。首先采用加速度传感器拾取齿轮振动信号,采集到的振动信号微弱,且不可避免地受到噪声的影响,因此对传感器的输出信号要进行放大和滤波,调理后的模拟信号由数据采集卡进行模数转换,转换为数字信号送入计算机进行处理。计算机部分采用LabVIEW语言研发了齿轮故障诊断系统,该系统主要包括文件管理、预处理、信号特征提取、共振解调诊断及BP神经网络诊断等模块。故障诊断平台总体结构如图1所示。
在该系统中对采集的振动信号先进行小波消噪和频域分析,根据频域分析结果可通过Hilbert共振解调和小波包共振解调两种方法进行故障诊断。对预处理后信号进行特征提取,可提取时域统计特征,包括有量纲和无量纲参量; 小波包相对能量特征,即通过小波包分解求取齿轮振动信号各频带的相对能量特征值。根据时域或小波包特征值,由神经网络进行故障诊断。本系统提供两种诊断方法,一种是基于共振解调的故障诊断方法,一种是基于神经网络的故障诊断方法。
2 基于共振解调的故障诊断方法
当齿轮局部发生缺陷时,相当于齿轮每转一圈产生一个脉冲激励,齿轮的啮合频率被一个短的周期脉冲所调制。调制后的信号在频谱中表现为在啮合频率两侧有大量的边频带。共振解调就是通过提取调制波的包络,对其包络进行傅里叶变换,得到其包络谱,从包络谱中的基频以及倍频上识别故障特征频率。本模块采用了Hilbert解调和小波包解调两种方法。
2. 1 Hilbert 共振解调
实函数x( t) 的Hilbert变换[4]为:
构造解析信号:
信号zm( t) 的包络:
周期性脉冲调制信号经过Hilbert解调后,可以获取脉冲的出现频率。Hilbert变换法只能近似应用于窄带信号,齿轮故障信号是一个宽带信号, 因此,经带通滤波后,其输出可近似为窄带信号。Hilbert共振解调的过程如图2所示。
实验设备采用故障模拟实验平台QPZZ-II,模拟的故障类型为断齿、磨损。齿轮的几何参数为大齿轮齿数75,小齿轮齿数55。小齿轮为主动轮,大齿轮为从动轮。Hilbert解调程序如图3所示。对齿轮断齿故障信号进行Hilbert解调分析如图4所示。从图4可以看出,在14. 66Hz和倍频处存在明显的谱线。与大齿轮的转轴 频率15. 67Hz相近,可诊断为大齿轮故障。
2. 2 小波包共振解调
由于振动信号是一种非平稳信号,可采用时频分析方法进行处理。小波包变换是继小波变换后出现的一种时频分析方法,可在低频和高频频带同时进行分解。本系统研究了基于小波包的共振解调故障诊断模块。通过对故障信号进行小波包分解,将包含固有频率的共振频带的小波包系数保留,令其他频带小波包系数为零,然后进行小波包系数重构。最后对重构信号进行Hilbert共振解调分析。小波包解调程序如图5所示,解调结果如图6所示。
通过图6可知,在16Hz和倍频处存在明显的谱线。与大齿轮的转轴频率15. 67Hz相对应,可诊断为大齿轮故障。检测到的频率比Hilbert方法准确。通过解调分析,能够提取大齿轮和小齿轮的转轴频率,但无法诊断是哪种故障类型,因此可通 过神经网 络识别故 障类型。
3 基于 BP 神经网络的诊断方法
3. 1 特征模块提取
3. 1. 1 时域特征提取
主要通过计算有量纲和无量纲参量,对比分析找到特征明显、区分度较大的参量作为特征量。有量纲参量有: 峰值、最小值、均值及均方根等; 无量纲参量有: 峰值因子、峭度因子、脉冲因子、裕度因子和波形因子。时域特征计算程序如图7所示,对比分析如图8所示。通过计算可知,均方根和峭度因子、裕度因子、峰值因子、脉冲因子、波形因子对各故障类型的区分度较大,可作为齿轮时域特征。
3. 1. 2 小波包相对能量特征提取
对于非平稳的振动信号,本系统提供一种时频特征提取方法,采用小波包相对能量作为特征, 步骤为:
a. 小波包分解。各频段小波包系数记为Dj,其中j = 1,2,…,2J,J为分解层数。
b. 计算各频段的小波包能量。小波包能量为该频段下小波包系数的平方和Ej= D2 j1+ D2 j2+ D2 j3+ … + D2 jn,其中,n为小波包分解后各频段的系数个数。
c. 计算总的小波包能量
d. 计算相对小波包能量
e. 构造特征向量ρ =[ρ1,ρ2,…,ρ2J]。
对正常、断齿、磨损信号进行小波包分解,计算各频段小波包相对能量,柱状图如图9所示。由于故障特征都位于低频段,为减少计算量,通常可选择前6个小波包相对能量作为特征。
3. 2 BP 神经网络故障诊断模块
BP神经网络是一种多层前馈神经网络,具有良好的联想记忆能力,已广泛应用于故障诊断领域[5]。本模块采用时域特征或小波包相对能量作为BP神经网络的输入向量,故障类型作为输出向量,进行故障诊断。
3. 2. 1 神经网络结构
采用三层BP神经网络。输入层为齿轮的故障特征,输入层的节点个数为6个,分别为时域特征参量均方根、峰值因子、裕度因子、波形因子、脉冲因子、峭度因子或小波包分解后的前六层相对能量; 齿轮故障模式主要包括断齿和磨损故障两种,加上正常工作模式,共3种。采用二进制编码方式,3种模式的编码为正常状态( 1 0 0) 、断齿故障( 0 1 0) 、磨损故障( 0 0 1) ,因此输出层节点个数为3。隐含层节点的个数由经验公式计算m = 2n,可取12。其中m为隐含层节点数,n为输入层节点数。所采用的三层神经网络结构为6-12 -3。隐含层神经元激活函数采用tansig ; 输出层神经元激活函数采用purelin。
