（精密仪器及机械专业论文）基于小波分析理论的齿轮箱故障诊断研究(精密仪器及机械专业优秀论文).pdf

中北大学学位论文 基于小波分析理论的齿轮箱故障诊断研究 摘要 由于现代化设备的臼趋大型化、自动化、复杂化和连续化以及市场竞争的日 趋激烈化，人们对机械故障诊断的准确性和快速性提出了更高的要求。齿轮传动 是机械设备中最常见的传动方式之一，对其传动系统进行状态监测及故障诊断意 义重大，不仅可缩短维修时间、降低维修成本，还可提高诊断准确性和维修质量， 创造可观经济效益。 本论文围绕小波变换和小波包变换在齿轮箱故障诊断中的应用进行了理论 研究和实验验证，将小波分析这一时频分析方法应用到机械设备故障诊断领域。 以j z q 2 5 0 型号齿动箱为实验对象，根据实际状况下齿轮箱的故障机理和振动特 点、设计了齿轮箱状态监测与故障诊断实验方案、测取齿轮箱振动信号，并将所 测信号运用小波包分析进行降噪预处理。在此基础上，对齿轮崩齿故障信号进行 小波分解并提取故障特征信息，以及对轴承外圈点蚀故障信号利用小波分析技术 做功率谱分析，有效地对齿轮箱故障进行分析和诊断。 实验结果表明，小波分析算法弥补了傅里叶变换的不足。采取小波分析方法 可以同时从时域和频域两个方面对信号进行分析，从而便于提取我们感兴趣的故 障信号。此外，在小波变换的基础上对小波分解系数再进行常规谱分析是一种有 效的故障诊断方法。 关键词：齿轮箱，故障诊断，小波分析，降噪，功率谱 中北大学学位论文 r e s e a r c ho nt h ew a v e i e ta n a i y s ist h e o r yi 1 3t h ef a u i t d i a g n o s iso ft h e6 e a r b o x c a id ia n j i np a nh o n g x i a a b s t r a c t a sar e s u l to f e n l a r g e m e n t ，a u t o m a t i o n ，c o m p l i c a t i o na n ds u c c e s s i o no f s o p h i s t i c a t e de q u i p m e n ta n dt h ek e e nm a r k e tc o m p e t i t i o ni nr e c e n ty e a r s ，p e o p l er a i s e ah i g h e rc l a i mf o ra c c u r a c ya n ds p e e d i n e s so f m e c h a n i c a lf a i l u r ed i a g n o s i s t h eg e a r d r i v ei so n eo ft h em o s tg e n e r a lm o d e si nm e c h a n i c a le q u i p m e n t ，t h ei m p o r t a n c eo f t h ec o n d i t i o n t e s t i n ga n df a u l td i a g n o s i so fi t st r a n s m i s s i o ns y s t e mc o n s i s t sn o to n l yi n c u t t i n gt i m ea n dc o s to fr e p a i r i n g ，b u ta l s oi nr a i s i n gd i a g n o s i n ga c c u r a t e ，w h i c h i m p r o v e sr e p a i r i n gq u a l i t ya n da c q u i r e se c o n o m i cb e n e f i t sd r a m a t i c a l l y i nt h i st h e s i s ，s o m er e s e a r c ha n d a p p l i c a t i o nw o r kw i t hw a v e l e ta n dw a v e l e tp a c k e t i nt h ef i e l do f f a u l td i a g n o s i so f g e a r b o xh a sb e e nc o n d u c t e d a n dw a v e l e t a n a l y s i s ，a n e wt i m ea n df r e q u e n c ya n a l y s i sm e t h o d ，i su s e di nt h ef i e l do fm e c h a n i c a lf a u l t d i a g n o s i s t h et y p eo ft h eg e a r b o xi sj z q 2 5 0a n dm a d ea st e s to b j e c t ，f i r s t l y , b