齒輪故障診斷方法綜述

1、齒輪故障診斷方法綜述摘要 齒輪是機(jī)械設(shè)備中常用的部件,而齒輪傳動(dòng)也是機(jī)械傳動(dòng)中最常見(jiàn)的方式之一。在許多情況下,齒輪故障又是導(dǎo)致設(shè)備失效的主要原因。因此對(duì)齒輪進(jìn)行故障診斷具有非常重要的意義。介紹了故障的特點(diǎn)和幾種診斷方法，并比較了基于粒子群優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于相關(guān)分析與小波變換,基于小波包和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于小波分析等故障診斷方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出了齒輪故障診斷的難點(diǎn)和發(fā)展方向。關(guān)鍵字 齒輪故障診斷 診斷方法 分析比較 發(fā)展齒輪故障診斷分析 第11頁(yè)目錄第一章 齒輪故障診斷發(fā)展及故障特點(diǎn)11.1 齒輪故障診斷的發(fā)展11. 2齒輪故障形式與震動(dòng)特征1第二章 齒輪傳動(dòng)故障診斷的方法22. 1高階譜

2、分析22.1.1參數(shù)化雙譜估計(jì)的原理32.1.2試驗(yàn)裝置與信號(hào)獲取32.1.3 故障診斷42.1.4應(yīng)用雙譜分析識(shí)別齒輪故障52.2基于邊頻分析的齒輪故障診斷62.2.1分析原理62.2.2銑床振動(dòng)測(cè)試62.2.3邊頻帶分析82.2.4故障診斷92. 3時(shí)域分析102.3.1時(shí)域指標(biāo)102.3.2非線性時(shí)間分析11第一章 齒輪故障診斷發(fā)展及故障特點(diǎn)1.1 齒輪故障診斷的發(fā)展齒輪故障診斷始于七十年代初，早期的齒輪故障診斷僅限于在旋轉(zhuǎn)式機(jī)械上測(cè)量一些簡(jiǎn)單的振動(dòng)參數(shù)，用一些簡(jiǎn)單的方法進(jìn)行診斷。這些簡(jiǎn)單的參數(shù)和診斷方法對(duì)齒輪故障診斷反應(yīng)靈敏度較低，根本無(wú)法準(zhǔn)確判斷發(fā)生故障的部位。七十年代末到八十年代中

3、期，旋轉(zhuǎn)式機(jī)械中齒輪故障診斷的頻域法發(fā)展很快，其中R.B.Randall和James1.Taylor等人做好了許多有益的工作，積累了不少故障診斷的成功實(shí)例，出現(xiàn)了一些較好的頻域分析方法，對(duì)齒輪磨損和齒根斷裂等故障診斷較為成功。進(jìn)入九十年代以后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和融合使得齒輪系統(tǒng)故障診斷進(jìn)入了蓬勃發(fā)展的時(shí)期。我國(guó)學(xué)者在齒輪故障診斷研究方面也做了大量工作。1986年,屈梁生、何正嘉在機(jī)械故障診斷學(xué)中分析了齒輪故障的時(shí)頻域特點(diǎn)。1988年,顏玉玲、趙淳生對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)監(jiān)測(cè)及故障診斷進(jìn)行了分析。1997年,鄭州工業(yè)大學(xué)韓捷等在“齒輪故障的振動(dòng)頻譜機(jī)理研究”中對(duì)齒輪的故障機(jī)理做了探討

4、。西安交通大學(xué)張西寧等在“齒輪狀態(tài)監(jiān)測(cè)和識(shí)別方法的研究”中提出了一種新方法即基于一致度分析。1. 2齒輪故障形式與震動(dòng)特征通常齒輪在運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),由于制造不良或操作維護(hù)不善會(huì)產(chǎn)生各種形式的故障。故障形式又隨齒輪材料、熱處理、運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)等因素的不同而不同,常見(jiàn)的齒輪故障形式有齒面磨損、齒面膠合和擦傷、齒面接觸疲勞和彎曲疲勞與斷齒。在齒輪運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)下,伴隨著內(nèi)部故障的發(fā)生與發(fā)展,必然會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)上的異常。實(shí)踐證明,振動(dòng)分析是齒輪故障檢測(cè)中最有效的方法。若齒輪副主輪轉(zhuǎn)速為n1,齒數(shù)為z1,頻率為f1;從輪轉(zhuǎn)速為n2,齒數(shù)為z2,頻率為f2,則齒輪嚙合頻率fC為:fC=Nf1z1=Nf2z2=Nn160z1=Nn

