基于階次分析的旋轉(zhuǎn)機械非穩(wěn)態(tài)振動信號重采樣方法

基于階次分析的旋轉(zhuǎn)機械非穩(wěn)態(tài)振動信號重采樣方法

在齒輪箱的各種故障診斷方法中，振動檢測法具有信號檢測方便、分析和處理技術(shù)成熟、能夠在在線上檢測實時和獨立的優(yōu)點。然而，從長遠來看，由于診斷理論的局限性，人們在監(jiān)測齒輪箱時需要應(yīng)用穩(wěn)定負荷，以在穩(wěn)定狀態(tài)下運行，并通過檢測穩(wěn)定運行條件下的振動響應(yīng)信號來檢測和診斷故障。對于難以滿足上述條件的信號，通常只假設(shè)在設(shè)備處于恒定條件和環(huán)境不變的情況下獲得的。對于轉(zhuǎn)速穩(wěn)定的機械,一般可以利用基于FFT的普通頻譜分析方法提取其特征頻率,診斷常見故障.但許多旋轉(zhuǎn)機械在工作過程中旋轉(zhuǎn)速度并非處于絕對勻速狀態(tài),而是在一定的轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)不斷變化.特別是在啟動和停止過程中,其工頻是不穩(wěn)定的.此外,人們對設(shè)備進行在線診斷時為了提高信號質(zhì)量,往往通過急加(減)速方式增加慣性負載.如果人為地將這類信號假定為平穩(wěn)信號進行處理,將產(chǎn)生嚴重的頻率模糊現(xiàn)象.為了解決這一問題,需將信號在角域內(nèi)偽平穩(wěn)化,再進行階次分析.文獻采用階次分析方法實現(xiàn)了對齒輪故障的診斷,文獻采用階次分析對包含齒輪和軸承局部故障的變轉(zhuǎn)速齒輪箱復(fù)合故障進行了分析,有效地提取出處于變轉(zhuǎn)速下的齒輪箱復(fù)合故障的特征.文獻研究了基于階次分析理論的變速器故障判別實現(xiàn)方法,識別出變速器出現(xiàn)的齒輪嚙合故障,并可以準確地定位故障零件.由于齒輪箱故障形式多樣,故障特征信號之間的差異較大,對于齒面輕微磨損故障的研究還不多見,本文重點對齒輪箱加速過程中的齒面磨損故障信號特征進行研究.目前常用的階次分析方法有2種:硬件階次分析法和計算階次分析法.本文研究了計算階次分析中的角域重采樣率設(shè)置方法,并將其應(yīng)用于齒輪箱急加速實驗中,通過階次分析方法成功診斷出齒面磨損故障.1譜分析的實現(xiàn)1.1重采樣后的階次譜圖計算階次分析法是近年發(fā)展起來的一種先進技術(shù),其核心在于通過信號處理算法將等時間間隔采樣信號轉(zhuǎn)化為等角度采樣信號,即同步采樣信號.與硬件階次分析法相比,既可降低成本,放寬傳感器安裝限制,又能提高角域采樣率,優(yōu)點顯著.通常為了確定重采樣的時間點,需先行設(shè)定參考軸的角加速模式,一般認為在一個小的時間段內(nèi)參考軸作勻角加速運動,前人的研究證明了這一假設(shè)的可行性.在此前提下,參考軸的轉(zhuǎn)角θ可以表示為式中:b0,b1,b2為待定系數(shù),t為時間點.對等時間間隔采樣信號,將3個依次到達的脈沖時間點t1,t2,t3和轉(zhuǎn)角增量Δφ代入式(1),可得由上式求出b0,b1和b2后,代入式(1)可得根據(jù)式(3)便可求出等角度采樣時恒定角增量Δθ所對應(yīng)的需要插值的時間點.