3. 2. 2 神经网络训练
笔者选用的样本数据来自实验数据,抽取了90组实验数据作为训练样本,学习率0. 05,训练步100,训练目标误0. 001。采用Levenberg-Marquardt算法对BP神经网络进行训练。训练程序如图10所示。部分训练数据见表1。
3. 2. 3 神经网络诊断
把时域特征或小波包相对能量作为神经网络的输入向量,调用已训练好的神经网络进行故障诊断,诊断程序如图11所示。
在故障诊断系统的前面板上正常为红灯显示,断齿为绿灯显示,磨损为黄灯显示,以及弹出对话框提示齿轮故障原因,如图12所示。经测试本系统正确率为97% ,错误率为3% 左右。
4 结束语
利用Lab VIEW语言研发的齿轮智能故障诊断系统,通过Hilber共振解调或小波包共振解调分析识别是大齿轮故障还是小齿轮故障,但无法确定具体故障类型; 然后可通过神经网络进行故障类型诊断。BP神经网络的输入向量可采用时域特征参量或小波包相对能量,输出向量采用故障类型。实验表明: 通过解调诊断和神经网络诊断,该系统能有效识别齿轮故障。
参考文献
[1]马亮.小波包络分析在滚动轴承和齿轮故障诊断中的应用[D].沈阳:东北大学,2007:4~5.
[2]谢三毛.基于虚拟技术的齿轮故障智能诊断研究[J].化工自动化及仪表,2013,40(6):762~765.
[3]孟祥海,王金全,刘渊,等.基于Lab VIEW的柴油机故障诊断虚拟仪器开发[J].仪表技术与传感器,2011,(11):40~47.
[4]巩晓斌,韩捷,陈宏矢.Hilbert解调及其在齿轮故障诊断中的应用[J].机械强度,2010,32(6):1008~1011.
齿轮故障诊断 篇5
齿轮传动是应用广泛的机械传动,齿轮如果发生故障,将导致设备整体性能下降,甚至造成严重设备事故和重大经济损失。因此,为了及时发现齿轮故障,消除事故隐患,对齿轮进行监测和故障诊断十分必要。近年来,随着计算机技术的不断发展,虚拟仪器技术也得到提高,并逐步应用于设备状态监测和故障诊断领域。笔者采用虚拟仪器技术,研究并开发了齿轮故障智能诊断系统。
1 齿轮故障智能诊断系统的组成
为了对齿轮进行故障诊断,首先用传感器拾取齿轮振动信号,然后对传感器的输出信号进行适当调理,使之与后续环节相匹配。信号调理包括信号放大、滤波及阻抗变换等方面。信号调理后由数据采集卡对信号进行数字化处理,获得的数字信号输入计算机系统。在计算机中对信号进行小波去噪、时域统计特征参量分析和功率谱分析,并通过小波包分解求取齿轮振动信号各频带能量的特征值,根据这些特征值,由神经网络完成齿轮故障诊断。该智能诊断系统由传感器、信号调理模块、数据采集卡及计算机系统等几部分组成,计算机系统主要实现信号处理与分析、信号特征提取及故障诊断等功能。智能诊断系统总体结图如图1所示。
LabVIEW是一款图形化的虚拟仪器编程软件,使用者只需通过定义和连接代表各种功能模块的图标,就能方便快捷地建立起所需的应用程序,所以在此采用LabVIEW软件来开发齿轮故障智能诊断系统中的信号处理与分析、特征提取及故障诊断等模块。
2 信号分析与处理模块
根据齿轮振动信号的特点,信号处理与分析模块主要包括小波去噪、时域统计特征参量分析及功率谱分析等。
2.1 小波去噪
未处理的原始数据包含噪声信号,因此需要对信号进行预处理。在小波变换过程中,信号与噪声表现出不同的分解特性,可以采用小波变换的方法去除信号噪声。对信号进行小波分解,一般的噪声信号多包含在具有较高频率的细节信号中,通过确定阈值选择标准、阈值使用方式、阈值处理随噪声水平的变化和阈值大小对所分解的小波系数进行处理,然后对处理后的信号进行小波重构便可达到信号降噪的目的[1]。小波降噪的核心是对小波分解细节系数进行阈值量化处理,它直接影响到信号降噪的质量。小波降噪程序框图如图2所示。
2.2 时域统计特征参量分析
时域统计特征参量能反映机械设备总体运行状态是否正常,在设备故障诊断系统中可用于状态监测和趋势预报。时域统计特征参量分为有量纲和无量纲两类,有量纲特征参量主要包括峰值、峰-峰值、均值、均方根值、方差及标准差等,无量纲特征参量主要包括峭度系数、波形指标、峰值指标、脉冲指标和裕度指标。在无量纲的统计特征值中,峭度系数和峰值指标在一定程度上能够反映振动信号中是否含有冲击成分。时域统计特征参量分析模块程序框图如图3所示。
2.3 功率谱分析
对于比较复杂的振动信号,直接用时域描述来揭示信号的频率结构和各频率成分的幅值或能量大小是很困难的,所以在动态测试中广泛运用信号的频域描述,以揭示信号内各频率成分的幅值、相位,或者信号能量沿频率轴的分布规律,为此,开发了功率谱分析模块。功率谱是在频域中对信号能量或功率分布情况的描述,包括自功率谱和互功率谱,其中自功率谱与幅值谱提供的信息相同,但在相同条件下,自功率谱比幅值谱更为清晰。其程序框图如图4所示。