a s e d o nt h ef a u l tm e c h a n i s ma n dv i b r a t i o nt r a i to f t h eg e a r b o xi nt h ep r a c t i c a ls t a t eo f w o r k , t h ee x p e r i m e n tp r o j e c to nc o n d i t i o nt e s t i n ga n df a u l td i a g n o s i so ft h eg e a r b o xi s d e s i g n e d ，t h ev i b r a t i o ns i g n a l so ft h eg e a r b o xa r et e s t e da n dd e n o i s e db ya p p l y i n gt h e w a v e l e tp a c k e ta n a l y s i s s e c o n d l y , t h ev i b r a t i o nt r a i ti n f o r m a t i o no ft h eg e a r sw e a r i n gi s i d e n t i f i e do nt h eb a s i so fw a v e l e tc o e f f i c i e n t w h i l et h i st e x td i a g n o s e sb e a r i n g sf a i l u r es u c ha s s p o tw i t hp o w e rs p e c t r u m f i n a l l y , i ti sa ne f f e c t i v ea n dr e l i a b l em e t h o dt oa n a l y z es i g n a l sa n d d i a g n o s eg e a r b o x o nt h eb a s i so f w a v e l e ta l t e r n a t i o n ， t h er e s u l to f t h e e x p e r i e n c er e p r e s e n t st h a tt h ef a u l ti nt h eg e a r b o xc a nb ed e t e c t e d a n df a u l tp a t t e r nc a nb ei d e n t i f i e d v a l i d l y w a v e l e ta n a l y s i sc o m p e n s a t e st h e s h o r t c o m i n go ff l o u r i e ra l t e r n a t i o n i tc a na n a l y z es i g n a li nb o t hr i m ea n df r e q u e n c y d o m a i n i ti sb e c a u s eo ft h i st h a tw ec a np i c ku po u rn e e d e ds i g n a l m o r e o v e r , i ti sa n e f f e c t i v ea n dr e l i a b l em e t h o dt oa n a l y z es i g n a l sw i t hs p e c t r u mo nt h eb a s i so fw a v e l e t 中北大学学位论文 a l t e m a t i o n k e yw o r d s ：g e a r b o x ，f a u l td i a g n o s i s ，w a v e l e ta n a l y s i s ，s i g n a ld e n o i s i n g ，p o w e r s p e c t r u m 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究 作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的 法律责任由本人承担。 论文作者签名：壁垒兰 日期： 呈q q 昼! 墨：! q 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包 括：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件； 学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文： 学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的，复 制赠送和交换学位论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内容 ( 保密学位论文在解密后遵守此规定) 。 