根據(jù)所求出的時間點,利用插值算法對振動信號進行插值,可以求出振動信號角域里對應(yīng)于采樣時間點的幅值,再對其進行FFT變換,結(jié)果就是重采樣后的階次譜圖.1.2實驗結(jié)果分析階次分析算法仍需滿足采樣定理,表現(xiàn)在2個方面:1)重采樣的采樣率不可無限制地提高,要受時域采樣信號采樣率的影響;2)不能分析階次高于采樣率的信號成分,以免產(chǎn)生混迭.計算階次分析實驗既有時域采樣又有角域采樣.轉(zhuǎn)速變化的影響使一種采樣相對于另一種采樣而言必然是變采樣率的,而跟蹤轉(zhuǎn)速變化的變采樣率抗混濾波又難以實現(xiàn),下面分析并給出只用一次定帶寬的時域抗混濾波方法,有效彌補了跟蹤抗混濾波方法的不足.首先,在實驗開始前要預(yù)估出幾個參量:1)珚Os為預(yù)期采樣階次,即重采樣時所需的采樣階次值.該值由故障特征階次確定,最小應(yīng)為故障特征階次的2倍.2)ω為參考軸轉(zhuǎn)速,要估算出其變化范圍.其次,在設(shè)置采樣率時要遵循以下原則:1)根據(jù)采樣定理,在進行時域采樣時欲保留所需信息,則采樣率fs需滿足即時域采樣率應(yīng)根據(jù)最大轉(zhuǎn)速和預(yù)期采樣階次來設(shè)置,否則會發(fā)生采樣不足的情況.2)在進行角域重采樣時,若不進行抗混濾波,為了滿足采樣準則,則角域重采樣率Os需滿足即直接將重采樣率設(shè)為ue4c0s是不正確的,應(yīng)根據(jù)最小轉(zhuǎn)速和時域采樣率來確定.為了避免產(chǎn)生混迭現(xiàn)象,真實的重采樣率要比預(yù)期值大,且兩者比值≥max(ω)/min(ω).不難理解,階次分析后真實有效的成分范圍為(0,ue4c0s),而[ue4c0s,Os]區(qū)間的信息只在部分角域范圍內(nèi)存在.2齒面磨損特性分析采用某齒輪箱進行實驗,可調(diào)速電機輸入,主動齒輪齒數(shù)Z1=30,被動齒輪齒數(shù)Z2=50.在不影響軸承正常使用性能的情況下,在主動齒輪的一個輪齒表面打磨,模擬齒面磨損故障.采用丹麥BK3560多通道信號分析儀采集光電編碼器轉(zhuǎn)速信號和加速度傳感振動信號,對齒輪箱的加速過程進行分析.設(shè)fin為輸入軸轉(zhuǎn)頻,則系統(tǒng)各特征頻率為嚙頻fm=30fin,齒面磨損特征頻率fc=fin,嚙合階次rm=30,齒面磨損特征階次rc=1.圖1為輸入軸的轉(zhuǎn)速曲線,輸入軸轉(zhuǎn)速由0加速至700rpm,作加速運動,系統(tǒng)工頻不穩(wěn)定.圖2為原始時域采樣信號,圖3為等角度重采樣后的振動信號.從圖2-3中不難看出,振動信號隨轉(zhuǎn)速的增高而增強,為非平穩(wěn)信號.由于系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速是逐漸增加的,如直接對信號進行頻譜分析,必然會產(chǎn)生頻率模糊現(xiàn)象,難以通過頻譜正確地反映系統(tǒng)狀態(tài).這是因為隨著轉(zhuǎn)速的增高,包括故障信號在內(nèi)的所有系統(tǒng)信號的頻率都在發(fā)生相應(yīng)的變化,對其進行頻譜分析時相應(yīng)的成分必然發(fā)生能量散布和變遷.圖4為重采樣信號的階次譜,1階附近有明顯峰值,反映了齒面磨損故障狀態(tài);系統(tǒng)嚙合階次及其倍頻清晰,說明階次分析法有效避開了頻率混迭現(xiàn)象.3旋轉(zhuǎn)機械在線故障診斷法采用階次分析方法,從齒輪箱加速