3 信号特征提取
由于齿轮故障振动信号与正常振动信号相比,相同频段内的能量有较大差别,因此在各个频段信号成分的能量中,蕴含了丰富的故障信息。同时,频段能量监测应考虑各频段里信号的全部能量,包括非平稳、非线性振动的能量,而小波包分解的各频段能量就满足这样的要求[2]。因此,系统利用齿轮振动信号的小波包分解各频段的能量作为故障诊断的特征值。
3.1 基于小波包分解的频带能量特征提取过程
基于小波包分解的频带能量特征提取步骤如下:
a. 小波包分解,包括确定小波包分解的尺度和选取合适的小波基函数。笔者采用二进三层小波包,选用正交小波基daubechies对齿轮振动信号进行小波包分解,共获得8个频段的信号。之所以选用正交小波基daubechies,是因为它是有限长紧支集正交小波,能够很好地避免截断,减小误差;此外,在所有的正交小波函数中,对于给定的消失矩阶数,正交小波基具有最大的支集。
b. 求各频段信号的能量。假设P
c. 构建特征向量。以各频段信号的能量为元素构建一个特征向量,即e=[W1,W2,W3,W4,W5,W6,W7,W8]。
为减少诊断模块的计算工作量,对特征向量进行归一化处理,令
3.2 信号特征值提取程序
对于小波变换及神经网络等现代信号处理技术,LabVIEW缺少直接的应用函数,而MATLAB特别擅长数值分析和处理,其含有大量的数据处理工具,包括小波变换及神经网络等。为了将MATLAB和LabVIEW有效结合起来,NI公司在 LabVIEW中开发了一个MATLAB Script节点,通过这一节点可以在LabVIEW中使用MATLAB强大的数值计算和分析功能。图5是小波包提取特征向量的程序框图。
4 智能故障诊断实现
小波具有良好的时域局部特性和变焦特性,而神经网络具有自学习、自适应性及鲁棒性强等优点,在进行故障模式识别时将小波分析和神经网络紧密结合起来是一种有效的方法。目前小波分析和神经网络的主要结合方式有两种:松散型结合和紧致型结合,其中紧致型结合的小波神经网络主要用于非均匀性数据对的逼近,而松散型的结合方式主要用于故障的模式识别,所以在此采用松散型的结合方式进行齿轮故障模式识别,也就是利用振动信号的小波包分解后各频段的能量作为神经网络故障诊断的特征值。
4.1 神经网络结构
由于基于误差反向传播算法的BP网络,可以以任意精度逼近任意连续函数,所以广泛地应用于非线性建模、函数逼近及模式识别等方面,在此选用BP神经网络。对于一般的模式识别问题,三层BP神经网络就能够解决问题,三层BP神经网络包括输入层、隐层和输出层[3]。诊断时,由于利用齿轮振动信号的三层小波包分解后8个频带内的能量作为神经网络的输入向量,所以神经网络输入层的节点个数为8;齿轮故障模式主要包括点蚀、齿轮断齿、均匀磨损和偏心4种,所以输出层节点个数为4;在选取隐层节点数时,可采用积经验公式
4.2 神经网络训练
在某一转速下,采集齿轮点蚀、齿轮断齿、齿面均匀磨损及齿轮偏心等故障模式下的振动信号,利用小波包分解分别求出各种模式下的频带能量特征值,并进行规一化处理后,作为神经网络输入样本。输入样本数据见表1,输出目标数据见表2。选取学习率为0.08,系统误差为0.001,对神经网络进行训练。当目标向量T与输出向量Y的差值d不大于0.001时,就认为网络训练成功,否则要重新训练。
神经网络创建和训练的程序框图如图6所示。
4.3 神经网络诊断
把经过归一化处理后的能量特征向量作为神经网络诊断的输入向量,调用已经训练成功的神经网络进行故障诊断与识别,并在前面板上显示出诊断结果。其程序框图如图7所示。
为了验证系统的有效性,通过采集故障模拟实验台齿轮断齿状态下的振动信号,由系统分析诊断后,在所设计的虚拟仪器前面板上清晰显示诊断结果为齿轮断齿,相应的方形指示灯点亮,如图8所示,诊断结果与事实相符。实验表明,虚拟技术和小波神经网络能有效应用于齿轮故障诊断。
5 结束语
利用LabVIEW作为齿轮故障智能诊断系统的开发工具,通过小波包分解求取齿轮振动信号的频带能量特征值,归一化处理后作为神经网络的输入向量,对齿轮进行故障诊断。实验结果表明所创建的齿轮故障智能诊断系统能有效识别齿轮故障,满足了齿轮故障诊断的需要,也是将虚拟仪器技术用于齿轮故障诊断的一个实践。
摘要：利用LabVIEW图形化编程语言开发了信号分析与处理、信号特征提取和故障诊断三大模块。信号特征提取由小波包分解来实现,故障诊断通过神经网络完成,小波包分解提取的齿轮振动信号各频段能量特征值作为神经网络的输入向量。以模拟故障实验台获取的齿轮典型故障振动信号训练神经网络,利用训练好的神经网络对齿轮进行故障诊断,实验结果表明:所开发的齿轮故障智能诊断系统能有效识别齿轮故障,较好地将虚拟技术应用于故障诊断领域。
关键词：LabVIEW,小波包分解,神经网络,故障诊断
参考文献
[1]雷萍.小波神经网络技术在齿轮箱轴承故障诊断中的应用[D].兰州:兰州理工大学,2009.