5、260z2(1) 式中:N=1, 2, 3,。齒輪處于正常或異常狀態(tài)下,嚙合頻率振動(dòng)成分及其倍頻總是存在的,但兩種狀態(tài)下的振動(dòng)水平有差異。如果僅僅依靠對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)的嚙合頻率及其倍頻成分的差異來(lái)識(shí)別齒輪的故障是不夠的,因故障對(duì)振動(dòng)信號(hào)的影響是多方面的,其中包括幅值調(diào)制、頻率調(diào)制和其他頻率成分。第二章 齒輪傳動(dòng)故障診斷的方法齒輪故障的診斷方法從難易程度來(lái)說(shuō)可以分為簡(jiǎn)易診斷方法和精密診斷方法。簡(jiǎn)易診斷方法包括:有經(jīng)驗(yàn)的人員可以通過(guò)直接聽(tīng)噪聲,或感受振動(dòng)強(qiáng)度來(lái)初步判斷齒輪系統(tǒng)是否處在正常狀態(tài)。通過(guò)直接觀察信號(hào)波形的幅值、變化趨勢(shì)來(lái)判斷齒輪的工作狀態(tài)。簡(jiǎn)易診斷方法簡(jiǎn)單、快速,但效果一般。精密診斷方法利

6、用精密儀器來(lái)獲取系統(tǒng)運(yùn)行的信號(hào),并對(duì)信號(hào)進(jìn)行一系列處理來(lái)獲得所需要的信息。精密診斷方法的準(zhǔn)確性高,但對(duì)人員素質(zhì)要求高,需要的儀器也比較精密。齒輪系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中,和運(yùn)行狀態(tài)有關(guān)的一系列物理量都是隨時(shí)間的變化,以各種各樣的信號(hào)表達(dá)出來(lái)。因此,信號(hào)處理方法是齒輪故障診斷中最關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)。它對(duì)前面環(huán)節(jié)所得到的信號(hào)進(jìn)行分析,又給后面最終的決策環(huán)節(jié)提供信息。有關(guān)齒輪的信號(hào)處理方法目前已經(jīng)取得了很大的發(fā)展,它借鑒了振動(dòng)力學(xué)、摩擦學(xué)、系統(tǒng)論、控制論、計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)和非線性理論等多個(gè)領(lǐng)域的研究成果,廣泛采用傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)和信息處理等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)作為其技術(shù)支持。2. 1高階譜分析高階譜是在高階累

7、積量的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的,是近年來(lái)國(guó)際上在一個(gè)信號(hào)處理方面比較新的方向。它是用來(lái)分析非高斯、非線性、非最小相位的有力工具,相對(duì)于相關(guān)函數(shù)和功率譜來(lái)說(shuō),它不僅能提供時(shí)間、幅值、頻率上的信息,還能提供相位上的信息。目前國(guó)內(nèi)外已經(jīng)將其引入齒輪檢測(cè)中。雙譜技術(shù)用于齒輪故障診斷,利用該方法能有效地識(shí)別出信號(hào)中的二次相位耦合情況,可以準(zhǔn)確地檢測(cè)出齒輪中存在的分布缺陷。將雙譜和雙相干譜進(jìn)行比較,通過(guò)對(duì)齒輪在正常、磨損、斷齒狀態(tài)下的分析表明雙譜比雙相干譜的能量分布更集中,更利于故障特征提取。齒輪嚙合過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)往往呈現(xiàn)出非線性、非高斯性,加上強(qiáng)噪聲的干擾,給故障特征的提取帶來(lái)了較大的困難。為實(shí)現(xiàn)齒輪單一故障

