（机械电子工程专业论文）基于全矢谱的齿轮系统故障诊断方法研究.pdf

摘要摘要随着科学技术的发展与现代工业的进步，各种机械设备同趋大型化、高速化和重载化，自动化程度也越来越高。齿轮因其承载能力大、传动精度高、恒功率传动等特点，被广泛地应用于各种旋转机械。齿轮的运行好坏直接决定了机械设备的安全与稳定。因此，对齿轮系统的故障机理及诊断方法研究具有重要意义。由于转子的涡动特性，使得同一截面相互垂直的两个通道数据可能存在偏差。若只采用单通道的数据进行诊断，获得的故障特征信息并不完整，影响故障诊断的准确性与可靠性。全信息技术有效的融合了两个通道的信息，融合后的信息无论从结构上还是能量上都能够真实的反映转子的实际状态。本文重点介绍了全信息技术中的全矢谱技术。全矢谱技术处理方法具有高分辨率的特点，并能进一步做能量与三维分析，还可以拓展出一系列的分析方法，如矢功率谱、矢倒谱、短时矢谱等。本文主要以全矢谱技术为基础，结合传统分析方法，以拓展全矢谱分析方法，并进行齿轮故障诊断。当齿轮发生故障时，采集到的齿轮振动信号往往是非平稳信号。矢双谱可有效的分析非平稳信号，提取齿轮的故障特征。但矢双谱只能抑制高斯噪声，却对非高斯噪声却无能为力。将小波包变换与矢双谱结合，提出小波包一矢双谱。利用小波包变换的降噪功能预处理原始信号，然后再进行矢双谱分析。研究表明，该方法能有效的消除噪声。抑制了交叉项后的w i g n e r 高阶谱可从各个角度对非平稳信号进行分析，真实的再现了信号频率成分随时间的演变过程，为齿轮故障特征提取及故障诊断提供有力的工具。将全矢谱技术与w i g n e r 高阶谱结合，提出矢w i g n e r 高阶谱，并将其应用到齿轮故障诊断中。仿真及实例表明，该方法不仅发挥了w i g n e r高阶谱的优点，而且融合了同源双通道信息，能够全面的反映齿轮的振动特征。关键词：全矢谱；齿轮故障诊断；小波包一矢双谱；矢w i g n e r 高阶谱a b s t r a c ta b s t r a c tw i t ht h ed e v e l o p m e n to fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g ya n dt h ep r o g r e s so fm o d e r ni n d u s t r y , a l lk i n d so fm e c h a n i c a le q u i p m e n t sb e c o m ei n c r e a s i n g l yl a r g e s c a l e ，h i 曲s p e e d ，a n dh e a v yq u a n t i t a t i v e ，t h el e v e lo fa u t o m a t i o ni sa l s oh i g h e ra n dh i g h e r g e a r sh a v eb e e nw i d e l ya p p l i e di nt h er u n n i n gr o t a t i n gm a c h i n e sb e c a u s ei t sb i gc a r r y i n gc a p a c i t y , h i 曲d r i v i n ga c c u r a c ya n dc o n s t a n tp o w e rt r a n s m i s s i o n t h es e c u r i t ya n ds t a b i l i t yo fm e c h a n i c a le q u i p m e n t sd e p e n d so nd i r e c t l yt h eg e a ro p e r a t i o n t h e r e f o r e ，i ti si m p o r t a n tt os t u d yt h ef a u l tm e c h a n i s ma n dd i a g n o s i sm e t h o d so fg e a rs y s t e m i nm o s tc a s e s ，i tw i l lh a v ed e v i a t i o n sb e t w e e nt h ep e r p e n d i c u l a r st w o c h a n n e l e do ft h es a m es e c t i o nd u et ot h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ee d d yw h i r l i n go fr o t o r i ft h ed a t ao fs i n g l e c h a n n e lw a su s e df o rf a u l td i a g n o s i s ，t h ei n f o r m a t i o no ff a u l tf e a t u r ew a sn o tc o m p l e t ea n dt h i sw i l la f f e c tt h ea c c u r a c ya n dr e l i a b i l i t yo ff a