齒輪故障早期主動診斷方法的研究

中文摘要齒輪是改變轉速和傳遞動力的最常用的傳動部件。在當前的各種齒輪故障診斷方法中，以振動檢測為基礎的齒輪故障診斷方法應用最為廣泛。即：通過附加的用于檢測振動的傳感器接收信號，用數據采集裝置采集后，并對該信號進行處理和分析，達到識別故障的目的。但是該檢測方法存在著解析困難、難以定量等問題。但是利用齒輪傳遞主動激勵信息時，信息受故障齒輪嚙合傳遞的影響而有所改變的特點，可以有效地提取齒輪故障的特征。本課題提出的旋轉機械中齒輪故障早期主動診斷方法的研究，在被動診斷的基礎上通過外置激振器對齒輪傳動系統(tǒng)施加了外在激勵力，檢測和分離出機械振動中的由激振引起的新信息，再利用信號處理方法從中提取出早期故障信號特征。本文主要從以下幾個方面進行研究：1、設計并制作旋轉機械故障診斷實驗裝置一臺，模擬本項目中的故障，分析各傳感器的參數的選取及安裝位置和安裝方法的確定，并進行故障模擬。2、采用VB語言設計齒輪故障主動診斷所用到程序軟件，包括數據采集程序、數據分析程序以及主動診斷控制程序等。以實現對齒輪振動信號的采集、振動信號的分析和特征頻率的計算以及主動診斷過程的自動控制。3、主動激振信號的的選取、調制與解調，用合適的振動信號分析方法對所采集到的信號波形進行分析。4、分析主動激勵力函數的類型對齒輪磨損、斷齒故障檢測的有效性，分析主動力傳遞途徑對齒輪故障診斷效果的影響。5、研究各種主動激勵頻率下，強迫振動和共振振動對故障特征信號提取的影響。完成齒輪動態(tài)耦合狀態(tài)下模型的建立。本文通過查閱大量的文獻資料，對齒輪故障診斷技術做了簡要的概述。對從齒輪故障診斷的發(fā)展的背景、應用現狀和將來的發(fā)展趨勢做了簡要的說明。對齒輪故障診斷技術的基本理論、基本內容和基本方法和存在的一些問題等多方面進行了探討。關鍵字：激振故障診斷齒輪振動檢測傳感器ABSTRACTThegearhastheadvantagesoffixedtransmissionratio、largetransmissiontorqueandcompactstructure,soitiswidelyusedasthetransmissionpartforchangingrotationalspeedandtransferpower.However,thepartsofthegeartransmissionsystemsuchas目錄文摘 英文文摘第一章緒論……………..1.1概述1.2本文的課題來源、研究背景和意義 1.2.1本課題的來源1.2.2研究背景和意義1.2.2.1主動控制1.2.2.2主動隔振1.2.2.3 主動信號檢測技術1.3研究內容、目標和擬解決的關鍵問題 1.3.1研究內容1.3.2研究目標1.3.3擬解決的關鍵問題第二章齒輪故障診斷的基礎2.1概述2.2齒輪故障產生的機理2.3齒輪失效形式2.3.1齒輪的疲勞斷裂失效2.3.2齒輪的磨料磨損失效2.3.3齒輪的粘附磨損或擦傷失效2.3.4齒輪的剝落失效2.3.5其它常見的齒輪故障類型及故障原因分析2.4齒輪的振動類型及故障特征2.4.1齒輪的固有振動2.4.2齒輪的嚙合振動2.4.3齒輪磨損引起的振動2.4.4齒輪偏心引起的振動2.4.5齒輪不同軸引起的振動2.4.6齒輪局部異常引起的振動2.5齒輪振動信號分析2.5.1振動信號分析方法簡介2.5.2時域統(tǒng)計分析方法2.5.3時域平均法2.5.4包絡分析法2.5.5倒頻譜分析方法2.5.6相關分析方法2.5.7相關解調法2.5.8齒輪振動信號的周期分段采樣分析法2.5.9其它方法2.5.10小結第三章齒輪主動診斷方法的研究3.1主動診斷方法概述3.1.1主動診斷過程流程3.1.1.1齒輪故障主動診斷的整體思路3.1.1.2診斷過程流程圖3.1.2主動故障診斷的實驗安排及其操作步驟3.2主動診斷實驗裝置3.2.1、軟件裝置3.2.2.1數據采集程序3.2.2.2數據分析程序3.2.2.3激振診斷控制程序3.2.2、硬件裝置3.2.2.1振動傳感器3.2.2.2數據采集卡3.2.2.3主動激振器3.2.2.4電荷放大器3.2.2.5齒輪箱和各種參數的齒輪備件3.2.2.6高分辨率數碼攝像頭3.3齒輪主動診斷故障模擬與信號采集3.3.1齒輪基本參數3.3.2齒輪故障模擬3.3.3特征頻率的計算3.2.4信號采集設計3.4小結第四章齒輪振動信號分析及主動診斷方法應用4.1振動信號分析方法概述4.2主動診斷激振信號的選?。úㄐ巍㈩l率、振幅）4.3主動激振信號調制與解調分析4.3主動激振條件下故障特征的提取4.4試驗驗證4.4.1振動監(jiān)測4.4.2振動信號采集4.4.2.1、數據采集的操作步驟4.4.2.2、工作過程4.4.3齒輪位置監(jiān)測、圖像采集及處理4.4.4啟動激振診斷程序控制程序4.4.5經驗模式分解4.4.6波形分析4.4.7輸出結果及波形圖像顯示4.5小結第五章全文總結和展望5.1本文的主要研究結論5.2需要進一步研究的問題參考文獻附錄附錄1：實現齒輪故障診斷系統(tǒng)中信號處理功能的matlab程序代碼附錄2：實現齒輪故障診斷系統(tǒng)中信號處理功能的VB程序代碼攻讀學位期間所完成的課題及研究成果致謝第一章緒論1.1概述“傳動系統(tǒng)”是現代機械的主流之一。而傳動系統(tǒng)最關鍵、最重要的部件則是齒輪。近年來，隨著許多機械設備向重載、高速、高效方面的發(fā)展，對齒輪傳動的承載能力、傳動精度、無故障工作時間以及延長使用壽命、降低振動和噪聲等方面的要求越來越高。而齒輪傳動系統(tǒng)的零部件如齒輪、軸和軸承的加工工藝復雜，裝配精度要求高，又常常在高速度、重載荷下連續(xù)工作，在實際應用中常常出現齒輪磨損、斷裂等故障，從而引起機器的強烈振動。齒輪出現嚴重故障時某個局部故障不僅影響產生故障的部位本身，還將影響系統(tǒng)的其它部分，并引發(fā)其它故障。機器一旦出現故障，即使是局部失靈都有可能造成整臺機器的停機，甚至整條流水線或整個自動化車間停產，造成巨大的經濟損失。因此，防止故障發(fā)生，減少維修支出就顯得尤為重要和迫切，對齒輪進行早期故障診斷的意義也就顯得格外突出。由于各種故障問題日益突出，對齒輪故障問題的研究也不斷深化，各種新的齒輪故障診斷方法應運而生。齒輪故障診斷一直備受人們的關注，主要因為齒輪箱內結構復雜，包含有多對齒輪副、各級傳動軸及其軸承，造成故障源較多，各種不確定振動噪聲較大，這些都給故障診斷帶來很大的困難。在當前的各種齒輪故障診斷方法中，以振動檢測為基礎的齒輪故障診斷方法具有測量簡便、實時性強等優(yōu)點，通過測量齒輪運行過程中所產生的振動信號，作為故障診斷的重要信息來源，是一種理想的齒輪傳動狀態(tài)的在線運行監(jiān)測方法。振動檢測和故障診斷的關鍵是怎樣從復雜的振動信號中提取和分離與齒輪故障。目前大多采用被動式的振動測試方法，在軸向、徑向分別放置若干振動檢測傳感器件，并將傳感信號經A/D轉換后，變?yōu)閿底至?，再利用各種不同的數字信號處理的方法，提取故障的特征頻率或其它特征量，對故障及其類型作出診斷。但由于機械故障早期檢測的復雜性、隨機性和時變性，其效果并不理想。當前各種機械設備和系統(tǒng)日趨復雜，容量參數不斷提高，環(huán)境條件更加嚴苛，單純的被動診斷齒輪故障已經不能滿足要求。本項目提出的齒輪故障早期主動診斷的方法，嘗試性的利用外界壓電器件主動激勵故障機械，動態(tài)檢測激勵后被測故障齒輪的時變特征，從系統(tǒng)的非線性傳遞特性分析入手，分離出主動激勵信號經齒輪傳遞后的動態(tài)特性，再利用信號處理方法從中提取出早期故障信號特征。主動診斷方法的應用尚未普及，相關的探索剛剛起步，可以參考的前人經驗和資料較少，尤其是在國內，幾乎找不到關于主動診斷技術的相關資料。國外的資料也較少，應該說主動診斷技術是新興的診斷技術，是對齒輪故障乃至機械故障診斷方法和思路的一種有益探索。