8、的分類和診斷,采用時(shí)序參數(shù)化的雙譜分析方法,對(duì)齒輪故障模擬試驗(yàn)臺(tái)上采集的正常狀態(tài)和3種故障狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了分析,根據(jù)雙譜譜峰的分布及數(shù)目的差異性,實(shí)現(xiàn)了齒輪正常、裂紋、磨損、剝落4種狀態(tài)的識(shí)別和分類。結(jié)果表明,雙譜分析可以抑制背景噪聲,并有效提取信號(hào)中的非高斯成分,是一種有效的故障診斷方法。2.1.1參數(shù)化雙譜估計(jì)的原理雙譜的計(jì)算方法有2種:直接由定義計(jì)算雙譜(實(shí)質(zhì)上,雙譜定義為平穩(wěn)時(shí)序的3階自相關(guān)函數(shù)的二維傅立葉變換);間接由參數(shù)模型估計(jì)雙譜,其計(jì)算簡(jiǎn)便,本研究利用AR(p)模型來(lái)估計(jì)雙譜。2.1.2試驗(yàn)裝置與信號(hào)獲取試驗(yàn)裝置為齒輪故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái),它由控制臺(tái)、直流電動(dòng)機(jī)、加載電機(jī)、直流調(diào)

9、速加載系統(tǒng)、齒輪減速器組成,如圖1所示。傳感器的安裝位置是正確獲取信號(hào)的關(guān)鍵,對(duì)于齒輪箱而言,齒輪故障的振動(dòng)信號(hào)在傳遞中經(jīng)過(guò)環(huán)節(jié)較多(齒輪軸軸承軸承座測(cè)點(diǎn)),很多高頻信號(hào)在傳遞中可能喪失了,所以,進(jìn)行測(cè)試時(shí)應(yīng)選擇軸承座附近剛性較好的部位,兩個(gè)壓電式傳感器分別布置在中間軸和輸出軸的軸承座外壁上,方向均為豎直向上。齒輪箱是由三軸式二級(jí)變速器組成,輸入軸與輸出軸上齒輪均為正常齒輪(z1=26,z4=85,m =2),中間軸上齒輪為二聯(lián)齒輪(z2=64,m =2)和三聯(lián)齒輪(z3=40,m =2),上面布置有模擬故障,故障的變換由齒輪箱前后兩個(gè)換檔手柄調(diào)節(jié)實(shí)驗(yàn)中采樣頻率設(shè)定為10 kHz,數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為1

10、2 902,分3種轉(zhuǎn)速(400、700和1 000 r/min),在3種承載(無(wú)載,輕載,重載)工況下進(jìn)行采樣。2.1.3 故障診斷實(shí)驗(yàn)中,在1 000 r/min重載工況下采集正常信號(hào)和3種故障信號(hào)的時(shí)域圖及FFT頻譜圖如圖3、圖4所示從時(shí)域波形圖中可見(jiàn),齒輪的4種運(yùn)行狀態(tài)的差別較小。從FFT頻譜圖可見(jiàn),當(dāng)存在故障時(shí),能量的分布發(fā)生了一定的變化,出現(xiàn)了新的能量集中區(qū)域,但是4種狀態(tài)在低頻處的能量集中有一定的相似性,因此直接用肉眼區(qū)分存在一定的困難,需進(jìn)一步處理才能進(jìn)行準(zhǔn)確的分類和診斷。2.1.4應(yīng)用雙譜分析識(shí)別齒輪故障當(dāng)齒輪出現(xiàn)裂紋、局部剝落等故障時(shí),將產(chǎn)生周期性的沖擊信號(hào),信號(hào)的分布則發(fā)生

11、一定的變化,呈現(xiàn)出一定的非高斯性,故將雙譜分析應(yīng)用到齒輪故障的分類和診斷中。Matlab信號(hào)處理工具箱提供的函數(shù)arorder和arrcest指令可用于AR模型定階和模型的參數(shù)估計(jì),調(diào)用相關(guān)指令對(duì)已經(jīng)估計(jì)出的參數(shù)再進(jìn)行雙譜分析, 4種狀態(tài)的雙譜估計(jì)結(jié)果如圖5所示由圖5可以看出,不論是正常齒輪還是故障齒輪,雙譜圖上都存在著譜峰,其高斯偏離性很明顯。在正常情況下,主峰值僅在低頻處有一處,而故障情況下,裂紋和剝落故障均出現(xiàn)了6個(gè)譜峰,但譜峰的形狀及能量有一定的差異,而磨損故障的譜峰個(gè)數(shù)較多也較集中,且故障狀態(tài)下的譜峰在低頻及高頻處均有分布,這是由于不同齒輪故障的調(diào)制作用不同,由此產(chǎn)生“調(diào)制頻率各分量