u l td i a g n o s i s h o w e v e r , t h ef u l li n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yc o u l de f f e c t i v e l yi n t e g r a t ei n f o r m a t i o no ft h et w oc h a n n e l s ，t h em e r g e di n f o r m a t i o nw i l la c c u r a t e l yr e f l e c tt h ea c t u a ls t a t eo ft h er o t o rw h a t e v e rt h es t r u c t u r eo re n e r g y t h i sp a p e re m p h a s i z e dt h ef u l lv e c t o rs p e c t r u mt e c h n o l o g yo ff u l li n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y t h ef u l lv e c t o rs p e c t r u mt e c h n o l o g yw i t hh i g hr e s o l u t i o nc o u l dm a k ef u r t h e re n e r g ya n dt h r e e - d i m e n s i o n a la n a l y s i s ；y o uc a na l s oe x p a n dt h er a n g eo fa n a l y s i sm e t h o d s ，s u c ha sv e c t o rp o w e rs p e c t r u m ，c e p s t r u mv e c t o ra n ds h o r tv e c t o rs p e c t r u m t h em a i no b j e c to ft h ep r e s e n tw o r ki st oe x p a n dt h ef u l lv e c t o rs p e c t r u ma n a l y s i sa n dd og e a rf a u l td i a g n o s i sb a s e do nf u l lv e c t o rs p e c t r u mt e c h n o l o g ya n dc o m b i n e dw i t ht r a d i t i o n a lm e t h o d s i t i sn o n s t a t i o n a r yg e a rv i b r a t i o ns i g n a l sw h e nt h eg e a rw a sf o u n df a i l u r e v e c t o r - b i s p e c t r u mc a ne f f e c t i v e l ya n a l y s i sn o n s t a t i o n a r ys i g n a l sa n dp i c ku pt h ef a u l tf e a t u r eo fg e a r s b u tt h ev e c t o r - b i s p e c t r u mo n l yr e m o v et h eg a u s s i a nn o i s e ，i ti si n c a p a b l eo fr e m o v i n gt h ed i s t u r b a n c eo fn o n g a u s s i a nn o i s e an e wm e t h o dt h ew a v e l e tp a c k a g ev e c t o r - b i s p e c t r u mi sp r o p o s e db yc o m b i n i n gw a v e l e tp a c k a g ew i t hi iv e c t o r - b i s p e c t r u m t h eo r i g i n a l s i g n a l sa r ep r e p r o c e s s e db yu s i n gt h en o i s er e d u c t i o no fw a v e l e tp a c k e ta n dt h e nd ov e c t o r - b i s p e c t r u ma n a l y s i s r e s e a r c hs h o w st h a t ，t h i sm e t h o dc a ne f f e c t i v e l ye l i m i n a t et h en o i s e w i g n e rh i g h e r - o r d e rs p e c t r u ma n a l y z en o n s t a t i o n a r ys i g n a l sf r