签名：爨曼堕日期： 导师签名：越e t i 莓i ： 塑i ：! ：! 中北大学学位论文 1 1 齿轮箱故障诊断的意义 1 绪论 齿轮箱是用来改变运行转速的常用机械设备，一般包含有轴、齿轮和滚动轴承等部 件。它作为机械设备中一种必不可少的连接和传递动力的通用零部件，在金属切削机床、 航空工业、电力系统、农业机械、运输机械、冶金等现代工业发展中得到了广泛的应用。 在今天科学技术飞速发展的时代，机械装备向着大型化、高效率、高强度、自动化和高 性能的方向发展。作为传递运动和动力的齿轮装置几乎在任何大型设备中都具有重要的 作用。 但由于其本身结构复杂，工作环境恶劣等原因，齿轮及齿轮箱容易受到损害和出现 故障，齿轮失效又是诱发机器故障的重要因素。据统计，传动机械中8 0 的故障是由齿 轮引起的，旋转机械中齿轮故障占其故障的1 0 左右【lj 。齿轮故障将直接影响设备的安 全可靠运行，降低加工精度和生产效率。随着设备的不断大型化、复杂化、自动化和连 续化，齿轮箱的故障和失效给整个生产和社会造成的损失将越来越大，行驶中的汽车的 齿轮箱故障将直接造成人身伤亡；而一些处于连续工作状态的设备，如电力行业的发电 机组，钢铁行业的轧辊机组，齿轮箱的意外故障造成的停机停产损失难以估计，如我国 水泥行业，水泥磨齿轮箱故障使水泥产量每年减少2 0 0 万吨以上【2 】。我国某科学测量船 在一次航行中发现主减速器传动齿轮局部折断，只得被迫减速航行，以致整个船队的行 动受到影响。1 9 9 2 年6 月，日本海南电厂的一台6 0 0 m w 超临界火力发电机组在进行超 速实验时，因机组轴承失效和临界转速下降引起机组共振，造成机毁事故，直接经济损 失4 5 5 0 亿日元。 对齿轮及齿轮箱进行状态监测与故障诊断，可实现齿轮箱由事后维修、定期维修到 视情维修的根本转变，减少一些不必要的经济损失，创造更大的经济效益和社会效益， 具有重大的意义【3 1 。本论文以型号为j z q 2 5 0 型齿动箱作为研究对象，主要利用小波分析 理论，凭借先进的测试设备和测试手段，旨在提出小波分析诊断技术的优越性，对齿动 箱故障诊断技术的发展具有一定的理论意义与实用价值。 中北大学学位论文 1 2 齿轮箱故障诊断发展概述 1 2 1 齿轮箱故障诊断技术的现状 设备故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部 是否正常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。 设备故障诊断技术发展到今天，己成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，它 大体上由三部分组成：第一部分为故障诊断物理、化学过程的研究，例如以电气、机械 部件失效的腐蚀、蠕变、疲劳、氧化、断裂和磨损等理化原因的研究；第二部分为故障 诊断信息学的研究，它主要研究故障信号的采集、选择、处理与分析过程：例如通过传 感器采集设备运行中的信号( 如振动、转速) ，再经过时域与频域上的分析处理来识别 和评价设备所处的状态或故障：第三部分为诊断逻辑与数学原理方面的研究，主要是通 过逻辑方法、模型方法、推论方法及人工智能方法，根据己观测设备敌障表征来确定下 一步的检测部位，最终分析判断故障发生的部位和产生故障的原因【3 】。 齿轮箱故障诊断技术作为设备故障诊断技术的分支也正在日益发展，它是一个多学 科综合技术，涉及动态信息处理、计算机、人工智能等众多领域的知识。故障诊断一般 分两个阶段四个步骤实施。两个阶段为状态监测和故障诊断。故障诊断的四个步骤为： 信号检测、特征提取( 信号处理) 、状态识别和诊断决策。其具体内容为： ( 1 ) 信号检测：按不同的诊断目的选择最能表征工作状态的信号。这种工作状态 信号称为初始模式。 ( 2 ) 特征提取( 信号处理) ：将初始模式向量进行信号处理，维数压缩，形式变换， 去掉冗余信息，提取故障特征。形成待检模式。 ( 3 ) 状态识别：将待检模式与样式模式( 故障档案) 对比和状态分类。这一步是 整个诊断过程的核心。为此，要建立判别函数，规定函数准则并力争使误差最小。 ( 4 ) 诊断决策：根据判别结果采取相应对策，对机械设备及其工作进行必要的预 测乃干预，减少故障所造成的损失。 围绕上述故障诊断的四个步骤，目前的齿轮箱故障诊断研究主要集中在齿轮箱状态 检测仪器和分析系统的开发、信号处理和分析、故障机理研究和典型故障特征的提取、 诊断方法研究和人工智能的应用等几个方面。 2 中北大学学位论文 1 2 2 齿轮箱故障诊断技术的发展趋势 齿轮箱故障诊断技术与当代前沿科学的融合是齿轮箱故障诊断技术的发展方向。当 前故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论、诊断模型的多元化， 诊断技术的智能化，具体来说表现在如下方面。 ( 1 ) 与当代最新传感器技术尤其激光测试技术的融合。近年来，激光技术已从军 事、医疗、机械加工等领域深入发展到振动测量和设备故障诊断中，并且已经成功地应 用于测振和旋转机械对中等方面。 ( 2 ) 与最新的信号处理方法相融合。随着新的信号处理方法在设备故障诊断领域 中的应用，传统的基于快速傅里叶变换的机械设备信号分析技术将会有新的突破性进 展。 ( 3 ) 与非线性原理和方法的融合。机械设备在发生故障时，其行为往往表现为非 线性。如旋转机械的转子在不平衡外力的作用下表现出的非线性特征。随着混沌与分形 几何方法的日趋完善，这一类诊断问题必将得到进一步解决。 ( 4 ) 与多元传感器信息的融合。现代化的大生产要求对设备进行全方位、多角度 的监测与维护，以便对设备的运行状态有整体的、全面的了解。因此在进行设备故障诊 断时，可采用多个传感器同时对设备的各个位置进行监测，然后按照一定的方法将这些 信息融合起来，如人工神经网络方法。 ( 5 ) 与现代智能方法的融合。现代智能方法主要包括专家系统、模糊逻辑、神经 网络、进化计算等。现代智能方法在设备故障诊断技术中已得到广泛的应用。随着智能 技术的不断发展，设备状态的智能监测和设备故障的智能诊断将是故障诊断技术的最终 目标。 1 3 小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用 1 3 1 小波分析理论的发展和现状 在对复杂信号进行分析时，人们往往采用两种方法：一种是将原始信号表示成较简 单的信号的叠加，通过分析简单信号来分析复杂信号，比如傅里叶变换就是将平稳的周 期信号用三角函数的叠加来表达，同样的变换还有泰勒级数展开；另外一种方法是将原 中北大学学位论文 始信号从原分析域中的表示等价地转化为新分析域中的表示，通过分析在新的分析域中 的特点达到分析原始信号的目的，比如傅里叶变换可以将信号转化为频域表示。这自然 涉及到一个问题，有没有一种变换方法，可以将这两种分析方法同时进行，其意义不仅 使分析得到简化，还能丰富分析内容和使分析更加深入。显然，寻找这种方法具有重要 的理论意义和实际意义。 能够在时域和频域同时进行信号分析的方法一般被称为时频分析。理想的时频分析 方法应该可以在任意小的时间单位( a t ) 和频率单位( 矽) 对信号进行表示，其幅值是信号 的某种度量( 比如能量) 。但是，不确定原理的证明彻底打消了人们的这种想法，它说明 小的时间单位和小的频率单位不可能同时存在，其乘积必然大于某个极限 4 1 。这从另外 的角度说明，理想时频分析是不存在的，如果分析的时间分辨率高必然导致频率分辨率 低，反之亦然。这时，寻找一种能接近理想时频分析的方法就成为一个很现实的问题了。 最初的想法是对标准傅里叶变换进行改进，得到短时傅里叶变换，相当于在不同时间段 内对信号进行傅里叶变换。这种方法可以对信号进行时频分析，但由于窗口固定( a t 为 常数，即时间分辨率不变) ，对信号的高频部分和低频部分不可能得到同样好的分析结 果。典型的时频分析还有w i g n e r - v i l l e 分布分析，但这种方法由于理论深奥和使用困难 而不被广大工程领域所接受口 。实用的比较理想的时频分析应该是这样的：理论简单， 应用方便，时频分析能较好符合实际分析。事实证明，小波分析正是这样一种时频分析 方法。 小波分析是一种比较新的时频分析方法( 2 0 世纪7 0 年代才首次提出) ，但由于其独 到优点，正在被各个邻域广泛接受和应用。 利用小波分析进行信号分析时，其时间分辨率和频率分辨率是变化的，在对低频部 分分析时，它采用低的频率分辨率和高的时间分辨率，在对高频信号分析时，采取高的 频率分辨率和低的时间分辨率，这样在符合不确定原理的基础上，实现了对信号的精细 分析。这个过程相当于对概貌部分进行宏观观察，而对细节部分进行小范围( 时间域) 的微观观察，该特性符合人们日常对信号的观察常识，因此，它被称作信号分析的“显 微镜”。 经过研究，可以发现小波分析有如下特点，这些特点可以说明其在各个领域日益得 中北大学学位论文 到广泛应用的原因。 ( 1 ) 基函数的灵活性。小波分析的基函数不是唯一的，只要满足所谓的“容许条 件”即可，因而有许多构造小波的方法，形成了多种小波函数。例如h a a r 小波，样条 小波等等。不同小波具有不同的特性，可分别用来逼近不同特征的信号，以便得到最佳 结果。与它形成明显对比的是，常用的傅里叶变换只用三角函数去逼近信号，没有选择 余地。 ( 2 ) 算法的快速性。多分辨率分析大大提高了小波分析的效率，人们易于从尺度 函数和两尺度关系推导出小波系数，甚至不需要知道小波函数的解析表达式也可得到分 析结果。尺度函数相当于低通滤波器，小波函数相当于带通滤波器。将信号用低通和带 通滤波器进行分解，显然比用频率点分解快捷。频带分析从表面上看比频率分析粗糙， 然而信号分析的目的，在许多情况下是提取信号的特征，没有必要知道每个点的信息。 同时小波分析并不排除对细节进行分析的可能性。在需要时，可将频带细分下去，起到 显微镜的作用。这一点傅里叶变换是无法比拟的。 ( 3 ) 分析的双域性。小波分析是时频分析方法之一，能够完成时频分解。和g a b o r 变换相比，它又具有优越的时域窗。在不确定原理的约束下，频率较低时，它具有较宽 的时间窗，而在频率较高时，又具有较窄的时间窗，因而更适合信号分析。 ( 4 ) 应用的广泛性。可分析平稳信号，也可分析非平稳信号。可分析周期信号， 也可分析非周期信号。大大增强了它的应用范围。而傅里叶变换只能对平稳的周期信号 进行分析。 ( 5 ) 思想的深刻性。小波理论是建立在实变函数、复变函数、泛函分析、调和分 析等近代数学理论基础上的，这些近代成熟的数学理论为小波分析提供了坚实的理论基 础。 1 3 2 小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用现状 在齿轮箱设备故障诊断过程中，由于其结构特点，主要进行的是振动信号的分析。 故障发生时，振动信号一般表现为非平稳和非周期的特点，此时，传统的傅里叶变换已 经无法完全满足分析要求。甚至根本无法使用。 由上面的分析可知，小波最主要特点是其时频分析能力，具有用多重分辨率来刻划 中北大学学位论文 信号局部特征的能力。这个特点很适合用于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示 其成分，这正是在齿轮箱设备机械故障诊断中所希望和需要的。 在齿轮箱设备故障诊断方面，人们已日益认识到小波分析的价值。许多学者作出了 探索性的研究，已有的应用主要表现在：将小波变换和分形分析相结合，通过小波分解 信号的网格维数值，正确反映出汽轮机轴瓦松动故障 6 1 。利用谐波小波具有优良的频域 特性和锁定相位的功能，提出视频剖面图方法，诊断出炼油厂重催烟气轮机因不对中在 磨片式离合器中产生的早期故障 7 1 。采用快速小波包分解，选取特定频带重构，从某石 化厂压缩机转子杂乱的原始信号轴心轨迹中提取出不对中香蕉形和转子流体激励的随 机椭圆的轴心轨迹 8 1 。采用小波包分解的信号模极大值重构方法，对模拟偏心、不对中 等故障进行了正确的诊断9 1 。用二进小波变换和关联维数正确识别出碰摩故障【1 0 1 。用小 波包方法与a r t 2 神经网络和模糊评判对转子实验台模拟的多故障进行综合诊断】。此 外，在提取微弱信号、改进算法等方面，都有相关的技术应用。 1 4 本论文的研究内容 传统的齿轮故障诊断方法，包括时域分析方法和频域分析方法，它们对齿轮的分布 式故障有很好的诊断效果。但是对于齿轮的局部缺陷，这些诊断方法的应用效果不太理 想，这是因为存在局部故障的齿轮啮合时会产生周期性瞬时冲击，形成冲击振动，使得 原来的平稳振动信号成为非平稳信号。时频分析较好地解决了这类非平稳信号分析的问 题，小波分析又是其中运用最为成功的一种，它具有多尺度性和“数学显微”特性，这 些特性使得小波分析能识别振动信号中的突变信号。本论文就是在小波分析的基础上， 进行型号为j z q 2 5 0 的齿动箱的状态监测和故障诊断研究。 本论文共分为6 章，主要开展了以下几个方面的研究工作： ( 1 ) 第一章简要介绍了齿轮箱故障诊断的意义，概述了小波分析理论及其在齿轮 箱故障诊断中的应用，最后给出了本论文的研究内容。 ( 2 ) 第二章描述了齿轮的故障类型，重点介绍其运行中产生的故障，并对其传动 的故障特征频率进行阐述。在介绍了滚动轴承的故障类型后，对它的振动机理也作了详 细的阐述。 ( 3 ) 第三章介绍了齿轮箱故障诊断的各种信号处理方法，包括时域分析和频域分 中北大学学位论文 折等，详细描述了振动信号的频域分析方法。 ( 4 ) 第四章详细介绍了小波分析理论，包括小波变换相对于傅里叶变换的优越性、 小波变换的定义、各种小波函数以及小波包分析。 ( 5 ) 第五章利用j z q 2 5 0 型齿轮箱振动信号采集试验，研究了小波分析理论在齿轮 箱故障诊断中的应用，重点研究小波包分析在信号降噪中的应用、小波分析在故障信号 处理中小波函数的选择以及利用小波分析如何提取齿轮箱的故障信息。 ( 6 ) 第六章是本文的结论部分，对本文的研究成果进行了总结，并指出论文还有 待进一步改进的地方。 中北大学学位论文 2 齿轮箱的故障类型及振动机理 齿轮箱是各种机械设备重要的变速传动部件，它的运行状况直接影响机械设备的正 常运行。但因其安装和拆卸较为复杂，误工误事多，难维修和保养，因而是故障诊断技 术的重要对象之一n 2 1 。因此，了解齿轮箱的振动机理和故障类型对诊断齿轮箱故障是非 常重要的。 2 1 齿轮的故障类型及振动机理 2 1 1 齿轮的故障类型 齿轮在传动时，由于本身的制造误差、装配不良、操作失误等，均可能导致齿轮产 生故障，并且齿轮故障的类型还随齿轮材料、热处理工艺、运转状态等的不同而变化。 从总体上来讲，齿轮的故障类型大体可分两类：第一类为制造和装配不良造成的，如齿 形误差、轮齿和内孔不同心、各部分的轴线不对中、大型齿轮的不平衡等；第二类为齿 轮在长期运行中形成的，由于轮齿表面受到的载荷很大，两啮合轮齿之间既有相对滚动 又有相对滑动，而且相对滑动的摩擦力在节点两侧的方向相反，从而产生了力的脉动， 在长期运行中导致齿面发生点蚀、胶合、磨损、疲劳剥落、齿根裂纹，甚至断齿等故障 现象。我们可以把其失效形式归结为二类“： 1 由制造误差和装配误差引起的故障 齿轮的第一类故障主要来自两个方面，分别是制造和装配时引起的误差。具体故障 包括齿轮偏心、齿距偏差、齿形误差、轴线不对中、齿面一端接触等故障。 