目前的齒輪故障診斷研究主要集中在振動信號處理與分析、故障機理研究、典型故障特征的提取、診斷方法研究和診斷儀器與診斷系統(tǒng)的開發(fā)與研究等幾個方面，而其關鍵是怎樣從復雜的振動信號中提取和分離與齒輪故障特征有關的微弱信息。而本課題對于主動診斷的研究也僅限于初步的理論和方法的探索，至于深入和應用，有待于廣大機械行業(yè)專家學者的參與探索和實踐。1.2本課題的來源、研究背景和意義1.2.1本課題的來源本課題來源于2006年申請的江蘇技術師范學院自然科學研究基金項目。1.2.2研究背景和意義關于齒輪故障主動診斷方法的提出，來源于主動隔振技術和主動控制技術以及主動信號檢測技術的理論和應用的啟示，下面對各理論依據做簡單介紹：1.2.2.1主動控制主動控制是指在振動控制過程中，根據檢測的振動信號，應用一定的控制策略，經過實時計算，通過驅動作動器對控制目標施加一定的影響，達到抑制或消除振動的目的。主動控制是一種“以動治動”的控制方式，又稱有源控制，它可對任意結構進行控制，具有極強的適應性和調節(jié)性；可通過動態(tài)修改系統(tǒng)結構參數，實現高水平的振動控制。半主動控制是一種振動系統(tǒng)的參數控制技術，其所需外部能源少，控制過程依賴于結構反應或外干擾力信息，能夠獲得較好的控制效果。1.2.2.2主動隔振隔振是振動控制中研究最多、應用最廣的一項振動控制技術。它是在振源與系統(tǒng)之間采取一定措施,安置適當制振、隔振器材以隔離振動的直接傳遞,其實質是在振源與系統(tǒng)之間附加一個子系統(tǒng)(隔振器)。隔振分為被動隔振和主動隔振。被動隔振是在振源與系統(tǒng)之間加入彈性元件、阻尼元件甚至慣性元件以及它們的組合所構成的子系統(tǒng)。主動隔振則是在被動隔振的基礎上,并聯(lián)能產生滿足一定要求的作動器,或用作動器代替被動隔振裝置的部分或全部元件。被動隔振器結構簡單、易于實現、經濟性好、可靠性高,但控制效果和適應性較差。隨著科學技術的發(fā)展,以及人們對振動環(huán)境、對產品與結構振動特性的要求越來越高,被動隔振器在很多方面已很難滿足要求。因此，除了在被動隔振器的研究領域繼續(xù)探討更為有效的隔振方案外,還應對主動隔振器開展深入研究。主動信號檢測技術主動信號檢測技術：包括聲發(fā)射技術、主動聲納信號檢測技術，主動紅外無損檢測技術和主動監(jiān)測技術。聲發(fā)射是指是固體材料受力變形或破壞過程中迅速釋放能量而產生瞬態(tài)彈性波的一種物理現象。用儀器檢測、記錄和分析聲發(fā)射信號并推斷聲發(fā)射源的技術稱為聲發(fā)射檢測技術。聲發(fā)射技術是一種被動檢測技術，因為聲發(fā)射信號探測到的能量來自被測試物體的本身，但是物體所受到的應力，來自外部。而且聲發(fā)射技術也是一種動態(tài)無損檢測技術。另外，主動聲納信號檢測技術，主動紅外無損檢測技術和主動監(jiān)測技術都可以為主動診斷技術提供一些有益的借鑒和參考。機械領域里對機器進行主動激勵一般在兩種情況下使用，一種是測定系統(tǒng)的振型，以了解系統(tǒng)的振型節(jié)點和薄弱環(huán)節(jié)，從而改進系統(tǒng)的機械設計方案；另一種是振動噪聲的主動控制，尤其在精密機械加工、精密測量、微機械加工等領域。以上兩種主動激勵方案中，一般由產生主動激勵力的作動器、被測或被控物體、檢測振動的傳感器等組成。一般首先確定作動器的類型和安裝位置，激勵力函數的類型，再根據主動力的傳遞途徑確定檢測傳感器的安裝位置和振動的控制方法。但由于齒輪等回轉元件出現故障時，會直接成為新的激勵源，這些激勵信號具有時變和循環(huán)平穩(wěn)的特征，使得旋轉運動有明顯的回轉周期，所測振動信號的統(tǒng)計參量隨時間作周期性的變化，我們把具有這種特征的故障稱為循環(huán)平穩(wěn)類故障。某文獻使用譜相關方法對噪聲情況下旋轉機械振動頻率-循環(huán)頻率分布進行了分析，采用在時域和時延域分別加窗再進行FFT的方法實現，但要求時窗遠大于時延窗，采樣時間遠大于時窗周期的條件，兩次FFT工作量大，實時性差，使誤差傳遞放大，降低了分析精度；另一文獻用譜相關、循環(huán)雙譜和雙譜分析的方法對齒輪的調制故障進行了二次相位耦合頻率分析，得出了對于非平穩(wěn)過程循環(huán)雙譜比雙譜分析更為有效的結論，但用循環(huán)雙譜進行頻率估計實時性差，所需數據量大，短數據序列將影響估計精度；有文獻利用滾動軸承滾動體故障進行的譜相關分析和包絡解調監(jiān)測方法分析比較后認為，由于避免了由雙邊譜引起的多頻率干涉，平方包絡分析比譜相關分析對準周期信號分析的效果更好，但它同時也丟失了循環(huán)信息，并且包絡的獲取需要濾波，而濾波有可能濾掉有用的信息。以上所述，雖然利用了新激勵源信號的循環(huán)平穩(wěn)特性，并在時頻分析、循環(huán)頻率及諧波參數估計、信號特征的譜相關識別等方面做了有益的探索，但對在主動力激勵的條件下，齒輪動態(tài)耦合狀態(tài)下模型的建立方法、非線性耦合對正常和故障狀態(tài)下主動激勵力信號狀態(tài)的影響、各種主動激勵頻率下強迫振動和共振振動對故障特征信號提取等方面有待進一步研究。主動診斷技術的原理并不復雜，要求的實驗條件和操作方法也并不苛刻，成本也并不高，因此完全有實現的可行性。1.3研究內容、目標和擬解決的關鍵問題1.3.1研究內容（1）、主動激勵器件在故障診斷中應用的研究本項目在主動激勵器件方面的主要工作：1）、選擇適合小型齒輪變速箱故障振動診斷使用的主動力激勵器件，研究其在齒輪箱故障診斷測試中的安裝方法；2）、分析主動激勵力函數的類型對齒輪磨損、斷齒故障檢測的有效性；3）、研究信號接受傳感器的安裝位置、分析主動力傳遞途徑對齒輪故障診斷效果的影響；（2）、主動力激勵故障診斷方法的研究本項目在主動力激勵故障診斷方法方面擬研究以下內容：1）、研究齒輪動態(tài)耦合狀態(tài)下模型的建立方法；2）、研究非線性耦合對正常和故障狀態(tài)下主動激勵力信號狀態(tài)的影響；3）、研究各種主動激勵頻率下，強迫振動和共振振動對故障特征信號提取的影響；4）、研究主動激振診斷過程中，適合的振動信號特征頻率計算方法和分析方法。1.3.2研究目標（1）確定主動力激振器和振動檢測傳感器在齒輪箱體上的安裝位置和安裝方法；（2）確定齒輪動態(tài)耦合狀態(tài)下的數學模型和主動激勵狀態(tài)下齒輪故障的評價指標；（3）設計完成帶有主動作動器、傳感器、數據采集、微機信號處理硬件及模擬故障實驗臺一套。1.3.3擬解決的關鍵問題本項目首先選擇合適的主動力作動器和振動檢測傳感器，研究其在齒輪傳動裝置上的安裝位置；然后研究主動激勵力函數的類型對齒輪磨損、斷齒故障檢測的有效性，分析主動力傳遞途徑對齒輪故障診斷效果的影響；最后研究齒輪動態(tài)耦合狀態(tài)下模型的建立方法，各種主動激勵頻率下故障特征信號提取方法，并把這些分析方法應用于機械故障診斷的信號處理、特征提取中，實現微弱故障的診斷。第二章齒輪故障診斷的基礎2.1概述齒輪故障主動診斷方法的研究和應用是建立在被動診斷的基礎上的。當前所有的故障診斷均使用被動的振動監(jiān)測方法，也就是將測振傳感器安裝在被監(jiān)測機器上采集機器的振動信息，利用機器產生故障以后出現周期性的振動信息，再通過信號處理特征提取來監(jiān)測機器的狀態(tài)。振動信號能夠反映齒輪與滾動軸承中的大多數故障特征，利用齒輪設備發(fā)出的振動信息進行故障診斷，是目前最常用手段。從齒輪的運動方程可知，正常傳動中嚙合剛度的周期性變化會引起參數振動，振動頻率與轉速、齒數和重疊系數有關。由于振動信號包含豐富的故障信息，提取采集振動信號進行分析可診斷出機械設備的故障。齒輪常見故障有齒面磨損、齒根裂紋、斷齒等，齒輪的故障信號是一種復雜的隨機振動，往往是周期嚙合振動、調幅、調頻及附加脈沖的綜合表現。