[2]姚立娟.基于LabVIEW的小波神经网络的汽车主减速器故障诊断技术研究[D].成都:电子科技大学,2008.
应用小波分析诊断减速箱齿轮故障 篇6
关键词:减速箱齿轮小波分析
0 引言
随着时代的发展, 现代工业生产设备的大型化、连续化、高速化和自动化特点越来越突出, 在带来良好的经济效果的同时, 由于其结构日趋复杂, 而发生故障而造成的损失却成比例的增加, 维修费用也随之大幅度的上升。另外, 某些现代尖端设备或结构一旦发生故障还可能导致重大事故, 造成巨大的经济损失, 而且会危及人身安全。工程实践中, 要使设备可靠、有效地运行, 充分发挥其效益, 必须发展工程监测和故障诊断技术。监测产品运行状态, 尽早发现故障, 找到故障源, 预测发展趋势, 尽可能把故障消灭在萌芽状态。避免不科学的定期维修, 最大限度地发挥设备的工作潜力, 节约维修开支。
减速箱担负着传递动力和运动的重要使命, 是动力机械中应用十分广泛的部件之一, 它能否正常工作关系到整个系统的工作性能。减速箱的工作形式和结构复杂性使得它容易发生故障, 特别是轴承和齿轮。齿轮在运行时, 由于制造不良、操作、安装或维护不善, 会产生各种形式的故障, 导致产生振动、冲击, 发出噪音;同时他们也携带了齿轮运行状态信息, 因此可以利用振动信号进行故障诊断。
齿轮的故障类型可分两类:第一类为制造和装配不良造成的, 如齿形误差、各部分的轴线不对中等;第二类为齿轮在长期运行中形成的, 如齿面发生点蚀、胶合、磨损、疲劳剥落或断齿等。本文介绍应用小波分析诊断减速箱齿轮故障, 实践证明这种方法准确、迅速、切实可行。
1 齿轮的主要振动类型及频率特征
1.1 齿轮的啮合振动一对齿轮在相互啮合过程中, 齿与齿之间
的连续冲击作用将使齿轮产生受迫振动。主要原因是, 相互啮合的一对齿轮, 其轮齿的弹性刚度会发生周期性的变化。轮齿弹性刚度的变化使齿的弯曲量也随之变化, 便造成轮齿在进出啮合区时发生相碰撞, 引起齿轮产生频率等于啮合频率的振动。任何一对齿轮副, 啮合频率为啮合周期的倒数。对于定轴齿轮传动, 齿轮啮合频率大小等于转频乘上齿轮的齿数, 即:
式中z———齿轮的齿数;fm—齿轮啮合频率;fr—轴的转频, fr=n/60;n轴的转速, r/m in。
1.2 齿轮的固有频率振动齿轮将以多个固有频率振动, 但检测
时, 具有高阶固有频率的振动信号多数在很短时间内就衰减殆尽, 只剩下基本的低阶固有频率振动 (齿轮的啮合频率) 。
齿轮在正常和异常状态下都将产生固有频率振动, 根据齿轮振动形态的变化, 就能对齿轮做出故障判断。一对直圆柱齿轮的固有振动频率fc可由下列最典型的计算式求得:
式中m———一对齿轮的等效质量;k———一对齿轮的平均弹性系数;
1.3 齿轮磨损引起的振动当齿轮所有的轮齿均匀磨损而使齿
隙增大时, 或者造成一端接触、裂痕、点蚀、剥落等损伤时, 因啮合而产生的冲击振动的振幅和其他振动成分相比是很大的, 使振动信号的特征发生明显变化。
1.4 齿轮制造缺陷引起的振动当齿轮存在偏心、周节误差、齿
形误差等缺陷时, 齿轮便不能平稳地运转, 或加速, 或减速, 使轮齿与轮齿发生碰撞, 使齿面受到很大的动态附加载荷的作用。
1.5 齿轮不同轴引起的振动当齿轮旋转轴是用联轴节连接的
两根轴组成时, 如果两根轴的中心线有偏移、成角或错开等不同轴的情况下, 将会发生低频、高频的啮合频率及其边带波。
1.6 齿轮局部异常引起的振动当齿轮存在齿根部大裂纹、局部
的齿顶磨损、缺陷造成的轮齿折断、局部的周节误差或齿形误差, 以及齿轮间隙增加时的转速变动等局部异常时, 会在高频域引起振动。
2 小波分析变换原理
小波分析的基础是傅里叶变换, 在数学上是表示函数空间的新理论, 专门用来解决非平稳信号时域-频域的信号处理, 对测试信号进行时-频局部化分析效率高。根据小波理论, 测试信号f (t) 可表示为小波级数, 即
式中, cj, k称为小波系数, 可由信号f (t) 和小波Ψ (t) 的内积给出。
信号分析时, 可根据实际需求选择合适的小波函数, 把将信号分解为不同小波的组合, 还可以变换小波尺度, 多级分解, 观察到信号的局部特性, 提取信号特征。小波变换时, 用组合带通滤波器对信号进行滤波, 将信号中不同频率成分筛选、分离。二进小波变换没有对高频部分再进行分解, 因而高频段的频率分辨率较差。为解决这一问题, 对小波变换进行改良产生小波包分析。小波包分解可对信号在全频带内进行正交分解, 得到高准确性的频域结果。小波变换通过MATLAB、LabVIEW等软件工具进行时域和频域的局域变换, 能有效地从信号中提取信息, 并通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析, 解决了傅立叶变换不能解决的许多问题, 被誉为“数学显微镜”。