o me v e r ya n g l ea f t e rt h es u p p r e s s i o no ft h ec r o s st e r m s i tc a l lt r u l yr e p r e s e n tt h ee v o l u t i o no fs i g n a lf r e q u e n c yw i t ht i m ea n di sap o w e r f u lt o o lf o rf e a t u r ee x t r a c t i o na n df a u l td i a g n o s i so fg e a r v e c t o rw i g n e rh i g h e r - o r d e rs p e c t r u mi sp r o p o s e db yc o m b i n i n gf u l lv e c t o rs p e c t r u mt e c h n o l o g yw i t hw i g n e rh i g h e r - o r d e rs p e c t r u ma n da p p l i e dt og e a rf a u l td i a g n o s i s t h es i m u l a t i o na n de x p e r i m e n tr e s u l t ss h o wt h a tt h em e t h o dp l a y st h ea d v a n t a g e so fw i g n e rh i g h e r - o r d e rs p e c t r u ma n di n t e g r a t e st h et w o 。c h a n n e l e di n f o r m a t i o n ；t h ec h a r a c t e r i s t i c so fg e a rv i b r a t i o nw o u l db er e f l e c t e dt o t a l l yt h r o u g ht h i sm e t h o d k e yw o r d s ：f u l lv e c t o rs p e c t r u m ；g e a rf a u l td i a g n o s i s ；w a v e l e tp a c k a g ev e c t o r - b i s p e c t r u m ；v e c t o rw i g n e rh i g h 【e r - o r d e rs p e c t r u mi i i1 绪论1 1 课题的来源、目的及意义1 绪论1 1 1 课题的来源1 、国家自然科学基金：全矢谱技术体系构建及故障诊断基础研究( 项目编号：5 0 6 7 5 2 0 9 ) ；2 、河南省杰出人才创新基金资助项目：全矢谱技术及设备诊断工程应用研究( 项目编号：0 6 2 1 0 0 0 5 0 0 ) ；3 、河南省重点实验室开放基金重点资助项目：基于矢谱理论的齿轮传动系统故障诊断研究( 项目编号：k f j z 2 0 0 7 0 2 ) 。1 1 2 课题的目的和意义设备诊断工程( p l a n td i a g n o s i se n g i n e e r i n g ，p d e ) 技术可提高设备的现代化管理水平，其作为设备资产管理( p l a n ta s s e tm a n a g e m e n t ，p a m ) 系统的重要组成部分，其重要性与有效性在现代信息技术时代被确认为实现设备现代化管理的重要环节。设备监测诊断技术可为企业提供安全生产环境及带来巨大经济效益。国内外因设备故障而引起的灾难性事故时有发生，比如：1 9 9 2 年日本海南电厂一台6 0 0 0 m w 超临界火力发电机组在进行超速试验时，因机组轴承失效、临界转速下降引起共振，造成毁机事故，直接经济损失4 0 5 0 亿日元；1 9 8 5年我国大同电厂汽轮机2 号发电机组联轴器螺栓断裂，造成的直接经济损失超过2 亿元人民币。据日本有关统计表明，采用诊断技术之后，事故率减少了7 5 ，维修费用也降低了2 5 0 r - 5 0 。我国冶金部每年维修费用高达2 5 0 亿元人民币，采用设备状态监测诊断技术可节约维修经费1 0 0 旷3 0 。因此，设备状态监测与故障诊断技术可保证产品质量，提高设备的可靠性，同时可避免重大事故的发生，减少事故危害性，也可以使企业获得巨大的潜在的经济效益【l 巧】。研究设备状态监测诊断技术意义十分重大。旋转部件是绝大部分机械设备的重要组成单元，如大型石油、化工等行业的汽轮机、鼓风机、压缩机、发电机等都是典型的旋转机械【2 】。由于齿轮其承载能力大、传动精度高，而且具有恒功率传动的特点，被广泛地应用于各种旋i 绪论转机械。随着科技发展与工业进步，机械装备朝着大型化、高效率、高强度、自动化与高性能的方向发展，而作为连接和传递动力的通用零件部件齿轮及齿轮箱几乎在任何大型设备中都具有重要的作用。但由于齿轮箱自身的结构较为复杂，尤其是现代齿轮箱的结构更为复杂，并且其工作环境相当恶劣，在运行过程中齿轮箱极易发生故障，同时齿轮的失效又成为引发其他故障的重要因素。