本章首先對齒輪故障產生的機理進行簡明的闡述；然后對各種常見的齒輪故障作簡要的介紹；再對當前常用的集中齒輪振動的類型及故障信號作簡單的說明；最后對常用的齒輪振動信號分析方法作簡略的論述。2.2齒輪故障產生的機理齒輪在運轉時，由于其本身制造不良、操作維護不善的等，均可能導致齒輪產生故障，并且齒輪故障的類型還隨著齒輪材料、熱處理工藝、運轉狀態(tài)等因素的不同而變化。從總體上講，齒輪的故障類型大體可分為兩類：第一類為制造不善和裝配不善造成的，如齒形誤差、輪齒和內孔不同心、各部分的軸線不對中、大型齒輪的不平衡等；第二類為齒輪在長期運行中形成的，由于齒輪表面受到的載荷很大，兩嚙合輪齒之間既有相對滾動又有相對滑動，而且相對滑動的摩擦力在節(jié)點兩側的方向相反，從而產生力的脈動。在長期運行中導致齒面發(fā)生點蝕、膠合、磨損、疲勞剝落、齒根斷裂，甚至斷齒等故障現象。2.3齒輪失效形式2.3.1齒輪的疲勞斷裂失效（圖）齒輪在運行過程中，齒輪承受的載荷，如同懸臂梁，在其根部的彎曲應力最大。由于過載，特別是受沖擊載荷時，會引起整個齒輪與其相應部位斷裂。當齒輪受到過高的交變周期應力時，也會引起疲勞斷裂。2.3.2齒輪的磨料磨損失效（圖）當齒輪工作面間有金屬微粒，金屬氧化物或其它硬質磨料存在時，會引起磨料磨損。這些外界的硬質微粒，開始先嵌入一個工作表面，然后以微粒切削的形式，從另一工作表面挖去金屬的微小微?；蛟谒苄粤鲃酉乱鹱冃?。一般情況下，也只有在潤滑油料中夾雜有直徑30um以上的磨料時，齒輪才會在運行中引起磨料磨損，這種現象在實際工程中也許是最嚴重而簡單的磨損原因。2.3.3齒輪的粘附磨損或擦傷失效（圖）當兩個嚙合齒輪的端面由于相對滑動，使兩齒輪面間的潤滑油膜破裂，滑動面間摩擦系數增加。在摩擦和表面壓力的作用下產生高溫，使接觸區(qū)內的金屬塑化，由于接觸時所產生的熱量不散而進一少增加金屬表面熔化。由此在齒面上留下的傷痕是這種故障形式的癥狀。一般說來，當潤滑油粘度過低、轉速過低、運行溫度過高、齒面上單位面積載荷過大、相對滑動速度過高，以及接觸面積過小，均會使油膜破裂而造成齒面擦傷。2.3.4齒輪的剝落失效（圖）齒面疲勞剝落是由于材料疲勞引起的。當齒面的接觸應力超過材料所允許的疲勞極限時，在表面層開始產生微細的裂紋，繼之由小塊剝落擴大成整塊剝落，當剝落面積不斷增大，齒面上剩余的工作面積無法再繼續(xù)承受外部載荷，從而使整個齒產生斷裂。2.3.5其它常見的齒輪故障類型及故障原因分析故障類型故障原因原因分析齒面剝落持續(xù)載重接觸應力增大造成疲勞對中不良增加疲勞損傷的可能性制造和材料缺陷材料過軟、晶粒過大、排列不良可能引起齒面剝落齒輪設計不當齒輪幾何進線不良造成應力過高滾動方向上擦傷潤滑不足油膜強度不足，會引起金屬滾動接觸制造和材料缺陷表面粗糙度過高，引起油膜破裂安裝不當側隙不當能造成齒輪失效環(huán)境溫度過高可能引起油膜破裂齒面尾部和輪廓線上有疲勞裂紋撞擊載荷可能超過彎曲應力允許值齒輪設計不當運行狀態(tài)下彎曲應力不足齒尖斷裂對中不良引起過大的局部彎曲應力安裝不當使齒輪的對中不良齒輪上有裂紋制造和材料缺陷熱處理不良向輪轂方向碎裂和扭曲撞擊載荷足夠嚴重時會損壞齒輪本體制造和材料缺陷齒輪體太薄、心部太軟造成損壞齒輪設計不當齒輪體厚度不足齒面上有輥壓、撞擊引起的波浪形隆起持續(xù)重載引起塑性流動對中不良可能有局部的塑性流動表面變粗糙、有細微壓痕、側齒磨損油封不完善金屬雜質可能造成齒輪磨料磨損齒面腐蝕造成銹斑和點蝕潤滑不足潤滑油中的腐蝕性介質和氧化物可能侵蝕齒面油封不完善由于水一類雜質引起的腐蝕損壞表面齒輪升溫、變色和軟化潤滑不足散熱能力不足環(huán)境溫度過高造成散熱困難齒面上有刻痕、回痕和劃痕操作不當粗糙和錯誤的操作可能引起損傷2.4齒輪的振動類型及故障特征2.4.1齒輪的固有振動齒輪在嚙合過程中，因受周期性沖擊載荷的作用，產生振動的高頻分量就是齒輪的固有振動頻率。齒輪的固有振動頻率可用下式計算：式中，m和k為齒輪的等效質量和剛度系數，其值可以根據經驗或有關手冊來確定。齒輪的固有振動頻率在齒輪處于正?；虍惓顟B(tài)時都會發(fā)生，它的固有頻率一般比軸承的固有頻率低，大約為1kHz-lOkHz。齒輪共振往往使齒輪振動幅度很高，最終導致齒輪發(fā)生疲勞斷裂。因此，準確地測出固有頻率，可以為齒輪的故障診斷提供一個重要參數。2.4齒輪在運轉過程中，大、小齒輪相互嚙合，其嚙合頻率可按下式計算:式中，為大齒輪的齒數；為大齒輪的轉速(rpm)；為小齒輪的齒數；為小齒輪的轉速(rpm)。2.4.3齒輪磨損引起的振動當齒輪的所有齒面都產生均勻磨損而使齒隙增大時，會造成或者一端，或者齒面上出現裂痕、點蝕、剝落等損傷，則如圖2-6所示，因嚙合而產生的沖擊振動的振幅會明顯增大，且振幅幾乎具有相同的振動水平。沖擊脈沖頻率通常為1kHz以上的高頻信號。圖2-6齒輪磨損后引起的振動（高頻）與此同時，正弦波中低頻嚙合頻率及其高次諧波的幅值呈增大的趨勢。此外，隨著磨損的發(fā)展，齒輪剛性(彈性系數)表現出非線性的特點，振動波形作如圖3.2所示的變化，在頻率成分中產生出為嚙合頻率的2倍、3倍…的分數諧波，或1/2,1/3…的分數諧波。還有，在齒輪加減速時有時也會出現如圖3.3所示的具有非線性振動特點的階躍現象。2.4.4齒輪偏心引起的振動齒輪有偏心和周節(jié)誤差時，高頻域的振動波形如圖3.4所示。一般說來齒輪偏心會使齒輪旋轉頻率的振幅增大，而周節(jié)誤差會使齒輪嚙合頻率的振幅增大。當既有偏心又有周節(jié)誤差時，將會出現調制波形，其高頻振動包含旋轉頻率的一次和高次諧波成分、嚙合頻率成分及其邊帶。圖3.4有偏心、周節(jié)誤差的齒輪發(fā)生的振動（高頻）2.4.5齒輪不同軸引起的振動齒輪不同軸時，會發(fā)生低、高頻的嚙合頻率及其邊帶。圖3.5所示為低頻域振動波形。圖3.5齒輪不同軸時的振動（低頻）2.4.6齒輪局部異常引起的振動當齒輪發(fā)生折損、齒根部有大裂紋等局部異常時，會在高頻域產生如圖3.6所示的振動。其振動波形比較復雜，只有對波形作進一步的處理，才能從中尋找出相應的缺陷。圖3.6局部有異常的齒輪發(fā)生的振動2.5齒輪振動信號分析2.5.1振動信號分析方法簡介齒輪信號是故障診斷中比較復雜的信號，一般很難直接從采集到的信號中看出故障所在，因此需要對信號進行適當的處理。依據齒輪振動的原理，我們就可以對采集到的齒輪信號進行處理，不同的故障采取不同的故障診斷的方法，只為得出準確的齒輪故障信息。在過去的二十多年實踐中，人們總結了許多適合不同場合、不同故障的故障監(jiān)測和診斷方法，并已初步形成了一門較為完善的技術。目前，齒輪振動信號處理方法很多，諸如時域平均法、細化譜分析、倒頻譜等等，用于處理不同齒輪故障信號。為了對齒輪故障診斷有一個全面的認識，有必要進行齒輪故障診斷方法的總體討論。通過研究發(fā)現，在針對一些具體齒輪信號時，目前的方法仍有不足之處。本章在這種前提下，對解調分析和降噪處理進行了深入的研究。從振動和噪聲為故障信息載體來說，齒輪故障診斷技術包括簡易診斷（狀態(tài)監(jiān)測）和精密診斷（故障診斷）兩方面。以振動噪聲測量為基礎的簡易診斷和精密診斷的區(qū)別在于前者值要求通過簡易噪聲振動測量儀在特定的頻率范圍測量齒輪箱的振聲級，將測量值于規(guī)定的正常值進行比較，以判斷齒輪的工作是否正常（即是否存在故障）；后者是應用振動噪聲信號處理技術提取故障特征，對故障原因、部位和故障程度作出診斷和決策。本節(jié)簡單的對齒輪振動信號分析所經常采用的時域統(tǒng)計分析方法、時域平均分析法、包絡分析法、倒頻譜分析法、相關分析法、相關解調法和齒輪振動信號的周期分段采樣分析法做簡單的介紹。2.5.2時域統(tǒng)計分析方法所謂時域分析方法就是根據信號的時間歷程記錄波形，分析信號的組成和特征量。時域分析包括時域波形分析和幅域參數值分析。時域波形分析通常是最直觀的診斷方法，對于某些有明顯特征的故障，可以利用時域波形作初步和直觀的判斷。對應于不同的故障，其振動波形表現出不同的形態(tài)。