3 小波分析法诊断减速箱齿轮故障实例
2009年12月, 我学院校办工厂一台大型机床的同步齿轮箱在巡检过程中发现振动和噪音明显增强, 维修小组利用测试技术实验室的Lab VIEW开发平台所设计的同步齿轮箱在线监测与故障诊断系统来实时监测诊断, 准确地找出齿轮箱发生故障的位置, 并判断故障类型, 现场拆机后发现同步齿轮箱的故障与诊断结果一致。该系统由16个传感器分别安装在设备关键部件和容易产生劣化现象的易损点上, (测点位于轧机减速箱轴承座上, 每个测点进行垂直V、水平H、轴向A3个方向的测量) 分别编为1~16号, 通过振动信号的监测反映同步齿轮箱的工作状态。在Lab VIEW前面板开发窗口中我们能清楚地看到, 如果哪个点由绿色变为红色, 则说明该点传感器检测到异常, 并报警。下面是利用matlab的小波工具包对实测的减速箱异常和正常状态下的振动信号进行分析比较, 总结出小波技术对此类故障的诊断特点。
3.1 正常状态2005至2009年每月5日, 对同步齿轮箱轴承部分
进行监测。图1反映了未出现故障的情况。指示灯全为绿色, 并观察到此时的一些参数如峰值在正常值范围内, 即峰值不超过5, 即无故障发生。
3.2 异常状态图2, 3, 4反映了出现故障后的情况。从图2中
我们能够看到8号指示灯有红色出现, 其峰值超过5。说明8号传感器连接的传动轴 (II轴) 部分可能出现故障。再采用Mallat算法, 多分辨分析, 对信号进行小波分解。
经过小波变换后的时域信号有明显的时域特征, 从图5中我们能够观察到在t=0.06s左右的位置和t=0.17s左右的位置有明显的波形突变, 说明振动信号中存
在着冲击成分, 即这两处预示着故障发生的时刻, 这更说明此时处于异常状态:在II轴齿轮频率的一倍频 (14.7HZ) , 即出现故障频率。
停机后检查设备, 发现减速箱II轴齿轮啮合表面有剥落现象, 与上述诊断结果吻合。
4 小结
通过对实际设备振动信号的小波分析, 证实了小波的多分辨特性在故障诊断中的良好效果。
参考文献:
参考文献
[1]曾法力.小波包分析在齿轮故障诊断中的应用.
[2]程正兴.小波分析算法及应用[M].西安:西安交通大学出版社.1998.6.
齿轮故障诊断 篇7
齿轮箱作为机械设备中一种必不可少的连接和传递动力的通用零部件, 它的运行状态监测及故障诊断技术是通过对齿轮箱运行中的相关信息进行分析处理, 从而判断其工作状态的一种技术手段[1]。
对于齿轮箱故障诊断而言, 其最根本任务就是通过对齿轮箱的观测信号进行分析、处理, 以识别齿轮箱的状态, 在一定程度上也可以说齿轮箱故障诊断就是齿轮箱的状态识别。概括来讲, 对齿轮箱的诊断, 一是早期诊断, 防患于未然;二是故障分析, 采取措施。就是指在齿轮箱产生故障以前, 能够对可能产生故障的部位和部件进行预测, 找出可能产生故障的原因, 进而保证齿轮箱能够在安全稳定的工况下运行。在故障发生时, 能够迅速分析故障产生原因, 判断故障发生部位, 及时展开维修。
1 齿轮箱故障诊断技术发展的历史、现状和趋势
1.1 发展历史
早在20世纪初期, 人们就开始对齿轮箱的振动和噪声进行了研究。但是直到20世纪60年代中后期, 在英国学者H.Optiz发表了齿轮箱的振动和噪声是传动功率和齿轮传动误差及齿轮精度的函数曲线后[2], 齿轮的振动和噪声指标才作为评价一个齿轮装置好坏的重要因素, 得到广泛关注。20世纪70年代中期出现了一些简单的齿轮箱故障诊断技术, 但是仅限于直接分析、测量一些简单的振动参数, 如振动峰值Pk、均方根值RMS等。20世纪80年代中期, 由于对齿轮箱故障诊断机理研究、典型故障特征提取、故障诊断的频域法得到了一定发展, 积累了一定的故障诊断实例, 能够较为成功的诊断齿轮磨损和齿断裂。20世纪90年代以后, 随着科学技术的发展, 特别是计算机技术和测试技术的飞速发展, 齿轮箱故障诊断也迎来了飞速发展阶段, 各种诊断系统不断涌现。
1.2 现代齿轮箱故障诊断技术特点
齿轮箱故障诊断技术随着科技的发展而不断进步, 与最新科技成果相融合是当代齿轮箱故障诊断技术的特点, 也是未来发展方向。主要表现在以下几个方面:
(1) 用于齿轮箱状态监测和故障诊断的信号分析处理方法取得了较大发展。传统的分析方法, 如时域波形分析等方法的精度和速度在近些年得到了极大地提高和发展;一些较新的信号处理方法也得到了长足发展, 如Wigner-Ville分布技术、小波分析、循环平稳理论解调分析、希尔伯特-黄变换解调等时频分析方法。特别是近年来国内一些专家提出了基于建立档案的时频域得分法来进行诊断的故障诊断方法。