据有关资料统计，齿轮箱故障几乎涉及了旋转机械设备中大多数的典型故障，在传动机械中，有8 0 的故障是由齿轮所引起的，旋转机械中齿轮故障占其故障的1 0 左右【6 】。研究齿轮故障有着较大的现实意义。目前，虽然旋转机械设备在同一截面上安装相互垂直的两个传感器进行信号采集，但信号处理方法大多还只是采用一个通道的信号，这样所获得的故障特征信息并不是很完整，使故障诊断的可靠性与准确性受到了一定影响。由于转子存在涡动特性，同一截面上，任一个通道的传感器所检测到的信息不论从结构上，还是从能量上都不足以反映整个机组运行的实际状况，而且有可能出现不同方向的分析结果截然相反。全信息技术就是在这样的情况下而产生的，其中代表性的有西安交通大学提出的全息谱理论【瑚】，b e n t l y 公司提出的全频谱理谢9 j 1 】和郑州大学振动工程研究所提出的全矢谱理论【1 , 1 2 - 2 1 】。全信息技术融合了同源双通道的信息，更加准确全面的反映转子的实际运行状态，因此所获得的故障特征更加完整，可以极大地提高故障诊断的准确率与可靠性。本文将全矢谱技术引入到齿轮系统故障诊断中，利用对多通道数据信号进行信息融合的方法进行齿轮故障诊断。基于同源信息融合的全矢谱技术，能够更全面、更完整的反映齿轮的振动状态，因此可以提高齿轮系统故障诊断的效率与真实性。这不仅能丰富与完善齿轮系统故障诊断体系，同时还能进一步发展基于同源信息融合的全矢谱技术的理论体系。所以，基于全矢谱的齿轮系统故障诊断方法研究具有较高的理论价值，同时在实际工程应用中也具有重大意义。1 2 国内外研究现状1 2 1 故障诊断技术的发展现状设备故障诊断根据诊断对象的不同可分为：往复机械故障诊断、液压设备故障诊断、旋转机械故障诊断、工程结构故障诊断、机械零故障诊断、电气设21 绪论备故障诊断等，其中旋转机械故障诊断这一分支是极为重要和引人注目的【2 2 1 。设备故障诊断实际上早在工业生产以来就已存在。早期的故障诊断来源于工作实践中的经验型知识，人们依据触摸设备感知到的声音、振动等状态特征，同时凭借工匠的经验来判断一些故障的存在。现代故障诊断技术则是在2 0 世纪6 0 年代以后随着设备管理与设备维修才发展起来的。美国是最早进行故障诊断技术研究的国家之一，自1 9 6 1 年起执行阿波罗计划后出现了一系列事故，致使1 9 6 7 年在美国n a s a 的倡导下，由美国o n r 主持成立了机械故障预防小组( m f p g ) ，积极从事故障诊断技术的开发与研究，并成功地运用于航空航天、核能及军事等部门的机械设备中，目前美国在这些领域内的故障诊断技术仍然处于世界领先地位。英国在6 0 年代未7 0 年代初，以c 0 1 l a c o t tr a 为首的英国机器保健中心( u km e c h a n i c a lh e a l t hm o n i t o r i n gc e n t e r ) 开始从事故障诊断技术的开发与研究，在摩擦磨损、汽车与飞机发动机等方面的监测与诊断具有领先地位。日本自1 9 7 1 年开始研究故障诊断技术，在钢铁、化工与铁路等民用工业部门的诊断技术方面发展很快，并且具有较高的水平。我国在故障诊断技术方面的研究与应用起步相对较晚，1 9 7 9 年才初步接触设备故障诊断技术的，从8 0 年代中期开始陆续的研究。与发达国家相比，我国在理论水平上虽然相差不远，但在机械设备诊断的可靠性等方面仍然存在一定的差距，目前我国故障诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好【2 m 6 。故障诊断技术已经有4 0 多年的发展历史，但故障诊断学作为一门新兴的综合性边缘学科还是在近些年才发展起来的，说明机械故障诊断技术在理论上已初步形成了较完整的学科体系，并逐渐形成以振动诊断、油样分析、温度监测与无损检测探伤等技术手段为主，一些新技术、新方法不断兴起与发展的局面。计算机硬件技术的发展以及软件技术的突飞猛进，极大地促进了信号分析与处理技术的发展，从而更进一步推动了机械故障诊断与监测技术向着科学化与实用化的方向发展，利用计算机对设备故障进行有效的辅助监测与诊断已经成为一种重要的诊断手段。随着信息处理技术的高速发展，机械故障诊断方法也得到了很大的丰富。从传统的分析方法，如时域波形、相关分析、a r 谱分析、f f t 谱分析，到一些较新的分析方法，如主分量分析、时频分析、全信息理论等，都被应用于故障诊断领域，并取得了较好的应用效果；而且推出的将传统方法与全信息方法相结合的新方法也很快被应用到诊断领域，如全矢功率谱、全矢倒频谱等。近些3i 绪论年来，随着人工智能技术与神经网络、专家系统等的发展及在工程实际中的应用，使设备故障智能诊断技术达到了一定的高度。智能诊断技术是当今世界故障诊断领域研究的热点之一。在一些发达国家，故障诊断专家系统已经完成了研究与实验的阶段，并在航空航天、石油化工、冶金、机械、电力等工业领域得到广泛应用。目前专家系统已发展成为一门相对独立的新型学科，在工业生产中发挥了很大的作用。为保证机器设备长时间、满负荷并且安全的运行，在工业现场中，对机器设备的运行状况及发展趋势进行监测与预测是很有必要的。根据机组的运行状况对其实行预知维护，这样可做到防患于未然，能减少突发事故的发生，同时可降低维修成本，给企业与社会带来可观的经济效益。