如點蝕故障會使波形中出現明顯的幅值調制現象；裂紋或斷齒故障會使波形中出現明顯的周期性沖擊。在齒輪振動信號中總是包含很強的“常規(guī)振動”成份，這種成份是由齒輪的嚙合產生的，它包含嚙合頻率及其諧波；而齒輪振動信號中的其它成份均由齒輪加工誤差和故障造成。因此對時域平均后的齒輪振動信號作FFT濾波處理，即可得到齒輪的“常規(guī)振動”和“故障振動”(即殘差)的時域信號，從而實現了兩者的分離。再對殘差信號進行分析。這就是利用相位信息的殘差法。正常齒輪的殘差幅值較小，隨著故障的出現，殘差增大，在故障點進入嚙合處，殘差明顯增大。為了定量描述，可以計算殘差信號的有效值。利用殘差信號比直接根據原始信號更能反映故障的影響。幅域參數值分為有量綱幅域參數和無量綱幅域參數。其中，有量綱幅域參數有峰值、均值、均方根值、方根幅值、峭度等；無量綱幅域參數有波形指標(SharpFactor)、峰值指標(CrestFactor)、脈沖指標(ImpulseFactor)、裕度指標(ClearanceFactor)、峭度指標(KurtosisValue)。對于離散的時序數據，1）常用的有量綱幅域參數為：峰值均值均方根值方根幅值峭度2）無量綱幅域參數為：波形指標：峰值指標：脈沖指標：裕度指標：應當注意的是，在進行上述參數計算時應做零均值處理，即從原始數據中減去其均值，只保留信號的動態(tài)部分進行計算。一般情況下，故障齒輪的各參數值比正常大。故障越嚴重，振動越大，波形指標越大；局部缺陷越嚴重，脈沖指標和峭度指標就越大。由于齒輪箱本身的復雜性，使得它的時域信號看起來雜亂無章，具有很大的隨機性。在上述的無量綱參數中，峭度指標、裕度指標和脈沖指標對沖擊脈沖類故障比較敏感，特別是當故障早期發(fā)生是，它們有明顯增加;但上升到一定程度后，隨故障的逐漸發(fā)展，反而會下降，表明它們對早期故障有較高的敏感性，但穩(wěn)定性不好。一般說，均方根值的穩(wěn)定性較好，但對早期故障信號不敏感。表3.1給出了各幅域參數對故障的敏感性和穩(wěn)定性的比較。所以，為了取得較好的效果，常將它們同時應用，以兼顧敏感性和穩(wěn)定性。幅域參數對故障的敏感性和穩(wěn)定性比較：幅域參數敏感性穩(wěn)定性波形指標差好峰值指標一般一般脈沖指標較好一般裕度指標好一般峭度指標好差均方根值較差較好2.5.3時域平均法在故障診斷領域，許多方法是以特征信息提取為基礎的，當機組出現故障或異常狀態(tài)時，在信號中往往伴有相應的特征成分，因此檢測信號中這些成分的有無，就成為故障診斷中的重要內容，如在齒輪與滾動軸承故障診斷中，周期脈沖成分的出現，在一定程度上預示著故障的發(fā)生。大多數振動信號都是在齒輪箱體或者軸承座上測得，受噪聲、結構振動及傳遞通道干擾嚴重。在對齒輪或故障軸承振動信號進行分析之前須進行降噪處理。時域同步平均技術廣泛地應用于振動信號的降噪處理。同步平均相當于使信號通過梳狀濾波器，使得與監(jiān)測對象周期不同的振動信號強度減弱。同時，應用時域同步平均法可從復雜的振動信號中分離出與參考脈沖頻率相等的最低周期成分以及它的各階諧波成分。此法應用于齒輪箱的故障診斷時，可從總的振動信號中提取感興趣的那對嚙合齒輪的振動信號，而把其他部件的振動信號及噪聲都一概除去，從而大大提高了信號的信噪比。由于滾動軸承的內環(huán)、外環(huán)或滾動體有損傷時，其振動信號故障特征頻率與軸的轉動頻率不同，因此，時域同步平均法也可將齒輪箱中齒輪故障引起的振動與軸承故障引起的振動區(qū)分開來.如果想要得到另一對嚙合齒輪的振動信號，則只需使參考脈沖的頻率等于其齒輪軸的轉速即可。根據時域同步平均法得到的時域信號曲線，可直觀地分析出齒輪的某些故障，如齒面剝落、斷齒等，也可對時域平均后的時域信號進一步作頻譜分析。圖4-1示出時域同步平均法的基本原理。時標信號T時標信號T振動信號濾波時域平均信號振動信號周期疊加時域同步平均方法原理圖以下由齒輪崩齒故障進行實驗驗證。齒輪共有35齒，崩齒位置在第18齒處。圖4-2,4-3分別示出齒輪崩齒故障的時域波形和時域同步平均波形。由圖4-2,4-3可見，齒輪崩齒故障時域波形的幅值很大，噪聲干擾很嚴重，而齒輪崩齒故障時域同步平均波形的幅值就相對減小了很多，噪聲大大消除。同時可以看到在0.52T處振動能量比較集中，可知在此處出現故障。此時刻正好對應著第18齒，這與實際相符。2.5.4包絡分析法分析高頻沖擊的有效方法之一是共振解調(包絡處理)，即取振動時域波形的包絡線，然后對包絡線進行頻譜分析。由于包絡線處理可找出反復發(fā)生振動的規(guī)律，根據軸承的特征頻率，就可診斷出軸承或齒輪故障的部位。研究表明，當軸承或齒輪無故障時，在共振解調頻譜中沒有高階譜線；有故障時，共振解調頻譜中出現高階譜線。當齒輪發(fā)生疲勞裂紋時，齒輪剛度的變化會引起齒輪振動噪聲信號瞬時頻率(相位)和幅值的變化。但裂紋由于只影響齒輪剛度，齒形無大變化，故振動噪聲信號在頻域中無明顯征兆，因此頻譜分析對裂紋診斷基本無效?？刹捎脮r域平均法分析。如果齒輪同時存在其它類型的故障，則時域平均法的可靠性不高。此時可試用希爾伯特變換或自適應濾波技術提取相位信息，也可試用共振解調分析技術即包絡譜分析法。包絡分析法進行故障診斷的原理當軸承或齒輪某一元件表面出現局部損傷時，在受載運行過程中要撞擊與之相互作用的其它元件表面，產生沖擊脈沖力，由于沖擊脈沖力的頻帶很寬，就必然激起測振系統(tǒng)的高頻固有振動。根據實際情況，可選擇某一高頻固有振動作為研究對象，通過中心頻率等于該固有頻率的帶通濾波器把該固有振動分離出來。然后，通過包絡檢波器檢波，去除高頻衰減振動的頻率成分，得到只包含故障特征信息的低頻包絡信號，對這一包絡信號進行頻譜分析便可容易地診斷出故障來。其原理示意圖如圖4.1所示。包絡分析法能將與故障有關的信號從高頻調制信號中提取出來，從而避免了與其它低頻干擾的混淆，并能快速而正確地診斷出軸承或齒輪的故障及發(fā)生的部位，因而是目前最常用，最有效地診斷滾動軸承和齒輪故障的方法之一。包絡分析法的具體步驟:1）、將信號通過適當的帶通濾波器，以衰減其背景噪聲；2）、求得由脈沖序列引起的包絡線，即進行希爾伯特變換，構成以該脈沖信號為基礎的某個復變函數；3）、對所感關注的頻率，分析其包絡線，檢出重復的頻率。帶通濾波分離帶通濾波分離包絡檢波頻譜分析故障診斷混合激起引起元件損傷脈沖沖擊高頻固有振動傳感器測取的振動信號診斷結果包絡頻譜包絡信號某一高頻固有振動包絡分析法診斷原理圖（2）希爾伯特變換由于因果性的限制，系統(tǒng)函數的實部與虛部或模與相角之間將具備某種互相制約的特性，這種特性以希爾伯變換的形式表現出來。對于因果系統(tǒng)，其沖擊響應在時等于0，僅在時存在，因此：的傅里葉變換即系統(tǒng)函數可分解為實部和虛部之和：對上式運用傅里葉變換的頻域卷積定理得：于是有：解得：以上兩式稱為希爾伯特換對，它說明了具有因果性的系統(tǒng)函數的一個重要特性：實部唯一的確定虛部，反過來也一樣。（3）希爾伯變換的解調原理希爾伯變換的一個重要應用就是處理帶通信號的解調。用希爾伯特變換把一個實信號表示成一個復信號(即解析信號)，不僅使理論討論方便，更重要的是可以研究實信號的包絡，瞬時相位和瞬時頻率。一個實信號經希爾伯特變換后可獲得一個該信號的適配虛部，由此可構造一個解析信號：從而實信號的包絡為：的順時相位為：頻率調制信號為：用希爾伯特變換進行數字解調的原理如下圖所示：共振信號x(t)共振信號x(t)含有調制的高頻希爾伯特變換包絡信號A(t)希爾伯特變換進行包絡解調的原理框圖（4）希爾伯特變換的計算方法由上述可知，實信號的希爾伯特變換的定義為：式中表示對括號內的信號進行希爾伯特變換。即的希爾伯特變換是與的卷積。又由于的傅里葉變換為：其中為符號函數，表示為：設的傅里葉變換為：由卷積定理的傅里葉變換為：即的傅里葉變換是信號在頻域作相移，在正頻內延遲，在負頻內超前。因此計算信號的希爾伯特變換，可采用對應的頻域移項法，具體步驟如下：1）、對作得；2）、對移項得；3）、對作逆得。