(2) 诊断方法的日益多样化。故障诊断技术发展至今, 在振动诊断方法日益成熟的同时, 新的方法也广泛应用于齿轮箱故障诊断的实践中, 从而拓宽了故障诊断方法的范围。如声诊断、热像诊断、涡流诊断、铁谱分析、温度及能耗监测等, 都得到了相当不错的成果。
(3) 国内外对故障模式的统计识别和模糊识别理论与方法、故障诊断神经网络、灰色聚类分析, 特别是故障诊断专家系统做了大量的基础性研究和实用技术开发, 已经在实际工程中得到了应用。
1.3 齿轮箱故障诊断的发展趋势
故障诊断技术与当代前沿科学的融合, 是故障诊断技术发展的趋势。由于齿轮箱结构复杂, 工作环境恶劣, 未来齿轮箱的状态监测和故障诊断发展更应与前沿科技相融合, 具体来说表现在以下几个方面:
(1) 对齿轮箱的故障和振动机理展开深入理论研究。由于齿轮箱结构复杂, 工作条件多样, 诊断中涉及到的问题较多, 对其故障和振动产生机理研究还不透彻, 大多是一些定性的结论。建立完整的数学模型进行定量分析还存在相当大的难度, 因此要加大基础理论研究。
(2) 与最新传感器技术的融合。如激光测试技术, 近年来, 激光技术已经从军事、医疗、机械加工等领域深入发展到振动测量和设备故障诊断中, 并且已经成功应用于测振和旋转等机械中。
(3) 与最新的信号处理方法融合。随着新的信号处理方法在设备故障诊断领域中的应用, 传统的基于快速傅里叶变换的信号分析技术有了新的突破性进展。
(4) 与现代智能方法的融合。现代智能技术包括专家系统、模糊逻辑、神经网络、进化计算等。如专家系统 (Expert System, ES) 。专家系统是一种计算机程序系统, 能够在专门领域达到专家的水平。一个计算机程序想要表现其“专长”, 必须通过推理解决问题, 并得出相当可靠的结果。程序必须能存取事实集, 即所谓的知识库。程序还必须能在咨询会话时, 从知识库可利用信息中推出结论。专家系统可以看作由知识库、推理机以及用户接口3部分组成, 专家系统一般结构如图1所示。
但是由于齿轮箱故障诊断专家系统的专家知识库很缺乏, 知识库可靠性和推广性差, 很多诊断实例无法表达成通用的知识规则, 因此要继续加大这方面研究。
综上所述, 分析故障机理、建立完整数学模型、研究有效的齿轮箱诊断方法、进行多方法融合诊断、构造专家知识库, 进行人工智能、模式识别和神经网络方面的探索, 是当前齿轮箱故障诊断的发展方向。
2 齿轮箱故障诊断技术中常用方法
齿轮箱一般为多轴系系统, 结构复杂, 在工作过程中由于存在多对齿轮和滚动轴承同时工作, 频率成分多, 各种干扰较大, 所以状态监测和故障诊断过程中, 应尽量采取多种方法进行综合诊断。当前齿轮箱故障诊断的方法很多, 如振动诊断、噪声分析、扭振分析、油液分析、声发射、温度及能耗监测等。
振动噪声诊断方法是齿轮箱故障诊断中最常用的方法[3], 齿轮箱中的轴、齿轮和轴承在工作时会产生振动, 若发生故障, 其振动噪声信号的能量分布和频率成分将发生显著的变化, 振动噪声信号是齿轮箱故障特征的载体。对其状况进行分析, 可实现不停车故障诊断。
(1) 扭振分析是齿轮箱状态监测和故障诊断的常用方法之一[4]。在齿轮箱故障诊断中常常采用箱体振动信号进行分析处理, 但是由于箱体振动信号中包含了各种齿轮的啮合信号以及整个机器系统中其他振动的响应, 并且在振动传递到测点的过程中有较大衰减和畸形, 因此将待诊断的齿轮啮合振动信号从很强的噪声中分离出来较困难。而利用从齿轮传动系统的回转信号波动中得到的扭振形式振动信号进行分析, 则可避免以上利用箱体振动信号分析带来的困难。而且扭振信号不像横向信号那样容易受到其他振源产生的振动干扰, 对于故障更加敏感, 信噪比高, 适合应用于早期的故障发现。
(2) 油液分析也是齿轮箱故障诊断的一种常用方法。利用油液分析进行故障诊断是建立在齿轮箱中产生故障的摩擦副材料不同和磨粒大小、数量、形状的不同的基础上[5]。齿轮箱在工作过程中, 齿轮和滚动轴承各摩擦副都会产生摩擦, 使摩擦副材料的磨粒发生脱落而进入润滑油中。由于磨损的程度不同, 进入润滑油的磨粒的数量、大小和形状也是不同的, 通过对油液中的化学元素进行成分分析或对油液中磨粒的数量、大小和形状进行分析, 可以监测和诊断齿轮箱的故障。常用的油液分析方法有铁谱分析法和光谱分析法。
(3) 在相同的转速和负荷的情况下, 对轴承座的温度进行监测是状态监测和故障诊断的一种有效方法[6]。温度的变化反映了安装在这个轴上的齿轮和滚动轴承的劣化和故障程度。但是此方法的缺点是测点一定要在轴承座上或非常接近轴承座的位置, 否则故障的初期温度变化不灵敏。这就要求在轴承座上预先安装温度传感器, 这一点在很多场合无法实现。
3 结语