因此，机械设备状态预测方法的研究得到了很大的发展，也出现了许多新颖的状态预测方法。如：基于时间序列模型的状态预测方法、基于小波分解的状态预测方法、基于神经网络的状态预测方法、基于灰色理论的预测方法等【2 他9 1 。1 2 2 齿轮故障诊断技术的发展现状齿轮箱在运转时会产生振动信号，振动信号包含了齿轮运行状态的所有信息。因此，若齿轮发生故障，振动信号会发生某些变化。可采用时域、频域或时频域中的各种方法进行分析处理齿轮振动信号，可发现齿轮是否有潜在故障，同时可为齿轮箱是否需要停机检修提供充分的依据，从而能在科研与生产中获得显著的经济效益。作为旋转机械故障诊断分支的齿轮故障诊断技术【3 0 。3 2 】起初是通过对齿轮箱的振动与噪声进行研究的，但直到后来齿轮的振动与噪声才成为评价齿轮装置好坏的重要标准。齿轮故障诊断方法可划分为振动诊断法与油液诊断法，由于振动信号便于采集、处理及抗干扰能力强等优点，被国内外学者广泛采用【3 3 3 9 】。国外在齿轮故障诊断方面的研究进行的比较早，英国学者h o p t i z 于1 9 6 8 年在研究齿轮的振动与噪声机理时发表了著名的研究曲线，并证明了齿轮箱的振动和噪声是跟传递的功率与齿轮的传动误差及齿轮精度等级有关的函数。与此同时美国b u c k i n g h a m 和德国n i e m a n n 也对齿轮传动系统的振动与噪声机理发表了自己的有关研究。日本的白木万博从2 0 世纪6 0 年代以来，发表了大量的故障诊断方面的文章，总结了丰富的现场故障处理经验并进行了理论分析【删。从上个世纪7 0 年代初开始出现了齿轮箱简易诊断方法，但灵敏度不高、诊断准确41 绪论率也比较低。随后齿轮箱故障诊断在频域发展迅速，其中b r a n d a l l 和j a m e si t t a y l o r 等人做了很多有益的研究，并积累了一些齿轮故障诊断成功的实例，对齿轮磨损与轮齿断裂等故障诊断较为成功。塞格研究所、美国机械工艺技术公司及麻省理工学院机械工程部对齿轮典型故障的机理也进行了大量的试验研究【4 l 】。与故障诊断技术相似，我国在齿轮故障诊断方面也起步较晚，经历了从简易诊断到精密诊断，从一般诊断到智能诊断，从单机诊断到网络诊断，使齿轮故障诊断技术得到了快速的发展。同时我国学者对齿轮故障机理方面也做过了大量的工作，取得了一定的成就。如，郑州大学振动工程研究所韩捷等对齿轮的故障机理做过深入的研究，提出了将齿轮故障特征分为大周期与小周期齿轮故障特征。在齿轮状态监测方面，西安交通大学张西宁等的研究较为突出，提出了一种新方法即基于一致度分析，即将常用的齿轮状态监测指标进行优化，通过优化监测指标集对主分量进行分析，然后给出主分量识别与监测指标，实现了对齿轮状态的识别和监测，尤其是当齿轮出现裂纹时该方法尤为明显。为将新理论应用到齿轮故障诊断技术中【4 2 4 5 1 ，国内外的学者做了不少的研究。当齿轮发生故障或者故障发展时往往导致动态信号的非平稳性，时频分析可有效地应用于非平稳信号，弥补了传统的频谱分析只适用于平稳信号的缺陷。常用的时频分析方法有：短时傅罩叶变换、小波分析和w i g n e r 高阶谱等。抑制了交叉项后的w i g n e r 高阶谱可从各个角度对非平稳信号进行分析，真实再现了信号的频率成分随时间的演变过程，为齿轮故障特征提取及诊断提供了有力的工具。本文将提出一种全新的方法，将全矢谱技术与w i g n e r 高阶谱结合，然后应用到齿轮故障诊断中去。1 2 3 信息融合技术的发展现状信息融合技术又可称为多传感器融合( m u l t i s e n s o rf u s i o n ，m s f ) 技术。利用计算机技术对按时间顺序获得的若干传感器所采集的信息在一定的法则下加以自动分析与综合，用以完成所需的控制、决策与估计任务而进行的信息处理过程称为信息融合m 】。由定义可以看出，多传感器系统是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的对象，协调优化与综合分析是信息融合的核心。信息融合可分为三个层次：数据层融合、特征层融合与决策层融合。数据层融合在设备故障监测与诊断中应用的较多，它是指将采集到的原始数据数据融合，然后51 绪论从中提取特征信息进行判断识别。特征层融合是指从采集到的数据中提取有代表性的特征，然后将这些特征融合成为一个特征向量，最后用模式识别的方法进行处理。决策层融合是指每个传感器对目标首先做出识别，然后将其识别结果进行融合。信息融合结构根据融合中心信息流与传感器的关系，可分为以下四种【47 】：串联型、并联型、网络型与混联型。在实际的工程应用中，要根据被监测对象的实际情况与具体的工作环境来选择不同的数据融合结构与模型。信息融合的方法，可分为四大类【4 8 】：基于模型的信息融合算法( 极大似然方法、加权最小二乘法、维纳滤波、卡尔曼滤波等) 、统计理论的信息融合算法( 贝叶斯推理方法、马尔可夫随机域方法和d e m p s t e r - s h a i t e r 推理方法等) 、基于知识的人工智能方法( 黑板系统等) 、基于信息理论的融合算法( 熵法、表决方法、聚类分析方法、自适应神经网络方法及模糊逻辑方法等) 。同源信息融合( s a m es o u r c ei n f o r m a t i o nf u s i o n ，s s i f ) 技术是信息融合中的一个特例，主要特殊在其传感器的型号是一致的，采集的信息在时间与空间上都是同步的，只是它们安装的位置不同。