2.5.5倒頻譜分析方法在滾動軸承和齒輪的故障診斷中，倒頻譜法成為目前最常用的方法之一，其主要優(yōu)點是：1）、受傳輸途徑的影響小。當兩個傳感器裝在齒輪箱上兩個不同的位置時，由于傳輸途徑不同會形成兩個傳遞函數，其輸出譜也會不同。但在倒頻譜中，由于信號源的輸入效應與傳遞途徑的效應被分離開來，兩個倒譜頻中一些重要的分量幾乎完全相同，而只是倒頻譜較低的部分有少許不同，這就是傳遞函數差異的影響。倒頻譜能將原來譜上成簇的邊頻帶譜線簡化為單根譜線，以便分析觀察功率譜中肉眼難以識別的周期性信號。2）、倒頻譜能提取功率譜上的周期特征。在故障診斷過程中，實測的振動信號往往包含有調制的成分。若信號sl被信號s2所調制，則將在功率譜上形成以調制信號s2的頻帶為間隔的分布在信號sl頻率兩邊的一簇邊頻帶，從而出現周期結構。由于這些頻帶往往攜帶大量的故障信息，因此利用功率譜上的這些邊頻帶，不僅可以診斷出有無故障，而且還可以準確判斷出產生故障的原因和部位。但若信號sl被多種信號調制，則形成的邊頻帶非常復雜，在功率譜圖上難以分辨，而倒頻譜能將原來譜上成簇的邊頻帶譜線簡化為單根譜線，不同的調制信號，由于其形成的邊頻帶間隔不同，那么在倒頻譜上的譜線位置不一樣，從而將不同的調制信號區(qū)別開來。由于一般齒輪箱中都有很多齒輪和轉軸，因而有很多不同的轉軸速度和齒嚙合頻率。每一個軸速度都有可能在每一個嚙合頻率周圍調制出一個邊帶信號。因此，在齒輪箱振動的功率譜中，就可能有很多調制頻率不同的邊帶信號，即功率譜圖中包含很多大小和周期都不同的成分，在功率譜圖上都混在一起，很難分離，即很難直觀看出其特點。如果對具有連帶信號的功率譜本身再做一次譜分析，則能把連帶信號分離出來，因為功率譜中的周期分量在第二次譜分析的譜圖中是離散譜線，其高度就反映原功率譜中周期分量的大小。這就是倒譜譜分析法。當軸承內、外圈或滾動體出現故障時，產生的沖擊信號大小受到軸的轉動、保持架轉動以及載荷情況的調制。因而在頻譜圖上出現差頻以及和頻成分，組成一系列間隔一定的邊頻帶，經過對數運算后，被平滑為近似周期信號。這樣，在倒頻譜圖上即能反映出這些信號的成分，即基本倒頻率對應于頻譜圖上邊帶間隔頻率的倒數。倒頻譜的應用解決了從常規(guī)譜分析中直接識別故障特征頻率的困難。（1）倒頻譜倒頻譜分析也稱為二次頻譜分析，是近代信號處理中的一項新技術，是檢測復雜頻譜圖中周期分量的有效工具。時域信號經過傅里葉變換可變?yōu)轭l域函數或功率譜密度函數。當頻譜圖上呈現出復雜的周期結構時，如果再進行一次對數的功率譜密度函數傅里葉變換，并取平方，則可得到倒頻譜函數，其數學表達式為：工程上常用的是取上式的開方，即：稱為幅值倒頻譜。自變量q稱為倒頻率，它具有與自相關函數中的自變量相同的時間量綱。單位為s或ms。倒頻譜是頻域函數的傅里葉再變換，與相關函數不同的是只差對數加權。對功率譜函數取對數的目的，是使再變換以后的信號能量格外集中，同時還可以解析卷積成分，易于對信號源信號的識別。(2)倒頻譜與解卷積工程上實測的振動、噪聲信號往往不是振源信號本身，而是振源信號經過傳遞系統(tǒng)到測點的輸出信號。對于線性系統(tǒng)、、三者的關系可用卷積公式表示，即：在時域上，信號經過卷積一般給出的是一個較為復雜的波形，難以區(qū)分源信號（振動信號）與系統(tǒng)的響應。為此，需要對上式繼續(xù)做傅里葉變換，在頻域上進行頻譜分析：或然而，有時即使在頻域上得出譜圖，也難以區(qū)分源信號與系統(tǒng)響應，故需對上式兩邊取對數，則有：若再進一步作傅里葉變換，則可得幅值譜：或：即：上式在倒頻域上表示，由兩部分組成：一部分是高倒頻率，在倒頻譜上形成波峰；另一部分是低倒頻率，在倒頻譜左側，靠近零倒頻率。前者表示源信號特征，而后者表示系統(tǒng)響應，各自在倒頻譜圖上占有不同的頻率范圍，倒頻譜提供了清晰的分析結果。2.5.6相關分析方法兩個信號、互相關函數的定義為：顯然，互相關函數是兩信號之間時差的函數。如果，則上式變?yōu)樽韵嚓P函數：如果和為功率信號，則其相應的相關函數定義為：由以上分析可知，能量信號與功率信號的相關函數的量綱不同，前者為能量，而后者為功率。對于離散信號和，其直接計算方法可按下式進行：相關函數描述了信號波形的相關性(或相似程度)，揭示了信號波形的結構特性。利用相關函數可以從幾乎被看作只是噪聲的波形中測出有規(guī)則的信號，甚至還能將信號的周期等也測出來。它作為信號的時域分析方法之一，為工程應用提供了重要信息，特別是對于在噪聲背景下提取有用信息，更顯示了它的實際應用價值。相關函數的計算有直接計算法和間接計算法。間接法是先用快速傅利葉變換計算功率譜密度函數，然后計算它的傅利葉逆變換，進而得到相關函數。與直接法相比可壓縮運算次數和時間，具有突出的優(yōu)越性。自相關函數的快速傅里葉變換計算方法計算過程如下：1)、取N個采樣數據（N=2i）得，（k=1,2,……,N-1）,加上N個零點，得2N個點的新序列；2）、對2N個點數據作快速傅里葉變換，求得，（n=0,1,2,……N-1）；3)、計算2n個點數據的功率譜密度函數；4）、計算的傅里葉逆變換并乘上比例因子，（r=0,1,2,……,N-1）;5)、僅保留前N個點的值即可得到。（2）互相關函數的快速傅利葉變換計算方法與自相關函數相類似，互相關函數的快速傅利葉算法，也是先用FFT方法計算互功率譜密度函數：然后再計算的逆變換，從而得到互相關函數。對樣本記錄、作的計算，可有兩種方法：其一是對、各自作離散傅利葉變換，然后計算互功率譜，再作逆變換得到相關估計；其二是先假設一個復數序列，使。然后對作離散傅利葉變換得到，依據離散傅利什變換的性質，和可由下式確定：得到和后，即可求得互功率譜密度函數估計，這種方法是實際分析中常用的。其步驟如下：1）、將、分別存放于的實部和虛部中，（k=0,1,2,……,N-1）；2)、在實部和虛部分別加上N個零點，得到新的2N點的序列；3）、用FFt方法計算2N點的Z(n),(n=0,1,2,...,N-1)；4）、計算X(n)和Y(n)；5)、計算互功率譜密度函數估計；6）、計算的傅利葉逆變換并乘比例因子N/(N-r)，取前N點（r=0，1,2,...,N-1)，即可得到互相關函數的估計值。2.5.7相關解調法由以上討論可知，當滾動軸承和齒輪出現故障時，其振動信號一般表現出調制特征。因此，很多情況下利用包絡解調方法對所測信號進行解調，獲取故障特征，以診斷軸承和齒輪故障。但在實測時，所測信號包含大量的噪聲。對原始信號進行直接解調分析，噪聲不會受到抑制，解調結果將受到噪聲的影響。相關函數一方面具有降噪的效果，另一方面不改變信號的調制性質。相關函數解調方法就是利用這一特點，先對原始信號進行相關分析，得到相關函數。再對相關函數進行Hilbert變換，最后得到解調結果。利用實測數據對現行的包絡解調法和相關解調法進行了比較。結果表明：相關解調法具有明顯的降噪效果，所得到的包絡譜線較現行的方法，特征顯著得多。因此，相關解調法將為軸承和齒輪故障診斷提供有效的技術支持。2.5.8齒輪振動信號的周期分段采樣分析法此方法適用于齒輪早期故障診斷。當齒輪只在個別的輪齒上產生了如齒根裂紋的故障時，一般譜分析方法對它是不敏感的。因為，在傅利葉變換中，頻譜的各頻率成分，如嚙合頻率等實際上為其全部輪齒振動能量的平均值，它雖然包含了故障信息，但卻被大大削弱了。這時，識別本來就淹沒在復雜背景噪聲中的故障信息無疑是困難的，基于譜分析方法的局限性，提出了周期分段采樣分析法。將傳感器拾取到的振動信號的每一個周期按齒數Z分為Z段，對這Z段進行各種分析處理。如果齒輪是正常運轉的，忽略各種隨機干擾，這Z段的每一段分析結果應基本上沒什么異樣；如果其中某一輪齒產生裂紋，則分析結果將明顯地反應出該齒的聽在段與其它段的結果有所不同。由此可判斷出故障的存在與否。兩段信號的異同可借助于兩信號的互相關函數或功率譜函數來判斷。2.5.9其它方法如共振解調法、延時相關整流法等等，也是用的比較多的信號分析方法，限于篇幅在此就不一一細述。