齿轮制造时造成的主要缺陷有：偏心、齿距偏差和齿形误差等。齿轮装配不当，也 会造成齿轮的工作性能恶化。当齿轮的这些误差较严重时，会引起齿轮传动中忽快忽慢 的转动，啮合时产生冲击引起较大的振动和噪声等。 2 运行中产生的故障 齿轮除了存在制造安装问题如对中不良、偏心等先天缺陷之外，齿轮本身在运行过 程中也会形成很多常见的故障，如断齿、齿根疲劳裂纹、齿面磨损、点蚀剥落、严重胶 合等等。这就是齿轮的第二类故障。 中北大学学位论文 ( 1 ) 齿面磨损 齿面磨损的原因很多，而且每种原因导致的磨损类型也不尽相同。由于轮齿承受高 载荷，可能会导致中等磨损，这种磨损一般表现在主动轮齿的顶部和从动轮齿的根部， 损伤结果是降低使用寿命同时噪音增大：在齿轮运行过程中如果齿轮的啮合节圆的滑动 受阻，就会导致破坏性磨损，使得工作恶化，轮齿变形，使用寿命显著降低，并可能进 一步导致点蚀和塑性变形；干涉磨损是由于设计、制造不当或组装不良造成的，表现为 主动齿轮的齿根被挖伤，从动轮齿顶严重破坏，进而会产生腐蚀，增大噪声，最终导致 一对啮合齿轮全部不能使用而报废：还有腐蚀磨损是由于空气中的潮湿气体，酸或碱性 物质造成润滑油的污染，润滑油中的挤压剂不当等原因引起的，会在共轭面上产生腐蚀 斑点的损伤特征。 ( 2 ) 齿面胶合 齿面胶合是齿轮损伤的一种重要形式。它是由于啮合齿之间润滑油膜被破坏或没有 油膜，在齿面接触区发生粘焊现象。胶合一旦发生，齿轮表面状况迅速恶化，功耗加大， 温度升高，摩擦系数加大，动载荷增加，从而使振动信号加大。 ( 3 ) 齿面点蚀和剥落 齿轮在啮合过程中，既有相对滑动，又有相对滚动，而且相对滑动的摩擦力在节点 两侧的方向相反，从而产生脉动载荷。这两种力的作用使齿轮表面层深处产生脉动循环 变化的剪应力。这种剪应力超过齿轮材料的剪切疲劳极限时，表面将产生疲劳裂纹。裂 纹扩展，最终会使齿面金属小块剥落，在齿面上形成小坑，称为点蚀。如果由于此时的 初期点蚀，引起动负荷加大，加之齿面硬度低，光洁度低，润滑油粘度低等原因，会引 起蚀点尺寸进一步加大，发展成破坏性点蚀。剥落是齿轮的表层和次表层的缺陷以及热 处理产生的过大内应力所致，一般凹坑比破坏性点蚀大而深，凹坑断面比较光滑，发生 于齿顶或齿端部，产生范围较广的齿面疲劳损坏。 ( 4 ) 齿轮裂纹和断裂 轮齿承受载荷，如同悬臂梁，其根部受到脉冲循环的弯曲应力作用。当这种周期性 应力超过了齿轮材料的弯曲疲劳极限时，会在根部产生裂纹。由于存在裂纹，当负荷过 大时，就容易产生疲劳断裂，部分轮齿或整齿折断，在断面上可见一连串的贝壳状的轮 廓线，另外在其中心有一个清晰的“眼”：还有一种断裂是由于组装不当，负荷集中于 中北大学学位论文 齿轮一端，突然停止或换向以及轴承的损坏，轴的弯曲或啮合面的异物的咬死等冲击过 载引起的，故称过载断裂，这种断裂对于硬、脆材料，断口为丝状，韧性材料断口模糊， 纤维状材料断口称撕拉状。与疲劳断裂相比，过载断裂容易引发瞬发性严重故障，破坏 程度更大。因此齿轮在工作中受严重的冲击、偏载以及材料不均等因素影响时，都会引 起断齿。 2 i 2 齿轮的故障特征频率计算。” i 齿轮及轴的转动频率 f ：一n ( 2 1 ) r2 面 ) 式中胛一齿轮轴的转数。 2 齿轮的啮合频率 ：旦z ( 2 2 ) ，m 2 丽2 纠 式中z 一齿轮的齿数。 3 齿轮的固有频率 正= 去摆 ( 2 。) 式中m 一齿轮副的等效质量； k 一齿轮的平均弹性系数。 齿轮发生故障时，其振动信号往往表现为齿轮的转动频率对啮合频率及其倍频的调 制，在谱图上形成以啮合频率为中心，两个等问隔分布的边频带。由于调频和调幅的共 同作用，最后形成的频谱表现为以啮合频率及其各次谐波为中心的一系列边频带群，边 频带反映了故障源信息，边频带的间隔反映了故障源的频率，幅值的变化反映了故障的 程度。因此，齿轮故障诊断实质上是对边频带的识别。 由边频间距代表的调制频率可以是： 1 各轴转速( 输入轴、输出轴、中间轴) ： 2 外部转速或负荷的波动频率； 3 波动啮合频率，等于啮合频率除以两齿轮所在轴的转速频率的最小公倍数： 中北大学学位论文 4 若同时存在两种以上的故障，则各故障频率之和或之差也可以成为调制频率，这 称为“中间调制”； 5 常见的频率调制来自转速波动，常见的幅值调制来自齿轮偏心或不均匀磨损等。 2 1 3 齿轮的故障振动测量 齿轮振动的频率很宽，而且低频和高频振动中均包含有诊断各种异常振动非常有用 的信息，因此对齿轮振动的测量要求比一般机械的振动测量要高。在对齿轮振动进行测 量时，应重点注意如下几个问题“”： 一、测点的选择 实际进行齿轮振动测量时，传感器的安装位置( 测点) 非常重要，测点不同，所得 到的测量值会有较大的差异。因此，最好的办法是对各测点做出标记，以保证每次测定 的部位不变。另外，还应注意测定部位的表面应是光滑洁净的，避免脏物对振动传递造 成衰减。 齿轮发生的异常是各种各样的，发生最大振动的方向也各不相同，因此一般应尽可 能地沿水平、垂直和轴向三个方向进行测定。 二、测量参数 齿轮发生的振动中，包含有固有频率、齿轮轴的旋转频率及轮齿啮合频率等成分， 其频带较宽。