大型旋转机械是一个极其复杂的动态系统，而其监测与诊断的信息来源为一个多源信息处理系统，比如：振动、流量、压力、温度等，并且它们采用共同时空参考系。为保证多通道数据融合的准确性、完备性与可靠性，采用同源传感器采集到的数据进行融合的方法，这样可获得与单通道信息具有相同表达形式但效果更好的信息，对旋转机械故障诊断具有重要的现实意义。此外，由于大型旋转机械往往采用同步整周期采集信息，因此同源信息在数据层进行融合要求多源信息在时间和空间上都是对齐的完全可以满足。同源信息融合技术在设备故障诊断中的研究应用已取得了较大的突破，很多研究都是根据旋转机械的回转特性而开展的，如：西安交通大学屈梁生院士提出的全息谱、美国b e n t l y 公司推出的全频谱和郑州大学振动工程研究所提出的全矢谱。因融合了多个信息源的信息，这三种分析方法可统称为全信息分析( f u l li n f o r m a t i o na n a l y s i s ，f i a ) 方法。1 3 全信息技术简介1 3 1 全息谱理论全息谱理论( h o l o s p c c t r u m ) 【8 1 是由西安交通大学屈梁生院士在1 9 8 9 年提61 绪论出的。其基本思想是将转子某些特征频率下的轴心回转轨迹反映在同一幅图中。转子单一谐波频率下的轴心回转轨迹为椭圆，也有可能是椭圆的某些极限情况：圆或直线。首先对两个通道的信号进行传统的傅里叶变换，然后将转子某一截面相互垂直的两组振动信号的频率及其幅值与相位等信息加以综合，从而得到各个谐波频率成分所对应的轴心回转轨迹。将小于1x 、l x 、2x 、3x 、的特征频率下的轴心回转轨迹绘制到一幅图上，就可得到二维全息谱【7 ，4 9 5 2 】。三维全息谱是随转子系统所有支撑轴承监测截面上某一特征频率下轴心回转轨迹的三维表达，将每一截面上的轴心回转轨迹的相位点用曲线连接起来，便能形成空间的振动形态立体图。因此，全息谱是一种在频域内进行信息融合的方法。全息谱技术能够综合反映转子的全部幅值、频率及相位信息，也能够直观的反映转子在各谐波频率下的振动形式，同时还衍生出全息瀑布图、合成轴心轨迹及提纯轴心轨迹等技术。因此，全息谱技术为快速识别故障提供了一种易于读懂的分析工具。但也正因为这种直观的图形描述，使其分辨率受到了一定的影响。若分析频率很多且间隔较小时或者某一特征频率上的振动非常强烈时，椭圆轨迹会出现严重的交叠现象，使图形变得杂乱无章。此外，全息谱不能方便进行能量分析，与其他分析方法结合也不太容易，使其在工程应用中受到了一定的限制。1 3 2 全频谱技术全频谱( f u l ls p e c t r u m ) 技术是由美国b e n t l y 公司在1 9 9 3 年提出的，可分为全频幅值谱和全频相位谱【1 1 1 。由转子动力学的理论可知，一个转子椭圆形的轴心轨迹，可以分解为两个圆，一个称之为正进动圆，另一个称之为反进动圆，圆的直径( 或半径) 决定了轴心轨迹的椭圆度【5 3 1 。如果将每一谐波频率下的轴心轨迹上述方法进行分解，并将得到的正进动圆的直径( 或半径) 按频率分布绘制在图形的右侧，标为正频率；同时将反进动圆的直径( 或半径) 绘制在图形的左侧，标为负频率，这就是全频幅值谱瞰】。同理，将这些圆的相位绘制在同一幅图内可得全频相位谱。这两种谱图的横坐标都表示频率。将全频幅值谱与全频相位谱综合可得到转子空间振动的全貌，同时也能迅速的识别出转子的进动方向，这对旋转机械故障诊断的准确定位与识别有着重大的意义。但在全频谱技术中是通过各个谐波下正、反进动圆的直径( 或半径)来反映转子的椭圆涡动轨迹，即正、反进动圆的直径( 或半径) 之和为转子涡71 绪论动轨迹椭圆的长( 半) 轴，正、反进动圆的直径( 或半径) 之差为转子涡动轨迹椭圆的短( 半) 轴9 , 1 0 】，进而才能确定出转子的涡动状态以及振动强度的大小。这在实际应用中对工程技术人员的技术水平要求较高，给其推广造成了不便。与全息谱相比，全频谱容易判断进动方向，而且图谱分辨率较高。1 3 1 全矢谱理论全矢谱( f u l lv e c t o rs p e c t r u m ) 技术是由郑州大学振动工程研究所提出的。全矢谱技术的基础是多传感器同源信息融合技术，如何把多个通道的同源数据进行数据融合然后提取出故障特征是该技术解决的关键问题。全矢谱技术的指导思想是：转子的涡动现象是各谐波频率下的组合作用，转子在各谐波频率下的涡动强度是对故障判断与识别的根本依据。全矢谱参数可以通过正、反进动圆半径进行计算。两个正圆半径之和为主振矢，两个正圆半径之差为副振矢，初始相位与正进动圆的初始相位相同，主振矢与x 轴间的夹角的2 倍，是j 下反进动圆的相位和。全矢谱是在全息谱与全频谱的基础上经过改进而成的，由于全矢谱技术处理方法具有先进性，使得全矢谱的图谱与传统图谱的识别方法一致，同时还具有与传统分析方法同样高的分辨率，并能够进一步做能量分析，还可进行三维分析。全矢谱技术可以像传统的傅里叶变换一样拓展出一系列的分析方法，如矢功率谱，矢倒谱等，基于非平稳信号的短时矢谱、矢w i g n e r 分布等。这一系列拓展出来的分析方法使得全矢谱技术体系更加完善，能使其在提高机械设备状态监测和故障诊断的可靠性与稳定性中发挥很重要的作用。