2.5.10小結本章是對前人工作的學習和總結，是齒輪故障主動診斷方法的基礎。本章主要從以下幾個方面做了闡述：（1）、簡明闡述了齒輪故障診斷的基本原理，并總結了齒輪發(fā)生故障時可能出現的信號特征。（2）、簡明闡述了齒輪故障診斷的基本原理，并分析了齒輪振動頻譜結構及其故障特征頻率。（3）、利用統(tǒng)計參數及頻譜結構特征可對齒輪有無故障作出簡易的判斷。（4）、共振解調法可以診斷齒輪中的局部損傷故障，但是其診斷效果依賴于分析頻段的選擇。（5）、倒頻譜分析法可用于齒輪故障診斷，與包絡分析相比其監(jiān)測效果較差，且其監(jiān)測效果受噪聲影響較大。第三章齒輪主動診斷方法的研究3.1主動診斷方法概述齒輪、軸和軸承是構成機器傳動系統(tǒng)的關鍵零件，機器工作時這些零件就會產生振動，若發(fā)生故障，其振動信號的能量分布就會發(fā)生變化，因此振動信號可以作為機器傳動系統(tǒng)故障特征的載體。傳統(tǒng)采用的定期維修方式由于其無法科學地預見故障，不能從根本上防止故障的發(fā)生，而且維修周期太短會增加維修費用和維修時間，造成浪費，也影響了正常使用。在當前各種齒輪故障診斷方法中，以振動檢測為基礎的齒輪故障診斷方法具有測量簡便、實時性強等優(yōu)點，因此應用最為廣泛。而振動檢測法按照振動有無能源又分為主動式和被動式。當前應用最多的為被動式診斷方法，即：機械設備運轉過程中，齒輪傳動系統(tǒng)通過主、從動齒輪的相互嚙合傳遞運動和能量，這個過程將產生一定形式的機械振動，而諸如磨損、點蝕、制造誤差、裝配誤差等齒輪和齒輪傳動系統(tǒng)的各種缺陷和故障必然引起機械振動狀態(tài)(或信號)發(fā)生變化，因此，在齒輪傳動系統(tǒng)的振動信號中，蘊涵有它的健康狀態(tài)(故障與無故障)信息，通過傳感器監(jiān)測該信號，并對振動信號進行分析自然就可以診斷齒輪和齒輪傳動系統(tǒng)的故障。被動式診斷診斷是一種無源診斷方法，它通過附加的用于檢測振動的傳感器接收信號，并對接收的信號進行處理，達到識別故障的目的。該方法具有一定的靈活性，且裝置較為簡單，易于實現，適用于對振動信號要求不高的的場合下廣泛應用。但是該檢測方法存在著解析困難、難以定量等問題。本課題嘗試性的提出了齒輪故障的“主動診斷方法”，簡要的講，即：在被動式診斷模式的基礎上增加主動激振裝置，主動激勵故障源，動態(tài)采集被激勵信號，對采集到的數據進行分析和處理，識別故障，然后將故障診斷結果與被動診斷的結果進行和分析和對比，建立主動診斷中齒輪傳遞與激振信號的耦合模型。旨在分析動態(tài)激勵信號對齒輪故障信號的影響，驗證施加主動激振信號后在齒輪故障診斷中的有效性，探索齒輪故障診斷的新方法。這也正是本文的創(chuàng)新點所在。3.1.1、主動診斷過程流程3.1.1.1齒輪故障主動診斷的整體思路：1）、齒輪振動監(jiān)測；2）、信號的放大和采集；3）、齒輪振動的狀態(tài)監(jiān)測與圖像處理；4）、主動診斷啟動；5）、振動信號數據處理；6）、振動信號分析；7）、結果輸出。3.1.1.2診斷過程流程圖如圖（1）所示：振動信號振動信號放大和采集振動監(jiān)測判斷是否振動異常相關指數法優(yōu)選數據模型、參數估計啟動激振診斷控制程序可靠性指標的計算信號經驗模式分解振動信號波形分析振動異常振動正常圖像采集及處理結果輸出、波形圖象顯示圖（1）主動診斷流程圖3.1.2、主動故障診斷的實驗安排及其操作步驟本課題實驗安排及各操作步驟如下所示：1）、選擇試驗臺各個部件的具體型號參數選擇適合小型齒輪變速箱故障振動診斷使用的主動激勵器件，并研究其在齒輪箱故障診斷測試中的最佳安裝部位和安裝方法。2）、設計試驗臺，選取適合的齒輪箱和故障齒輪，動態(tài)模擬典型的齒輪故障，作為故障源。3）、設計適合的振動信號采集程序，以根據需要，控制用振動傳感器檢測振動信號，并用數據采集卡采集。4）、設計主動診斷控制程序，自動控制主動診斷各個環(huán)節(jié)的的操作運行，并以可視化界面表現。5）、分離出主動激振信號的經過齒輪傳動后的動態(tài)特性，再利用各種常用信號處理方法從中提取早期的故障信號特征。6）、利用相同的實驗設備，試驗參數、實驗環(huán)境，數據分析方法，采用被動診斷方法進行故障診斷，獲取診斷結果數據。7）、將主動診斷結果數據和被動診斷結果數據進行對比，分析主動診斷與被動診斷在相同條件下其診斷結果的區(qū)別，判斷主動診斷的特性，找出主動診斷相對于被動診斷的優(yōu)勢和不足，建立齒輪故障主動診斷的耦合模型，確立試論故障主動診斷方法的研究意義。3.2主動診斷實驗裝置3.2.1、軟件裝置課題所需的主要軟件程序有振動數據采集程序、數據分析程序、激振診斷控制程序，可以完成振動信號的采集、主動診斷過程的監(jiān)測和控制，以及振動信號波形的處理和故障分析。3.2.1.1數據采集程序數據采集程序采用VB6.0設計完成，能夠完成基本的齒輪振動數據的采集。根據試驗裝置的具體參數，設置其數據采集的時間間隔，實現對數據采集卡的操作和控制，完成振動信號的采集，并以波形顯示，作為振動信號的原始波形，為數據處理和故障分析提供信號源。其運行界面、啟動界面和工作界面分別如下圖（1）、圖（2）、圖（3）所示。（1）、其具體實現功能如下：1)、通過對數據采集卡的控制實現對振動傳感器接收到的振動信號數據的采集，作為故障診斷的信號源，并以文本形式保存。2）、數據采集時間間隔的控制，根據數據采集現場的實際參數，設置相應的數據采集時間，確定數據采集的最佳時間間隔。3）、振動波形的圖形顯示，將采集到的波形數據生成波形圖顯示，即原始波形圖，作為振動信號處理和分析的依據。（2）設計流程否否否是設備的初始化設置工作方式設置DMA信息，啟動DMADMA重新設置狀態(tài)信息終止返回數據采集軟件流程圖圖（1）運行界面圖（2）啟動界面圖（3）工作界面3.2.1.2數據分析程序數據采集程序采用VB6.0設計完成，它根據經驗模式分解（EMD）原理，對原始振動信號波形進行逐次分解，分離故障信號。其運行界面和工作界面分別如下圖（1）、圖（2）所示。（1）、其主要完成功能如下：1）、依次接收各個時間段由數據采集程序所采集到的振動數據，并以不規(guī)則波形顯示。2）、計算并找出該數據段中所有的最大值和最小值，并據此分析振動信號的包絡信號的波形，顯示振動信號波形的包絡信號的變化。3）、根據包絡信號對原始振動信號進行經驗模式分解，分析經驗模式分解后原始波形的變化，通過分析變化后包絡信號的狀態(tài)，決定是否重復經驗模式分解的過程。如果原始信號與包絡線均值的差符合IMF(固有模態(tài)函數)條件，則分解完成；否則，重復經驗模式分解，直到原始信號與包絡線均值的差符合IMF(固有模態(tài)函數)條件為止。4）、對用經驗模式分解方法分解過的振動信號進行分析，得出故障結論，并對處理過的數據和圖像進行保存進行保存。設計流程圖：是是否提取局部極值用立方樣條差值形成上、下包絡重新設置狀態(tài)信息滿足停止條件？返回計算上、下包絡的均值抽取第個的過程框圖圖（1）運行界面圖（2）工作界面3.2.1.3激振診斷控制程序數據采集程序采用VB6.0設計完成，它的主要作用是實現齒輪故障主動診斷過程的自動控制。它通過攝像頭按照預先設定好的參數，在線動態(tài)捕捉齒輪動態(tài)圖像，對捕捉到的圖像進行灰度轉化、圖像銳化、清除雜質、搜索邊緣、最大偏移量計算等處理，監(jiān)測齒輪的位置，計算齒輪振動的偏移量，分析振動狀態(tài)是否正常，判斷故障類型、決定是否啟動主動診斷程序。其運行界面、啟動界面和工作界面分別如下圖（1）、圖（2）、圖（3）所示。（1）、其主要完成功能如下：1）、利用高分辨率攝像頭動態(tài)監(jiān)測齒輪的振動狀態(tài)，并以一定的時間間隔采集齒輪的瞬態(tài)圖像圖像，捕捉齒輪的瞬態(tài)位置。2）、對捕捉到的圖像進行灰度轉化、銳化等圖像處理，搜索其邊緣，獲取齒輪最頂端和最末端的端點坐標位置。