对这种宽带频率成分的振动进行监测与诊断时，般情况下应将所测的振 动按频带分级，然后根据不同的频率范围选择相应的测量参数。 对于低频段进行测量时，一般选用位移传感器和振动位移参数；对于中频段进行测 量时，一般选用速度型传感器和振动速度单位；对于高频段进行测量时，一般选用加速 度传感器和加速度单位。 实际测量中，在同一测点上安装两种或两种以上传感器是不利的，通常在进行振动 测定时选用加速度传感器，再通过积分电路转换成所需的测量参数。 三、传感器的使用和安装 中北大学学位论文 由加速度传感器的幅频特性和相频特性可知，传感器的使用上限频率应远远低于传 感器的一阶共振频率。一般来讲，为保证测量精度，加速度传感器的使用上限频率应小 于传感器一阶共振频率的1 3 。而实际使用时，传感器的一阶共振频率取决于在被测物 体上的固定方式，因此，固定方式决定了一阶共振频率，直接影响到测量的结果。最好 的安装方法是按频率特性大体可将传感器与被测物体看成为整体。 四、测定周期 定期测定是为了能够发现处于初期状态的异常，所以需要对齿轮的检测规定合适的 周期。周期太长，不利于及时发现问题：周期太短，浪费人力物力，很不经济。比较好 的办法是在设备正常时保持定的周期，而在振动增大，达到“注意”范围时，缩短监 测周期。 2 2 滚动轴承的故障类型及振动机理 2 2 1 滚动轴承的故障类型 滚动轴承有很多损坏形式，常见的有磨损失效、疲劳失效、断裂失效、压痕失效和 胶合失效o “。 ( 1 ) 滚动轴承的磨损失效 磨损是滚动轴承最常见的一种失效形式。轴承滚道、滚动体、保持架、座孔或安装 轴承的轴颈，由于机械原因或润滑杂质引起的表面磨损。在工作环境恶劣的情况下，许 多杂质会混杂在润滑油中，进入轴承，从而就会在滚动体和滚道上产生磨料磨损。在滚 动体和滚道上出现不均匀的划痕。磨料的存在，是轴承磨损的基本原因。 ( 2 ) 滚动轴承的疲劳失效 疲劳是滚动轴承的另一种失效形式，常表现为滚动体或滚道表面剥落或脱皮。初期 是在表面上形成不规则的凹坑，以后逐渐延伸成片。滚动轴承在工作时，由于滚动体与 内、外圈接触面积很小，因此接触压力很大。在高速旋转时，由于巨大交变接触应力多 次反复作用，轴承元件金属表面就会发生疲劳，产生剥落，形成小凹坑。造成剥落的主 要原因是载荷引起的交变应力，有时是因为润滑不良或强迫安装。 中北大学学位论文 ( 3 ) 滚动轴承的断裂失效 轴承零件的破断与裂纹主要是由于磨削或热处理引起的，也有的是由于运行时载荷 过大，转速过高，润滑不良或装配不善，使轴承某个部位发生应力集中，产生裂纹，最 后导致轴承元件断裂。 ( 4 ) 滚动轴承的压痕失效 压痕是由于轴承过载、撞击或异物进入滚道内使得滚动体或滚道表面上产生局部变 形而出现的凹坑。其原因主要是由于装配不当，有时也可能是过载或撞击造成的。 ( 5 ) 滚动轴承的胶合失效 胶合发生在滚动接触的两个表面间，为一个表面上的金属粘附到另一个表面的现 象。当滚子在保持架内卡住，由于润滑不良、速度过高和惯性力的影响，保持架的材料 粘附到滚子上形成螺旋形污斑状的胶合。 2 2 2 滚动轴承的故障特征频率计算 滚动轴承是由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。内圈、外圈分别与轴颈及 轴承座孔装配在一起。在大多数情况下外圈不动，而内圈随轴回转。滚动轴承的故障振 动特征频率主要考虑以下几个方面： 1 滚动体的公转频率和自转频率 正= 冬( 1 一丢c o s 口) ( 2 4 ) 兀= 昙 1 - ( d ) 2 c 。s 2 a m ( 2 5 ) 式中口一压力角： d 一滚动体直径： d 一轴承节径： 正一内圈的旋转频率。 2 轴承外圈的通过频率 工= 争昙c o s m ( 26 ) 式中z 一滚动体个数。 中北大学学位论文 ，= 吾c o s 姒 ( 2 7 ) ，= 兀 ( 2 8 ) 测量振动时，传感器布置在轴承座外部，故轴承外圈的径向弯曲的固有振动频率显 小赫璧 ( 2 9 ) ，：堂j 尝(210)jnb dv 2 p ” p 一材料的密度。 当轴承产生故障时，一般在2 z f z ( f z = n 6 0 , 为轴的旋转频率) 频率段有较明显的 谱峰值。其主要原因为：细长轴容易弯曲，而且不对中现象总是难以避免，这两种现象 都会使2 f z 特征频率幅值增大，同时轴的旋转使振动以滚珠个数z 调制，综合效果使2 z f z 段成分明显，而且由于、五和五等轴承特征频率都与z 有关，这样在2 z f z 频带的边 带频率中就含有较丰富的轴承状态信息，此外，非轴承因素引起的庇和2 f z 成分的高 次谐波随频率增大而衰减很快，在2 z f z 处已经很小，因此当轴承产生故障时，在频谱 中北大学学位论文 图上可以看到2 z f z 频段有较明显的谱峰区，选用该频段信号对轴承进行诊断可在很大 程度上减少非轴承因素的影响，使获得的特征参数能较好地反映轴承状态。7 “”1 。 2 2 3 滚动轴承的故障振动测量“” 一、测点的选择 滚动轴承因故障引起的冲击振动由冲击点以半球面波方式向外传播，通过轴承零 件、轴承座传到箱体或机架。