1 4 本文的主要研究内容简要介绍了齿轮故障诊断的重要意义及齿轮故障诊断技术的发展现状；深入探讨了典型齿轮故障机理及基于同源信息融合的全矢谱技术，并将全矢谱技术引入到w i g n e r 高阶谱分析中去，形成一种新的信号处理方法：矢w i g n e r 高阶谱。然后将矢w i g n e r 高阶谱应用到齿轮故障诊断中，来验证其具有一定的优越性。本文各章节内容安排如下：第1 章绪论：说明课题的来源、目的及意义，总结国内外故障诊断技术、81 绪论齿轮故障诊断技术、信息融合技术的研究现状；并简要阐述了全信息技术。第2 章齿轮的振动机理及诊断方法：简要研究了齿轮的常见失效形式，重点论述了齿轮的故障机理，并分析了齿轮故障的频谱特征，最后阐述了齿轮信号的常规分析方法。第3 章基于同源信息融合的全矢谱理论：详细阐述全矢谱技术的理论基础及数值计算方法；分析全矢谱技术与传统分析方法的关系；根据一组双通道信号，画出全信息图谱，并进行简要的对比，以验证全矢谱技术的有效性与优越性；然后将全矢谱技术应用到齿轮故障诊断中去。第4 章小波包一矢双谱在齿轮系统故障诊断中的研究：阐述了小波、小波包及矢双谱分析方法；将小波包与矢双谱结合，提出小波包一矢双谱，并在实例分析中与矢双谱进行对比。第5 章矢w i g n e r 高阶谱在齿轮系统故障诊断中的研究：研究了w i g n e r 高阶谱，并将其与全矢谱技术相结合，提出矢w i g n e r 高阶谱，并用仿真信号验证其准确性，最后在齿轮故障诊断中应用矢w i g n e r 高阶谱。第6 章结论与展望：对本文研究的结论进行归纳，并展望下一步工作。1 5 本章小结本章首先介绍了课题的来源、目的与意义；总结国内外故障诊断技术、齿轮故障诊断技术、信息融合技术的研究现状；并简要介绍了全信息技术，分析了基于单通道信息进行故障识别和诊断在确诊率及全面性方面都存在缺陷；最后讨论了本文的主要研究内容。92 齿轮的振动机理及诊断方法2 齿轮的振动机理及诊断方法齿轮传动是机械传动中最重要的传动之一，它具有效率高、结构紧凑、工作可靠、寿命长、传动比稳定等特点。随着现代工业技术的发展，齿轮传动已逐步朝着高速、重载、高可靠性的方向发展。齿轮损伤后，将产生强烈的振动和噪声，导致系统不稳定甚至失效。因此，人们对齿轮装置动态效应越来越重视【5 5 】。故障机理与故障动力学的研究是状态监测和故障诊断学中最基本的内容，但由于故障的种类繁多和产生的机理复杂以及一些客观因素，其发展速度远远不及以信号处理为基础的故障诊断学【5 们。虽然齿轮的振动与噪声信号是目前进行齿轮故障诊断的最好方法【5 7 - 6 0 l ，但是为了有效提高故障信息提取的准确性和全面性，还是有必要对齿轮振动机理进行研究的。2 1 齿轮的常见失效形式齿轮箱包含齿轮、轴承与轴，这三者失效时产生的故障通常会相互影响。据德国阿连兹失效分析中心对齿轮箱进行的故障原因和损伤部位的研究分析表明，齿轮自身的失效比例占6 0 【6 1 1 。说明了齿轮本身的制造与装配质量及其维护是保证齿轮箱j 下常工作的关键。齿轮在投入使用后，由于齿轮制造误差、装配不良或运行维护不善，会致使齿轮失去正常功能而产生各种形式的失效【3 0 , 6 2 - 6 3 。齿轮的失效形式多种多样，但常见失效形式主要为以下四种。l 、轮齿折断轮齿受变化的弯曲应力反复作用，齿根过渡部分的截面突变及加工刀痕等引起应力集中，当此应力值大于材料的弯曲疲劳极限时，会在齿根处产生疲劳裂纹，裂纹逐步扩展致使轮齿折断，称为疲劳折断。在轮齿受到突然过载，或经过严重磨损后齿厚过分减薄时，也会发生轮齿折断，称为过载折断。若轮齿宽度过大，加之制造、安装的误差使其局部受载过大时，会造成局部折断。2 、齿面点蚀点蚀是齿面疲劳损失现象中的一种，多发生在润滑良好的闭式齿轮传动中。1 02 齿轮的振动机理及诊断方法在齿轮的啮合过程中，齿面材料在变化着的接触应力作用下，可能会出现微小的金属剥落而形成一些浅坑( 麻点) ，这种现象称为齿面点蚀。实践表明，轮齿节线附近靠齿根的- n 是点蚀的多发部位。这是由于该处通常只有一对轮齿啮合，接触应力较高的缘故。最初的点蚀仅为针尖大小的麻点，若未改善工作条件，点蚀会进一步扩大，甚至多点连成一片，就会有大块的金属从齿面上剥落，形成接触疲劳剥落。齿轮正常的工作将会受到影响，甚至有可能造成轮齿折断。3 、齿面胶合在高速重载传动时，啮合区载荷集中，温度升高快，易引起润滑失效；在低速重载时，油膜不易形成，均可致使两齿面金属直接接触而熔粘到一起，随着运动的继续而使较软齿面上的金属被撕下，在轮齿工作表面上形成与滑动方向一致的沟纹，称为齿面胶合。齿面胶合又可分为热胶合和冷胶合两种形式。在较高的滑动速度下易发生热胶合；重载的重型齿轮在较低滑动速度易发生冷胶合。4 、齿面磨损齿面磨损可分为：磨粒磨损、腐蚀磨损及端面冲击磨损。磨料性质物质( 如铁砂、铁屑等) 落入齿面啮合区，这些物质起到了磨粒的作用，使齿面逐渐磨损而致报废，这种磨损被称为磨粒磨损。齿轮材料与润滑剂中存在的污染物和杂质发生电化学或化学反应，同时啮合摩擦和润滑剂的冲刷使腐蚀部分脱落，形成腐蚀磨损。变速齿轮箱齿轮在换挡时，齿轮端面经常会受到冲击载荷从而导致齿轮端面磨损，形成端面冲击磨损。2 2 齿轮的振动机理 2 】2 2 1 齿轮振动的基本参数1 、齿轮的转动频率及啮合频率( 1 ) 齿轮的转动频率齿轮的转动频率与齿轮轴的转动频率相同，用每秒钟转数来表示即赫兹( h z ) 。