3）、根據設定參數，計算端點坐標位置的是否在允許的范圍以內，如果沒有超出齒輪振動的允許范圍，則認為齒輪振動正常，無故障。反之，如果齒輪端點的坐標位置超出了齒輪正常振動的幅度值，則可以判定齒輪振動異常，出現故障。4）、根據齒輪振動狀態(tài)的判斷，，決定是否需要啟動主動診斷程序。若齒輪出現故障，則反饋信號，控制激振器啟動，即用主動診斷方法對齒輪進行故障診斷。3.2.3.2圖像處理部分流程圖：測量測量1、載入圖像2、灰度轉化3、圖像銳化4、除雜質5、取邊緣7、保存6、最大直徑測量圖像處理流程圖圖（1）運行界面圖（2）運行界面圖（3）工作界面3.2.2、硬件裝置其硬件裝置主要為試驗臺，主要包括振動傳感器、數據采集卡、主動激振器、高分辨率數碼攝像頭、電荷放大器、齒輪箱以及不同參數和不同故障的齒輪備件。它提供振動源，施加主動激振信號，完成振動信號的監(jiān)測，振動信號的功率放大，振動數據的采集。（1）、試驗臺結構示意圖：試驗臺結構示意圖（2）、試驗臺實物圖：3.2.2.1振動傳感器而測試系統(tǒng)的最前端是傳感器，振動傳感器在測試技術中是關鍵部件之一，它的作用主要是將機械量接收下來，并轉換為與之成比例的電量。由于它也是一種機電轉換裝置。所以我們有時也稱它為換能器、拾振器等。振動傳感器并不是直接將原始要測的機械量轉變?yōu)殡娏?，而是將原始要測的機械量做為振動傳感器的輸入量，然后由機械接收部分加以接收，形成另一個適合于變換的機械量，最后由機電變換部分再將變換為電量。因此一個傳感器的工作性能是由機械接收部分和機電變換部分的工作性能來決定的。振動傳感器3.2.2.2數據采集卡數據采集卡，即實現數據采集(DAQ)功能的計算機擴展卡。本課題所用到的數據采集卡為AMPCI-9102板，是PCI總線通用數據采集控制板，該板可直接插入具備PCI插槽的工控機或個人微機，構成模擬量電壓信號、數字量電壓信號采集、監(jiān)視輸入和模擬量電壓信號輸出、數字量電壓信號輸出及計數定時系統(tǒng)。AMPCI-9102板為用戶提供了單端16路/雙端8路模擬量數據采集輸入通道，模擬量輸入通道具有程控放大功能，4路12Bit模擬量電壓信號輸出，16BitTTL數字量輸入和16BitTTL數字量輸出，配接AMPCD821光隔端子板實現光隔I/O，可直接驅動繼電器，6路16位計數定時通道(二片82C54)，基準時鐘8M，可構成脈沖計數、頻率測量、脈沖信號發(fā)生器等電路。對AMPCI-9102板的所有讀寫操作均為16Bit即D00～D15，當對82C54進行讀寫時只有D00～D07有效，同樣A/D轉換數據一次讀入的為B00～B11。（1）性能?1）、模擬信號輸入A/D分辯率12Bit；?2）、16路單端/8路雙端模擬信號通道；?3）、模擬信號輸入具有程控放大；?4）、模擬信號輸出D/A分辯率12Bit；?5）、模擬信號輸出通道4路；?6）、16BitDI/16BitDO數字量輸入/輸出；?7）、6路16位計數定時通道；?8）、A/D轉換觸發(fā)工作方式:軟件觸發(fā)；?9）、A/D轉換數據傳輸方式:查詢方式。（2）技術指標?1）、A/D輸入電壓范圍:±5V(出品狀態(tài))、0-10V、±10V?2）、輸入阻抗:>100MΩ?3）、A/D轉換時間:8.5uS?4）、A/D轉換精度:優(yōu)于±0.1%?5）、模擬信號輸入程控放大倍數:1/2/4/8(或1/10/100/1000,AMPCI-9102H型)?6）、輸出電壓范圍:±5V(出品狀態(tài))、0-5V、0-10V?7）、計數定時部分:16BIT/6通道數據采集卡3.2.2.3主動激振器 附加在某些機械和設備上用以產生激勵力的裝置，是利用機械振動的重要部件。激振器能使被激物件獲得一定形式和大小的振動量，從而對物體進行振動和強度試驗，或對振動測試儀器和傳感器進行校準。電磁式激振器將周期變化的電流輸入電磁鐵線圈，在被激件與電磁鐵之間便產生周期變化的激勵力。振動機械中應用的電磁式激振器（圖3[電磁式激振器示意圖]）通常由帶有線圈的電磁鐵鐵芯和銜鐵組成，在鐵芯與銜鐵之間裝有彈簧。當向線圈輸入交流電，或交流電加直流電，或半波整流后的脈動電流時，便可產生周期變化的激勵力，這種激振器通常是將銜鐵直接固定于需要振動的工作部件上。電磁式激振器3.2.2.4電荷放大器電荷放大器由電荷變換級、適調級、低通濾波器、高通濾波器、末級功放、電源幾部分組成。電荷放大器可配接壓電加速度傳感器。其特點是將機械量轉變成與其成正比的微弱電荷Q，而且輸出阻抗Ra極高。電荷變換級是將電荷變換為與其成正比的電壓，將高輸出阻抗變?yōu)榈洼敵鲎杩?。電荷放大?.2.2.5齒輪箱和各種參數的齒輪備件齒輪箱分為行星式和直尺式。齒輪箱在電機中的應用很廣泛，在風力發(fā)電機組當中就經常用到，而且是一個重要的機械部件，其主要功用是將風輪在風力作用下所產生的動力傳遞給發(fā)電機并使其得到相應的轉速。通常風輪的轉速很低，遠達不到發(fā)電機發(fā)電所要求的轉速，必須通過齒輪箱齒輪副的增速作用來實現，故也將齒輪箱稱之為增速箱。其次齒輪箱還有如下的作用：（1）、加速減速，就是常說的變速齒輪箱。（2）、改變傳動方向，例如我們用兩個扇形齒輪可以將力垂直傳遞到另一個轉動軸。（3）、改變轉動力矩。同等功率條件下，速度轉的越快的齒輪,軸所受的力矩越小，反之越大。（4）、離合功能：我們可以通過分開兩個原本嚙合的齒輪,達到把發(fā)動機與負載分開的目的。比如剎車離合器等。（5）、分配動力。例如我們可以用一臺發(fā)動機，通過齒輪箱主軸帶動多個從軸，從而實現一臺發(fā)動機帶動多個負載的功能。齒輪箱3.2.2.6高分辨率數碼攝像頭攝像頭可以將視頻采集設備產生的模擬視頻信號轉換成數字信號，進而將其儲存在計算機里。模擬攝像頭捕捉到的視頻信號必須經過特定的視頻捕捉卡將模擬信號轉換成數字模式，并加以壓縮后才可以轉換到計算機上運用。數字攝像頭可以直接捕捉影像，然后通過串、并口或者USB接口傳到計算機里。攝像頭的工作原理大致為：景物通過鏡頭(LENS)生成的光學圖像投射到圖像傳感器表面上，然后轉為電信號，經過A/D(模數轉換)轉換后變?yōu)閿底謭D像信號，再送到數字信號處理芯片(DSP)中加工處理，再通過USB接口傳輸到電腦中處理，通過顯示器就可以看到圖像了。數碼攝像頭3.4齒輪主動診斷故障模擬與信號采集3.4.1齒輪基本參數齒輪試驗在封閉功率流齒輪試驗臺上進行，齒輪基本參數是：試驗材質球墨鑄鐵；齒面硬度HRC38；齒數25；節(jié)圓150mm；轉速1500r/min；基節(jié)差0～0.2；模數6mm。3.4.2 齒輪故障模擬采用單級圓柱齒輪，中心距80mm，電機功率0.55KW，Z1=15，Z2=76，m=1.75，齒寬b=30mm。電機選用Y系列三相異步電動機Y801-4，轉速為n=1390r/min。（1）、齒輪斷齒或磨損故障模擬：采用主動軸選配結構。將主動軸、齒輪、軸承作為一個組件，制作若干個故障結構，通過快拆結構，互換故障結構與正常結構，并進行頻譜比較。軸承分別采用6207、6304深溝球軸承。（2）、載荷變化的模擬采用:控制磁粉制動器加載電流來實現。（3）、聯(lián)軸器不對中故障模擬結構采用梅花型彈性聯(lián)軸器，其不對中故障模擬采用機架上的可調墊片來實現。（4）、基礎松動故障模擬結構通過定量松動基礎螺栓來實現；松動結構的定量采用螺栓松動圈數來衡量。3.4.3 特征頻率的計算特征頻率是指軸頻、齒輪嚙合頻率、軸承內外圈和滾動體的頻率。特征頻率和諧頻、邊頻相結合，成為故障判斷的依據。在進行具體分析之前，首先要了解如何對特征參數進行估計。（1）、總體特征參數的估計信號的時間歷程有總體和樣本之分，因而其統(tǒng)計特征參數也有總體和樣本之分?？傮w特征參數是能夠精確描述整個信號的參數，是個理想的定值。