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齿轮故障的振动分析诊断方法

文/ 发布于 : 2021-06-08    浏览次数:6457

由于齿轮故障症状及其信号的复杂性,因此在对齿轮进行故障诊断时,需要在尽可能地消除噪声干扰、提高信噪比的前提下,提取出清晰故障特征信息。

常用的方法有以下几种:

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1. 细化谱分析法

细化谱分析法是通过采用频率细化技术来增加频谱图中某些频段上的频率分辨率,即所谓的“局部频率扩展”法。在齿轮故障信号中,调制后得到的边频含有丰富的故障信息,但是在一般的频谱图上往往又找不出清晰、具体的边频,究其原因是频谱图的频率分辨率太低。频谱图上的频率分辨率则是由谱线和最高分析频率决定的,行业内对此有定规,具体关系为下式所示: ∆ f= f c /n= fs/N 式中,∆ f~频率间隔,即频率分辨率;f c~分析频率范围,即最高分析频率;fs~采样频率,为避免频率混淆,fs=(2.56 ~ 4)f c,一般为 fs=2.56 f c;n~谱线条数,为定值,分有 100 线、200 线、400 线、800 线四档;N~采样点数,N=2.56n,分有 256 点、512 点、1024 点、2048 点四档。由于齿轮的啮合频率及其谐波的频率很高,从而使分析频率范围 f c 不得不很高,也就引起频率间隔∆f 很大,即频率分辨率很低,因此造成边频较难显现及分辨。而细化谱分析法只是对某些部分频段沿频率轴进行放大,好像放大镜一样,把频谱图上某些感兴趣的局部区域放大,从而得到频率分辨率很高的细化谱,见右图。这样,就可以通过观察细化后的边带结构,去寻找故障的特征信息。

 

2. 倒频谱分析法

频谱图的幅值有两种表示方法:一种是以振幅形式表示,称为幅值谱;另一种以能量形式表示,称为功率谱。功率谱是用来研究各频率成分的能量在频域上的分布。频谱图纵坐标的刻度也有两种表示方法:一种是线性坐标,另一种是对数坐标。线性坐标的优点是直观,缺点是不能同时显示数值相差很大的成分;而对数坐标恰恰相反,可以同时显示出数值相差很大(1000 倍,甚至更高)的频率成分,但这些成分之间是不成线性比例关系的。幅值谱的纵坐标为线性坐标,功率谱的纵坐标一般为对数坐标。对数坐标以分贝[dB]表示,其定义为 Ad=20 l g(A/Ar) 或 Ad=10 l g(A2 /Ar 2) 式中,Ad~基准幅值(或参考幅值),常取 Ad=1V,对无量纲量取 Ad=1  A~幅值,单位与 Ad 相同。由上式可知,分贝值为 6,幅值之比为 2,即人们常说的“6 个分贝翻一翻” ;92分贝值为 20,幅值之比为 10;分贝值为 60,幅值之比为 1000。倒频谱的定义是功率谱对数的功率谱。其表示式为C(τ) = { F- 1 [ l o gG(f)] } 2式中,G(f)~时间信号 fz 的功率谱,即 G(f) = {F[fz(t)] } 2 τ~倒频谱的时间变量,称为倒频率。倒频谱的纵坐标与频谱可采用相同的单位,而横坐标为倒频率,单位为毫秒[ms]。倒频谱分析法在齿轮故障诊断中具有特殊的作用,特别是用在边频带的分析上。因为,实际齿轮箱振动信号的频谱图是十分复杂的,当有几个边频带相互交叉分布在一起时,仅依靠频率细化分析法是不够的,往往难以看出边频带的结构。而倒频谱则能够较为清晰地显示出频谱图中的周期性结构成分——边频。如果把一个复杂的频谱看着为一个时间历程信号,在啮合频率及其谐波周围分布着很多边带,边带的间隔频率就是故障频率,故障频率的谐波阶次越高,其振幅值越小,则谐波峰值的平均包络线接近于一个周期波。对此功率谱图再作一次谱分析(即进行傅里叶逆变换),转换到一个新域里,从而把周期性的频率结构很清楚地显现出来,这就是倒频谱分析方法。倒频谱是对原频谱图上周期性频率结构成分的能量作了又一次集中,并在功率的对数转换时给低幅值分量有较高的加权,而对高幅值分量以较低的加权,结果是突出了小信号周期。因此,利用倒频谱图可以有效地识别频谱上的周期成分。这是倒频谱分析的第一个优点。例如,某齿轮箱的功率谱图,频率范围为 0~20kHz,谱线为 400 条。可看到 4.3 kHz93的啮合频率及其二阶和三阶谐频。因频率分辨率太低(50 kHz),不能分解出边频带。 3.5~13.5 kHz 频段的细化功率谱(2000 线),由于分辨率较高(5Hz),可看到很多边频成分,但很难分辨出它们的周期。

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3. 时域同步平均法

时域同步平均法的目的在于保留和齿轮故障有关的周期成分,去除其它非周期成分和噪声的干扰,从而提高振动信号的信噪比。时域同步平均的原理是,按齿轮每转一圈的周期间隔截取信号,在多次截取信号的基础上,然后反复进行分段叠加的平均处理,这样,随着平均次数的增加,齿轮周期性的旋转频率和啮合频率及其各阶谐波成分得以保留,而那些非周期性的无关噪声成分则逐渐消失。最后再经过光滑化滤波,即可获得仅与齿轮实际振动有关的信号,这无论在时域上或频域上均有利于齿轮故障状态的分析。右图为一个淹没于随机噪声中的正弦波信号,在经过 256 次线性平均后,又重新显现出原来的正弦波信号形状。时域同步平均法的关键是必须要有时标信号,即齿轮的转速脉冲信号。用脉冲的间隔时间作为齿轮每转的时标,用脉冲信号去触发 A/D 转换器工作,实现按齿轮旋转周期截取信号,而且起始点始终对应于齿轮的某一角位置,从而确保时标周期与齿轮旋转周期一致。如果希望对每个齿轮都进行时域同步平均时,则可以将测得的时标信号周期 T 按相应的传动比进行扩展或压缩,换算为该齿轮的旋转周期 T′。时域平均处理后的信号包含着齿轮故障的具体信息。右图表示齿轮在几种状态下的时域同步平均,正常的时域平均信号,波形应该是均匀一致的、光滑的,主要由啮合频率组成,没有明显的高次谐波;齿轮不对中,啮合频率为转速频率的谐波频率所调制,形成调幅波形;齿面严重磨损,波形中波峰与波谷均呈不光滑形状,95啮合频率出现较大的高次谐波成分;齿面局部严重剥落或断齿,在一圈波形总体上还算是均匀的情况下,出现了一处波形的突跳现象。

 

4. 自适应消噪技术

齿轮的故障信号往往混有很大的背景噪声,这种背景噪声会把真正有用的信号淹没了。为了提高信号的信噪比,除了用信号同步平均法外,还可以采用自适应噪声消除技术,简称为 ANB 技术。这种技术通过两个传感器分别拾取信号,然后再进行处理,消噪的能力很强。尤其是采用 ANB 处理技术,可以使倒频谱受背景噪声影响的缺点得以克服,提高了倒频诊断的灵敏度和准确性。



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