如果齿轮轴的转速为疗( r m i n ) ，则齿轮的转动频率为z = 品( 2 - 1 )( 2 ) 齿轮的啮合频率2 齿轮的振动机理及诊断方法相互啮合的一对齿轮在转动过程中，齿轮载荷的分配是随着齿轮啮合而变化的，齿轮的刚度也随之变化，从而引起的振动称为啮合振动【删。图2 - 1 为一对相互啮合的齿轮副。大齿轮的齿a 与小齿轮的齿1 相啮合，进行到大齿轮的齿b 与小齿轮的齿2 相啮合的时间称为啮合周期t 暑。齿轮的啮合频率就是啮合周期的倒数，即：2 毒5 吾( 2 2 )其中刁齿轮的齿数；齿轮的转速( r m i n ) 。一对互相啮合的齿轮，它们的啮合频率总是相等的，即从动轮的啮合频率：与主动轮的啮合频率。相等。图2 - 1 齿轮副2 、齿轮副质量的确定齿轮副的等效质量可根据下式求得m ：丝g 丝mg + mp其中m 一齿轮副的等效质量；1 2( 2 3 )2 齿轮的振动机理及诊断方法m e - - - 主动轮的等效质量；m 。从动轮的等效质量。主动轮和从动轮的等效质量可根据齿轮本身的形状、材料同时参考相应的公式计算求得l l 。3 、齿轮刚度的确定( 直齿圆柱齿轮)( 1 ) 齿轮副的啮合刚度周期性变化的齿轮副的啮合刚度是齿轮传动系统振动的重要激励源之一。假定齿轮副的重合度s 2 ，单齿啮合区的长度为a ，双齿啮合区的长度为b ，则刚度尼( f ) 的变化可以近似的描述为周期矩形波函数，如图2 2 所示。r | _ - _ 1 r、ho 。- 、ul一一一一一一一o0t图2 2 齿轮副的啮合刚度设t ：0 的时刻为双齿啮合，则可将露( f ) 展为傅里叶级数，如式( 2 - 4 ) 所示k ( t ) = k g l + 6 ( 吒2 一心i ) + e c c o s ( n ( o g t )( 2 - 4 )n = l其中e ：2 ( k s 2 - k g , ) s i n ( 刀6 万) ，对于占2 的齿轮副，b = s - 1 。，l y ( 2 ) 齿轮副的平均啮合刚度根据式( 2 - 4 ) 可得齿轮副的平均啮合刚度七为k = ( 2 一占) 吃。+ ( s 一1 ) 砖：其中k 齿轮副的平均啮合刚度；1 3( 2 5 )2 齿轮的振动机理及诊断方法哎，单齿啮合刚度；t ：双齿啮合刚度。为了求出平均啮合刚度k ，可以先根据齿轮的齿数z 及变位系数x 求出主动、从动齿轮的刚度k 、砟囝，然后按式( 2 - 6 ) 求出!：丢+_1(2-6)k一= + k gk p式中主动轮的平均刚度；k p 从动轮的平均刚度。4 、齿轮的固有频率齿轮在啮合过程中产生的振动，为齿轮承受冲击载荷时发生的自由振动。无论在正常或者异常的状态下都会有固有频率产生，固有频率在齿轮箱的振动信号中属于高频成分。齿轮副固有频率的计算公式为卜去焉( 2 7 )其中m 一齿轮副的等效质量；k 一齿轮副的平均刚度。2 2 2 齿轮振动的数学模型如图2 3 所示的一对啮合齿轮装型2 , 5 5 】，根据齿轮知识可知，齿轮所受啮合力只作用于齿轮的啮合线方向，可忽略垂直于啮合力方向的运动，则建立其运动方程如下：m l x i + c t 五+ 毛五= 只+ 历m zj c 2 + c 2 五+ 乞恐2c + 局( 2 8 )0 , + c 3q + 毛研= e 名。一c 名。j 20 2 + c 40 2 + k , 0 2 = 历名2 一只名21 42 齿轮的振动机理及诊断方法其中m 齿轮舶质量正齿轮韵转动惯量q 阻尼系数砖一一一冈0 度玉齿轮釉位移谚齿轮肭转角只轮齿的静载荷乃轮齿的动载荷碍、一z i一一一户。一一f7，疗2。2图2 3 齿轮传动装置r z 齿轮l 韵基圆半径因为刚度是一个变化的量，所以很明显式( 2 8 ) 为一个比较复杂的非线性方程组，要准确无误的分析出齿轮故障就需要对非线性方程组进行适当简化。假定：1 ) 垂直于啮合方向的运动对齿轮载荷影响不大；2 ) 不考虑齿轮轴的横向振动；3 ) 忽略轴的扭转刚度及阻尼。忽略以上三个方面的影响，只考虑轮齿啮合过程中的动态特性，其运动方程为m l 五十c ( 五一t ) + 七( ) ( 五一恐) = 只+ c( 2 9 )m ：恐一c ( 工- 一恐) 一后o ) ( 一屯) = 一只一只其中五= 名。岛，屯= 名：砬；尼( f ) 为啮合刚度；c 为啮合阻尼系数；七( f ) 为啮合刚度。动载荷e 包含了故障缺陷所产生的激励，它的变化规律受到轮齿刚度及传动误差变化的影响，同时还与齿面摩擦力方向的变化有关。在润滑良好且齿轮粗糙度低的状态下，齿面摩擦力的变化对啮合振动的影响较小，因此可忽略不1 52 齿轮的振动机理及诊断方法计，从而动载荷可用下式表示e = 忌( f ) g ( f )其中，e ( f ) 为轮齿的误差。p ( f ) 对齿轮系统的振动有着重要的影响，合反映在齿轮的啮合线方向，可用式( 2 1 1 ) 表示p ( f ) = 矽( f ) + 矽( f ) = a s i n 6 0 t + 色c o s ( n c o g t + 口0 , , )其中国齿轮回转角速度；略齿轮啮合角速度；彳大周期误差幅值；色小周期误差幅值；纯小周期误差相位角。将式( 2 1 0 ) 代入式( 2 9 ) 中，得到m ix i + c