在實際測量過程中，由于不能做無窮長時間的測量和無限次測量，因此總體特征參數總是不能得到，但我們必須盡可能的滿足測量精度；而樣本的統(tǒng)計值是有有限樣本長度的信號進行統(tǒng)計得到的，它不是一個定值，用不同的樣本計算出來的統(tǒng)計值存在差異，當樣本有足夠的長度時，這種差異就會愈小。由于總體特征參數總是不能得到，又必須滿足一定的要求，所以必須尋找一個最佳估計值，這就要求通過選擇合適的樣本數來估計總體最佳值。在實際應用中，我們主要考慮樣本特征值，通過求其平均值來估計總體特征估計值。最佳估計值的評定標準有三條：估計值的無偏性、有效性和一致性。所謂無偏性是指所選估計值的數學期望等于被估計的特征參數，即：式中：——被估計的總體參數；——所選估計值。計算所取樣本數據各自的統(tǒng)計值，若取其數學期望值就是該信號的總體特征參數時，認為是無偏估計值。若統(tǒng)計量的其他任何估計值的數學期望，和總體特征參數不一致，則用來估計總體特征參數是有偏的，其偏差稱為偏度誤差。所謂有效性，就是說明估計值的分散程度，希望所選用的估計值的方差小于任何其他可能作為估計值的方差，即：所謂一致性，是指隨著測量次數的增多，所得的測量值的樣本容量增大，參數的估計值更逼近于總體參數，其估計量的平均偏離程度接近于零，即：（2）時域特征頻率分析由于測試信號是隨機的，其本身通常不能直觀的反映系統(tǒng)狀態(tài)的變化，有必要對測試信號進行分析處理，以找到反映其統(tǒng)計規(guī)律的特征量。統(tǒng)計分析提供了對時域信號的一種分析手段，即根據觀測樣本對時間序列的各種數字特征或分布函數作出某種切合實際的估計，這種分析方法基于時間序列的平穩(wěn)性和遍歷性假設。即均值p不因時間而變化，為了計算上的方便，在建立時間序列模型及計算數字特征時，已將數據進行了零均值處理。1）、信號的最大值和最小值信號的最大值和最小值是信號的極值，它給出了信號變化的范圍。不同工況下的極值總是會有差異，在數據處理和分析中必須考慮。但是，由于所測取的信號樣本的長度有限，最惡劣的工況可能還沒有出現，因而可能存在的最大峰值和最小峰值并未出現。因此，常常在不解體檢測中使機械設備處于最惡劣且可能出現的工作狀態(tài)下進行測量和提取。2.）、均值和方差的估計設為平穩(wěn)遍歷時間序列的觀測樣本，則均值函數的一個估計值：由此可得到方差函數的估計式：由于信號平穩(wěn)，故上述均值函數和方差函數均與t值無關。盡管對于實際工程問題，觀測樣本長度N總是有限的，但有足夠大N可以證明，由上式確定的和分別是和的一致無偏估計。3）偏度系數和峭度系數偏度系數和峭度系數都是反映時間序列分布特性的數值統(tǒng)計量。a、偏度系數偏度系數是關于時間序列的三階中心矩，反映了分布中心的不對稱程度。計算公式為：表征理論的分布狀態(tài)，即沒有偏離。式(2——9)中的是表示觀測值對實際均值的偏離量，除以表示對偏離值進行歸一化處理。而數據是隨機測得的，均值產是按樣本計算的，并非理論的均值，故是隨機的，有正有負，單個的并不能說明分布曲線性質。式(2一9)是表示的三階的期望值，它可從總體上表示實際分布曲線的中心對按理想的分布曲線中心(均值)偏離。b、峭度系數峭度系數是關于時間序列的四階中心矩，用來表示樣本的密度函數圖形頂峰的凸平度，計算公式為：由概率統(tǒng)計可以證明，如果，有成立。所以，當時，定為分布曲線具有正常峰度(即零峭度)，以此為標準判別及是正還是負。4）、概率密度函數的簡易求法對于遍歷的時間序列，可以根據觀測樣本估計其概率密度函數。若為觀測樣本序列，可作出其時域圖形，在時域圖上作平行于時間軸的等間距平行線，間距為。統(tǒng)計落入區(qū)間中的數據點數并記為，則有：即N不可能為，因此在對序列的取值區(qū)間進行平行線分割時也不能使，此時常采用如下的經驗公式確定區(qū)間劃分的數目K，用式(2——12)表示。5）、統(tǒng)計特征參數選擇許多統(tǒng)計分析的結果都可以作為特征參數，其優(yōu)點是計算簡單、便于實時監(jiān)測，在工況監(jiān)視中，常用于判別工況正常與異常，并且能表征信號的某些物理本質。例如概率密度函數能說明觀測數據的分布特性，在正常工況下，測試值的概率密度一般是正態(tài)的，它表示觀測數據集中在均值附近，并且其變化范圍對稱于均值分布，如果工況異常，分布狀態(tài)便將發(fā)生變化，根據偏度和峭度系數，就可確定工況狀態(tài)。3.4.4信號采集設計數據采集(DAQ)，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采非電量或者電量信號，送到上位機中進行分析、處理。數據采集系統(tǒng)是結合基于計算機或者其他專用測試平臺的測量軟硬件產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統(tǒng)。通常，必須在數據采集設備采集之前調制傳感器信號，包括對其進行增益或衰減和隔離、放大、濾波等。對待某些傳感器，還需要提供激勵信號。本課題對數據的采集采用VB設計開發(fā)的數據采集程序，控制數據采集卡按照設定的頻率完成數據信號的采集，并按照要求對數據進行保存。3.5小結 本章主要討論齒輪故障主動診斷方法的準備工作和必要條件。從齒輪故障主動診斷研究的創(chuàng)新點出發(fā)，簡要敘述了本課題研究所用到的軟硬件設施和實驗的大致安排過程，主要思路如下：1、為實驗的展開安排了詳細的操作步驟；2、對診斷過程中所用到的軟件程序，包括數據采集程序、數據分析程序、主動控制程序所完成的功能做了簡單的介紹，并對其設計流程做了簡單的分析；3、對所用到的硬件，包括振動傳感器、數碼攝像頭、數據采集卡、電荷放大器、齒輪箱及齒輪等及其參數做了簡單的介紹；4、對齒輪故障的模擬方法做了簡單的說明；5、對齒輪故障的特征頻率分析做了簡單的說明；6、對信號采集的概念簡單的說明。第四章齒輪振動信號分析及主動診斷方法應用4.1振動信號分析方法概述在故障診斷技術領域中，最為普遍的是利用快速傅立葉變換(FFT)的頻域分析方法，這種方法雖然能夠分辨振動信號在頻域中的位置與大小，但在對故障信號的非線性問題及時——頻變化規(guī)律等方面的分析就顯得力不從心，而加窗傅立葉變換的出現能夠在某種程度上彌補不足，但由于它的窗口大小固定，并沒有很好的解決時——頻局部化的矛盾。近來出現的小波分析方法正是為克服這種不足，它能將不同頻率組成的混合信號分解成不同頻率成份的塊信號，可有效地進行信噪分離、特征提取、故障診斷等。雖然小波分析方法可以進行時頻分析，適合于解決非平穩(wěn)信號處理問題，但同樣存在一些缺點，比如它缺乏自適應性，在分解信號之前必須首先選擇合適的小波基函數；而這個基函數一旦被選擇，就必須用它去分析所有數據；而且在分析之前必須人為確定小波分解層數。由于小波分析方法存在缺點，1996年，美籍華人NordenE.Huang等人在對瞬時頻率的概念進行了深入研究之后，創(chuàng)造性地提出了本征模式函數(IntrinsicModeFunction,IMF)的概念以及將任意信號分解為本征模式函數組成的新方法——基于經驗的模式分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)方法，從而賦予了瞬時頻率合理的定義、物理意義和求法，初步建立了以瞬時頻率為表征信號交變的基本量，以本征模式分量為時域基本信號的新的時頻分析方法體系。基于經驗模式分解的沖擊信號提取該方法首先將含有周期性沖擊的信號進行EMD分解，在分解之后的高頻段中，存在著類似沖擊響應信號的成分，這些成分是由原始信號中的周期性沖擊引起的，通過包絡解調方法，可以得到沖擊響應信號出現的頻率，該頻率就對應了原信號中沖擊信號出現的頻率。由于碰摩故障發(fā)生時，往往伴隨著周期性沖擊信號的產生，故該方法可以應用于旋轉設備碰摩故障診斷中。4.2主動診斷激振信號的選取提取與分析（波形、頻率、振幅）對于振動信號的提取與分析，采用了經驗模式分解方法。EMD方法從本質上講是對一個信號進行平穩(wěn)化