齒輪傳動系統(tǒng)的故障診斷方法的研究.pdf

1、齒輪傳動被廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、航空航天、交通運輸?shù)雀鱾€行業(yè)的機(jī)械設(shè)備中.可以說,齒輪傳動系統(tǒng)是當(dāng)今世界上應(yīng)用最為廣泛的機(jī)械傳動機(jī)構(gòu),而齒輪又是最容易損壞的機(jī)械零件之一.因此,如何及早地發(fā)現(xiàn)齒輪傳動系統(tǒng)的早期故障,對經(jīng)濟(jì)合理地安排維修設(shè)備時間,避免發(fā)生重大人身、設(shè)備傷亡事故有著十分重要的意義.在機(jī)械設(shè)備運轉(zhuǎn)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(chǎn)生一定形式的機(jī)械振動.而諸如磨損、點蝕、制造誤差、

2、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(jī)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,監(jiān)測和分析振動信號自然就可以診斷齒輪和齒輪傳動系統(tǒng)的故障.在設(shè)備使用過程中,操作人員希望能夠及早地得到設(shè)備的早期故障信息.但是,與齒輪傳動的常規(guī)振動相比較,齒輪早期故障所引起的振動激勵非常微弱,振動響應(yīng)的傳遞路徑很復(fù)雜(包含強(qiáng)干擾躁聲和路徑的非線性傳遞),所以振動信號所包含的信息豐

3、富、頻率成分復(fù)雜,有用的故障信息往往被淹沒在其它頻率成分和測量噪聲之中,造成了齒輪傳動早期故障診斷的困難.再者,傳動系統(tǒng)的多故障并發(fā),必然產(chǎn)生故障診斷中的多故障信號分離問題,以及隨后實現(xiàn)故障定位和損傷程度估計問題都與故障信息檢測和振動信號分析相關(guān).然而,現(xiàn)有的機(jī)械故障診斷信息處理技術(shù),只適合于診斷齒輪發(fā)生嚴(yán)重磨損等一類分布性故障,不能有效地(或不能完全有效地)解決齒輪的早期故障和局部故障診斷問題.為此,該文圍繞著'如何能夠從被檢測的振動

4、信號中有效地分離和提取齒輪故障特征'這一課題,以隨機(jī)變量的數(shù)字信號處理方法為基礎(chǔ),探討了一些新的齒輪故障診斷方法;著重地研究了扭轉(zhuǎn)振動的移動倒譜識別,平穩(wěn)循環(huán)信號的循環(huán)譜密度識別、基于小波包能量分解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識別、獨立變量分解識別方法以及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Hilbert——huang變換在齒輪故障診斷中的應(yīng)用.第一章闡明了選題的意義;對目前齒輪故障診斷方法中的故障信息處理技術(shù)進(jìn)行了文件綜述;介紹了國內(nèi)外的研究進(jìn)展和該文的主要工作.第二章

5、以齒輪動力學(xué)為基礎(chǔ),推導(dǎo)并建立了單級齒輪傳動的兩種齒輪故障的數(shù)學(xué)模型,即:齒根裂紋數(shù)學(xué)模型和齒面局部剝落數(shù)學(xué)模型.研究了利用數(shù)值分析方法,求解齒根裂紋的數(shù)學(xué)模型所確定的常微分方程的邊值問題,對這類齒輪故障進(jìn)行數(shù)字仿真,以便從理論分析上研究齒輪損傷對齒輪振動狀態(tài)變化的影響,尋找由此而產(chǎn)生的故障對應(yīng)征兆.由于齒輪嚙合所引起的振動傳播路徑為:輪齒嚙合點 齒輪體 軸 軸承 箱體 箱體表面,而且齒輪振動的頻率成分非常復(fù)雜,在傳播過程中,某些頻率成

6、分可能被衰減或過濾掉,而其它頻率成分因與路徑中的某個部件的固有頻率相接近而被放大、增強(qiáng).所以該文在第三章節(jié)中采用理論分析和頻率響應(yīng)函數(shù)的實測方法研究了傳遞路徑對振動信號的影響,用脈沖響應(yīng)函數(shù)表示了箱體表面測量點振動信號的形式,為第四章所描述的獨立變量分離法診斷齒輪故障提供了理論依據(jù).由于輪齒傳動嚙合過程中,齒面接觸變形的非線性和輪齒嚙合間隙的存在以及齒輪傳遞路徑的復(fù)雜性,單靠建立數(shù)學(xué)模型和傳遞路徑的分析來完整地描述齒輪的動態(tài)行為和齒輪發(fā)

7、生故障時對應(yīng)的振動狀態(tài)變化,仍有一定的困難.為此,該文在第四章節(jié)中,研究了以振動測試為基礎(chǔ)的齒輪故障診斷方法.該章吸收了數(shù)字信號分析領(lǐng)域的最新成果,以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ),研究了檢測齒輪故障的各種診斷方法,提出了把信號分析領(lǐng)域內(nèi)的兩個最新研究成果——獨立變量分析法以及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Hilbert——huang變換方法應(yīng)用于齒輪故障診斷的信息處理技術(shù)中,并提出了獨立變量分析法診斷齒輪故障的幾種策略和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Hilbert——huang變換

8、的具體診斷方法.為了驗證第四章節(jié)中的各類方法的有效性,該文的第五章研制了實驗所需要的齒輪運行試驗臺.通過觀察測量系統(tǒng)的可視畫面,可以動態(tài)監(jiān)控試驗臺的轉(zhuǎn)速和載荷變動情況.為了診斷齒根裂紋故障,該章首先采用斷裂力學(xué)和有限元結(jié)合的方法計算了被試齒輪的齒根裂紋擴(kuò)展軌跡,然后采用電火花加工的方法,物理模擬了齒輪的齒根裂紋.在第六章中,針對兩類性質(zhì)不同的齒輪故障——齒根裂紋和齒面局部剝落,并且分別采用了復(fù)連續(xù)小波分析方法、平穩(wěn)循環(huán)變量的譜相關(guān)密度分

9、析方法和獨立變量分析法以及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Hilbert——huang變換方法對兩類局部故障進(jìn)行診斷和故障定位分析;在功率流開放式單級齒輪運轉(zhuǎn)試驗臺上,實際運行并測試了具有兩類故障的齒輪傳動,用實測數(shù)據(jù)驗證了上述四種方法的有效性.研究表明:復(fù)連續(xù)小波分析同時利用小波變換的幅值和相位兩個參數(shù),可以用于齒輪的故障的定位分析;穩(wěn)循環(huán)變量的譜相關(guān)密度分析方法對測點變換的位置不敏感,而且可以用于多故障并發(fā)的故障診斷分析;獨立變量分析法則利用同一時間