12、之間發(fā)生耦合程度不同”的必然結(jié)果。根據(jù)4種狀態(tài)譜峰的數(shù)目及分布不同,可以完成較好的分類和診斷。2.2基于邊頻分析的齒輪故障診斷2.2.1分析原理邊頻帶的產(chǎn)生主要與振動(dòng)信號(hào)被調(diào)制有關(guān),如齒輪箱中齒輪軸上若存在偏心故障或者嚙合齒輪的某些齒上出現(xiàn)較為嚴(yán)重故障時(shí),就會(huì)產(chǎn)生調(diào)制,即在特征頻的兩旁有一些邊頻帶3-497-101。為了準(zhǔn)確的診斷,就必須進(jìn)行細(xì)化分析。細(xì)化分析5-6的基本思想是利用頻移定理,對(duì)被分析信號(hào)進(jìn)行復(fù)調(diào)制,再進(jìn)行重新采樣做傅立葉變換,即可得到較高的頻率分辨率,其主要步驟為:假定要在頻帶(f1f2)范圍內(nèi)進(jìn)行頻率細(xì)化,此頻帶中心頻率為f0=(f1+f2)/2,對(duì)被分析信號(hào)x(k)進(jìn)行復(fù)調(diào)

13、制,得到頻移信號(hào)y(k)=x(k)e-i2KL/N,L=f0f式中,f是未細(xì)化分析前的頻率間隔。根據(jù)頻移定理,Y(n)=X(n+L),相當(dāng)于把X(n)中的第L條線移到Y(jié)(n)的零譜線位置了。此時(shí)降低采樣頻率為2Nf/D,對(duì)頻移信號(hào)重新采樣或?qū)σ巡蓸訑?shù)據(jù)頻移處理后進(jìn)行選抽,就能提高頻率分辨率D倍分析Y(n)零譜線附近的頻譜,也即X(n)中第L條譜線附近的頻譜。2.2.2銑床振動(dòng)測(cè)試本次試驗(yàn)中,首先對(duì)銑床的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了采集和分析,并且進(jìn)行了故障分析。（1）測(cè)試系統(tǒng)試驗(yàn)儀器信號(hào)的采集是由壓電式加速度傳感器進(jìn)行,經(jīng)DLF系列多通道電荷電壓濾波積分放大器轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào),用INV310大容量數(shù)據(jù)自動(dòng)采集

14、系統(tǒng)和DASP軟件進(jìn)行信號(hào)處理,分析其頻譜。（2）試驗(yàn)方案和測(cè)試過(guò)程(1)確定測(cè)點(diǎn)和轉(zhuǎn)速。首先,在機(jī)床空載狀態(tài)下,通過(guò)觸摸找出振動(dòng)較大的部位。其次,在各部位用測(cè)試儀器確定在銑床空載狀態(tài)下,振動(dòng)較大的位置。選定主軸轉(zhuǎn)速在n=75、150、300、475、600、750、950、1180、1500r/min時(shí),傳動(dòng)路線為其中110號(hào)點(diǎn)(圖1)振動(dòng)較大,并且大部分的振動(dòng)與加工精度有直接關(guān)系,因此作為這次研究的主要測(cè)試點(diǎn)(對(duì)稱點(diǎn)也進(jìn)行相應(yīng)測(cè)試,但沒(méi)在圖中標(biāo)出)。(2)計(jì)算測(cè)試轉(zhuǎn)速下的軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率、齒輪嚙合頻率(表1、表2)。(3)測(cè)試過(guò)程。連接儀器,對(duì)儀器儀表進(jìn)行零位調(diào)整,設(shè)置參數(shù);啟動(dòng)機(jī)床,觀察接收

15、的信號(hào),當(dāng)信號(hào)穩(wěn)定后進(jìn)行采集;改變轉(zhuǎn)速和測(cè)點(diǎn),記錄每種工作狀況下各點(diǎn)的數(shù)據(jù)。2.2.3邊頻帶分析邊頻帶成分包含有豐富的齒輪故障信息,要提取邊頻帶信息,在頻譜分析時(shí)必須有足夠高的頻率分辨率497-101。當(dāng)邊頻帶譜線的間隔小于頻率分辨率時(shí),或譜線間隔不均勻,都會(huì)給邊頻帶分析帶來(lái)誤差,為此必須進(jìn)行細(xì)化分析.通過(guò)測(cè)試,將各測(cè)點(diǎn)記錄的振動(dòng)信號(hào)回放后,使用DASP軟件進(jìn)行頻譜分析,得到各個(gè)工況下各點(diǎn)的頻譜圖百余副,如圖2所示為75r/min時(shí)第5號(hào)點(diǎn)的頻譜圖和幅值相對(duì)比較大點(diǎn)的數(shù)據(jù)圖。從圖2可知,圖中頻譜峰值比較突出,振動(dòng)出現(xiàn)較大信號(hào)峰值的頻率有222.88Hz、642.24Hz、9001000Hz。分