齿轮箱作为机械设备的重要结构部件, 其故障诊断得到了广泛的重视。齿轮箱故障诊断是一门建立在多学科基础上的交叉学科, 研究齿轮箱故障诊断技术是一项复杂的任务, 要求在多方面用新的眼光来洞察新情况、新问题, 用创新的思维研究新规律, 总结新经验、新方法。齿轮箱故障诊断是一个复杂的系统工程, 涉及学科多、技术方法多, 因此要对齿轮箱故障诊断进行深入研究, 就要加强齿轮箱振动机理的研究, 进而建立完整的数学模型;研究有效的齿轮箱诊断方法, 并进行多方法融合诊断;构造专家知识库, 进行人工智能、模式识别和神经网络方面的探索。
摘要：介绍了齿轮箱故障诊断技术发展的现状和趋势, 阐述了常用的几种故障诊断方法和信号处理方法。
关键词：齿轮箱,故障诊断,小波分析,神经网络
参考文献
[1]丁康, 朱小勇.齿轮及齿轮箱故障诊断实用技术[M].北京:机械工业出版社, 2006
[2]H.Optiz.Noise of Gears.Phil.Trans.Of RoyaSociety, 1968
[3]窦慧, 原培新.故障诊断中的振动信号处理[M].北京:冶金工业出版, 1989
[4]罗维, 朱小勇, 等.提高扭转振动瞬态信号处理精度的方法研究[J].振动工程学报, 2000, 13 (2) :195～200
齿轮故障诊断 篇8
齿轮箱广泛应用于机械设备中, 是机器设备的关键部件, 齿轮箱一旦发生故障, 便会引起机器设备的严重失效, 因此, 对齿轮箱进行状态监测和故障诊断研究是非常必要的。齿轮箱的故障诊断是对转子、滚动轴承和齿轮故障诊断的综合。据统计, 在机械传动中60%的故障是由齿轮故障引起的。当前齿轮箱的故障诊断方法主要有振动与噪声分析、扭振分析、油液分析、声发射测试、温度及能耗监测等, 其中振动分析诊断是齿轮箱状态监测和故障诊断最常用的方法[1]。本文提出的基于虚拟仪器的齿轮箱故障诊断系统的设计, 利用图形化编程语言Lab VIEW来对齿轮振动信号进行数据采集、数据处理、数据分析, 利用模块化硬件, 结合灵活的软件来完成振动信号的测试与测量, 实现对齿轮箱的在线监测和离线故障诊断[2]。
1 齿轮箱振动机理
齿轮由于加工制造, 装配等误差的存在, 在传动的过程中会产生振动。不同的原因引起不同的振动, 因此齿轮的振动也是多样化。对正常齿轮而言, 最主要的为啮合振动, 由于齿轮副的刚度周期性的变化, 导致齿轮在运转过程中发生碰撞产生冲击, 从而产生振动。对故障齿轮而言, 除了啮合振动外, 由于损伤 (包括制造误差和外接引起的损伤) 的存在, 从而导致齿轮在啮合过程中碰撞加剧, 产生冲击振动[3]。
fm为齿轮的啮合频率;f1为齿轮箱输入轴的频率;Z1为输入轴的齿数;f2为齿轮箱输出轴的频率;Z2为齿轮箱输出轴的齿数。
齿轮发生的大部分故障以齿轮轴的回转为周期, 齿轮振动信号中含有轴的回转频率及其倍频。故障齿轮的振动信号通常是以啮合频率及其倍频为载波频率, 以转频为调制频率的啮合频率调制现象。在谱图上表现为以啮合频率及其倍频为中心的等间隔分布的边频带。最后形成的频谱表现为以啮合频率及其各次谐波为中心的一系列边频带群, 边频带反映故障源信息, 边频带的间隔反映故障源的频率, 幅值的变化反映故障的程度。因此, 齿轮故障诊断实质上是对边频带的识别[4,5]。齿轮箱轴承也会产生振动, 当轴承发生故障时, 会产生故障部件的特征频率, 轴承的故障特征频率会与故障信号产生调制, 对轴承故障在数据处理过程中需要进行解调[6,7]。
2 硬件系统设计
2.1 系统设计目标
系统的主要目标是实现系统的实时采集, 数据保存, 数据分析与处理, 通过不同的数据处理方法, 提取齿轮箱的故障信号特征来对齿轮箱进行诊断和监测。由于小波阈值去噪对冲击信号有非常好的效果, 先通过小波阈值去噪的方法对齿轮箱故障信号进行去噪, 然后通过倒频谱技术, 包络解调或细化谱分析对齿轮的故障信号边带或者轴承的故障特征频率进行分析, 提取齿轮箱不同部件的故障信息特征。
2.2 硬件设计
(1) 加速度传感器。使用Entek9000A加速度传感器。此加速度传感器为压电式ICP加速度传感器, 需要供电的电流为2 m A, 灵敏度为100 m V/g, 输出电压的范围为±5 V。此传感器具有灵敏度高, 频响范围宽, 线性度好的特点。
(2) NI9234数据采集卡。NI9234可提供四路同步采样模拟输入通道的连接, 每个通道均带有一个可连接信号源的BNC连接器, 可启用通道激励电流, 以连接ICP传感器。A/D的分辨率为24位, 采集的电压范围为±5 V, 可以达到的最大采样率为51.2 k S/s。
2.3 系统校准
传感器的灵敏度随着时间而改变, 而且连接上数据采集卡等设备后, 整个测试系统的灵敏度不是传感器的灵敏度, 所以在测试之前需要对整个系统的灵敏度进行测试。在此, 利用BK的传感器校准设备, 给传感器一个已知频率和幅值的振动信号, 通过数据采集卡进行采集, 配合Lab VIEW上的校准功能对测试系统的灵敏度进行校准。
3 软件测试系统
测试系统虚拟仪器开发平台Lab VIEW实现。Lab VIEW是图形化编程语言, 是专门为测试测量而设计的, 在测试测量领域获得了广泛的承认[8,9]。结合NI的硬件, 可以方便地对数据进行采集和分析。系统的结构框图如图1。
软件系统的框架如图2。
测试系统的前面板如图3所示。
4 实验与结果分析
(1) 实验过程
采用多功能转子试验台对齿轮箱故障进行模拟。转子试验台的结构如图4所示。
齿轮箱内有三个小齿轮和一个大齿轮。小齿轮固定在齿轮箱的输入轴上, 大齿轮通过紧固螺钉紧固在齿轮箱的输出轴上, 通过调节紧固螺钉, 可把大齿轮移动到与三个小齿轮中任何一个的啮合位置上与该小齿轮啮合。选择好齿轮的组合后就可以对齿轮箱进行测量。齿轮箱的性能参数如下:
传动级数:1级;
齿轮型式:渐开线直齿;
齿轮齿数:小齿轮Z1=22, 大齿轮Z2=38。
1.转子模块2.底版3.联轴器4.加载模块5.皮带传动6.齿轮箱7.直流电机8.轴承故障模块9.调速控制
齿轮箱内部结构如图5所示。
1.输入轴小齿轮 (断齿) 2.输入轴小齿轮 (齿面磨损) 3.输入轴小齿轮 (正常) 4.可滑动大齿轮紧固螺钉5.大齿轮 (可滑动)
在齿轮箱的轴承座上固定好加速度传感器, 然后打开电机, 让电机转速稳定, 连接好硬件, 设置好采样率等参数后对齿轮箱进行数据采集和在线监测。
(2) 结果分析
对比图6和图7, 经过小波阈值去噪后, 信号噪声大大减小, 突出了故障冲击信号。
本次实验齿轮箱的输入轴 (小齿轮轴) 转速N1=960 r/min (16 Hz) , 小齿轮齿数Z1=22, 大齿轮齿数Z2=38, 经过计算可知输出轴 (大齿轮轴) 转速N2=555.8 r/min (9.26 Hz) , 齿轮啮合频率fm=352 Hz。
从图8中可以观察到, 频谱图中主要产生齿轮的啮合频率及其谐波成分, 其振动幅值虽然比较低, 但对比正常齿轮下的振动情况, 其幅值都有所增大, 另外也在低频段还出现一些振幅相对较大的波峰, 经过频谱细化后如图9所示, 主要是小齿轮轴和大齿轮轴的转频及其谐波成分, 另外可以看出, 以啮合频率fm=352 Hz为中心, 在两侧形成具有基本对称分布的一族边频带, 其中 (352±n×16) Hz的边带峰值比较突出, 而另一族 (352±n×9.26) Hz的边带峰值不明显 (n=1, 2, 3, …) , 说明16 Hz是主要调制源, 故障发生在小齿轮上, 齿面磨损的关键指示是激起齿轮的自然频率 (Fn) 和在此齿轮自然频率两侧伴有磨损的齿的转速频率边带。当齿磨损明显时, 虽然边带的幅值高, 并且在齿轮啮合频率两侧出现的边带数增多, 但是齿轮啮合频率的幅值可能变化也可能不变化。边带是比齿轮啮合频率本身更好的齿面磨损的指示。虽然齿轮啮合频率的幅值是可以接受的, 但是啮合频率的二次和三次谐波的幅值经常很高。实验分析的结果符合齿面磨损的振动情况, 可以判断是齿面出现磨损。
5 结论
利用齿轮箱振动信号作为故障信息的载体, 采用Lab VIEW建立了齿轮箱故障诊断系统, 整个系统集成了传感器技术, 信号处理技术, 数据采集技术等多种前沿学科。将虚拟仪器应用于系统开发中, 大大节约了系统开发和测试的成本, 实现了齿轮箱工作状态的实时监测诊断, 采用小波阈值降噪技术和细化谱分析技术从复杂的边频中识别出主要的信息及区分出边频谱中的周期成分, 有助于分析啮合频率、边频特征以及诊断齿轮故障, 判断并预测其运行状态。系统应用软件维护, 升级方便, 为齿轮箱的故障诊断提供了一种先进可靠的测试诊断方法。
参考文献
[1]李弼程, 罗建书.小波分析及其应用[M].北京:电子工业出版社, 2003.
[2]丁康, 李巍华, 朱小勇.齿轮及齿轮箱故障诊断实用技术[M].北京:机械工业出版社, 2007.
[3]沈庆根, 郑水英.设备故障诊断[M].北京:化学工业出版社, 2005.
[4]高立新, 张健, 张建宇, 等.低速重载大型齿轮箱的故障诊断[J].中国冶金, 2005, 15 (9) :29-32.
[5]李杰, 俞小莉, 张鹏伟, 等.车用扭振减振器性能检测试验台[J].机电工程, 2011 (12) :1430-1434.
[6]钟秉林, 黄仁.机械故障诊断学[M].北京:机械工业出版社, 1997.
[7]项文娟.齿轮箱故障源信号分析方法及系统研究[D].杭州:浙江大学, 2007.
[8]刘君华.基于LabVIEW的虚拟仪器设计[M].北京:电子工业出版社, 2003.