16、析所有的頻譜圖可以看出:在642.24Hz附近的幅值都是比較大的,占有一定的地位;主要分析這一范圍的頻譜,由于頻率分辨率太低,因此,挑選能夠反應(yīng)這個(gè)特性的頻帶重新進(jìn)行細(xì)化分析。如圖3所示為主軸在1180r/min(實(shí)際轉(zhuǎn)速是1212r/min)時(shí)第5號(hào)點(diǎn)未細(xì)化的頻譜圖和細(xì)化后(598Hz到700Hz)的頻譜圖。從圖3a中可以看出,要想準(zhǔn)確的分析出邊頻值來(lái)是比較困難的,所以要進(jìn)行細(xì)化分析,在圖3b中可以很精確的看出邊頻值(特征頻率642.24Hz,邊頻24.7Hz),這樣進(jìn)行故障的判斷是非常有利的。2.2.4故障診斷(1)故障元件及位置。從圖3中可以看出,642.24Hz是造成振動(dòng)幅值偏大的主要

17、頻率,而以實(shí)測(cè)主軸轉(zhuǎn)數(shù)1212r/min推算,第一對(duì)齒輪嚙合(26/54)的頻率為640.92Hz(表1),軸的旋轉(zhuǎn)頻率為24.65Hz(表2),從圖3b中還可以看到642.24Hz兩側(cè)存在邊頻,邊頻的大小為24.7Hz,這充分說(shuō)明是由軸的旋轉(zhuǎn)頻率經(jīng)過(guò)第一對(duì)齒輪嚙合頻率調(diào)制所得。經(jīng)過(guò)檢查,發(fā)現(xiàn)第一對(duì)齒輪嚙合(26/54)中有一齒輪基節(jié)誤差過(guò)大,并且齒輪有一定的點(diǎn)蝕,每一圈均在此齒處產(chǎn)生猛烈沖擊一次。(2)在主軸轉(zhuǎn)速為1500r/min工況下,還發(fā)現(xiàn)在1002.956Hz(萬(wàn)能銑頭中一對(duì)齒輪嚙合頻率501.67Hz的一倍頻,見(jiàn)表1)的兩側(cè)也存在邊頻2326Hz(與此軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率25.08Hz相近

18、,見(jiàn)表2),說(shuō)明這對(duì)齒輪同樣有問(wèn)題,后經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)安裝萬(wàn)能銑頭時(shí)略有松動(dòng)(由于篇幅有限,不再另附圖來(lái)說(shuō)明)。(3)在萬(wàn)能銑頭上選擇較多測(cè)點(diǎn)是為了更好的分析影響加工精度的因素,此次試驗(yàn)中,在75r/min工下,幅值譜(圖4)中222Hz附近的幅值相對(duì)也比較大,這主要是由、軸齒輪嚙合(16/39、19/36、22/33,見(jiàn)表2)振動(dòng)造成的,但總體所占比例相對(duì)較小,檢查或修理后對(duì)機(jī)床十分有益。應(yīng)用邊頻分析方法進(jìn)行齒輪(特別對(duì)于帶有齒輪箱機(jī)床的研究)故障診斷簡(jiǎn)單易行。同時(shí),必須對(duì)重點(diǎn)頻帶進(jìn)行細(xì)化分析,提取準(zhǔn)確的邊頻值,就能準(zhǔn)確分析故障產(chǎn)生的部位和原因。細(xì)化分析可以很好的提高頻率分辨率,它與邊頻分析相結(jié)合對(duì)于齒輪的故障診斷是一種非常有效而又簡(jiǎn)便的方法。2. 3時(shí)域分析2.3.1時(shí)域指標(biāo)時(shí)域指標(biāo)是以一系列的指標(biāo)來(lái)給出系統(tǒng)的狀態(tài)特征。主要包括均方根值、斜度(Skewness)、波形指標(biāo)(Shape Factor)、峰值指標(biāo)(Crest Factor)、脈沖指標(biāo)( Impulse Factor)、裕度指標(biāo)(Cle