由于冲击振动所含的频率很高，每通过零件的界面传递一 次，其能量损失约8 0 。因此，测量点应尽量靠近被测轴承的承载区，应尽量减少中间 传递环节，探测点离轴承外圈的距离越近越直接越好。 二、传感器的安装 滚动轴承的振动属于高频振动，对于高频振动的测量，传感器的固定采用手持式方 法显然不合适，一般也不推荐磁性座固定，建议采用钢制栓固定，这样不仅谐振频率高， 可以满足要求，而且定点性也好，对于衰减较大的高频振动，可以避免每次测量的偏差， 使数据具有可比性。 三、分析谱带的选择 滚动轴承的故障特征在不同频带上都有反映，因此，可以利用不同的频带，采用不 同的分析方法对滚动轴承的故障做出诊断。一般情况下，滚动轴承的故障频带可分为低 频段、中频段和高频段。其中由于轴承故障引起的冲击有很大部分冲击能量分布在高频 段。 高频率段指2 0 3 0 k h z 频率范围，如果采用合适的加速度传感器和固定方式保证传 感器较高的谐振频率，利用传感器的谐振或电路的谐振增强所得到衰减振动信号，对故 障诊断非常有效。 中北大学学位论文 3 齿轮箱故障诊断中常用信号处理方法 在齿轮箱故障诊断中，除了对信号进行各种处理，消除、减少噪声和干扰的影响外， 为了更有效地进行状态识别与故障诊断，还需要对信号进行进一步的加工处理，提取其 特征。在齿轮箱故障诊断实际应用中，信号分析与处理的目的就是去伪存真，提取与齿 轮箱运行状态有关的特征信息，通过各种分析手段使其凸现出来，从而提高状态识别与 故障诊断的准确率。 信号分析与处理是在时间、频率等域进行的，它们是从不同的角度对信号进行观察 和分析，丰富信号分析与处理的结果。正常运转的齿轮箱会产生振动与噪声信号，若有 故障，一般会使振动与噪声信号加剧并发生某些变化，因此说振动与噪声信号中包含有 故障信号，可以用频域与时域的各种方法分析处理。 3 1 故障信号的时域分析m 帅”“ 常用工程信号都是时域波形的形式，时域波形有直观、易于理解等特点。由于是最 原始的信号，所以包含的信息量大，但缺点是不太容易看出所包含信息与故障的联系。 而对于某些故障信号，其波形具有明显的特征，这时可以利用时域波形作出初步判断。 例如对于旋转机械，其不平衡故障较严重时，信号中有明显的以旋转频率为特征的周期 成分；而转轴不对中时，信号在一个周期内，旋转频率的2 倍频成分明显加大，即周 波动2 次。 一、均值 均值以表示随机过程的中心趋势，随机过程一切可能实现都围绕着它聚集和波动， 是随机过程的静态分量。其定义为 以= - l i m lx ( f ) a t ( 3 1 ) 其中，r 为样本长度，单位为秒。 如x o ) 经采样后得离散数字信号z ( f ) ，z ( 屯) ，x ( t ，) x ( t o ) ，其均方值表示为 舻专缸， ( 3 2 ) 中北大学学位论文 二、均方值 衡量设各振平值最直接的方法是计算信号x ( f ) 的均方值e x 2 ( f ) 】，或称为平均功率 程。其表达式为 一= 目z 2 p ) 】- 1 i m l f x 2 ( o a t ( 3 3 ) 疵表达了信号的强度，其正平方根称为均方根值，又称为有效值x 。，也是信号的 平均能量的一种表达。它能反映出设备的振动水平。如x ( f ) 经采样后得离散数字信号 x 6 ) ，z ( 屯) ，x ( f 3 ) z ) ，其均方值表示为 戎= 专和) 2 ( 3 a ) 为样本数据个数。由于有效值是对时间的平均，所以对具有表面裂纹无规则振动 波形的异常，可对其测量值作出恰当的评价。但是，对于表面剥落或伤痕等具有瞬变冲 击振动的异常是不适用的。这是由于冲击波峰的振幅大，但持续时间短，如作时间平均， 则有、无峰值的差异几乎表现不出来，对于这种形态的异常，可用峰值进行判断。 三、方差 方差盯：描述了随机过程在均值周围的散布程度，是随机过程的动态分量，其定义 为 仃；= 憋融( f ) 一以r d x ( 3 - 5 ) 四、峰值 峰值是在某个时问内振幅的最大值，其表达式为 x = m a ) ( x 0 ) f ( 3 6 ) 它对瞬时现象也可得出正确的指示值。特别对初期阶段轴承表面剥落，非常容易由 峰值的变化检测出来。但它对滚动体对保持架的冲击及突发性外界干扰或灰尘等原因引 起的瞬时振动比较敏感。所以比起有效值来，测量值的变化可能很大。 在信号的时域处理中，还可利用一些无量纲指示性指标进行故障诊断或分析，这包 括峰值指标、峭度指标、裕度指标等。 1 7 中北大学学位论文 3 2 故障信号的频域分析 频域分析是机械故障诊断中使用最广泛的信号处理方法之一。因为伴随着故障的发 生、发展，往往会引起信号频率结构的变化。例好齿轮在发生不平衡故障时，振动信号 中就会有回转频率成分；滚动轴承滚道上的点蚀会引起周期性的冲击，在信号中就会有 相应的频率成分出现等。频率分析的手段是频谱分析方法，它的目的是把复杂的时间历 程波形经傅里叶变换分解为若干单一的谱波分量来研究，以获得信号的频率结构以及各 谱波的幅值和相位信息。 3 2 1 故障信号的幅值谱分析 幅值谱分析是对采样所得的时域信号进行傅里叶变换，求得关于该时域信号的频率 构成信息。 对于周期信号f ( t 1 ，可以分解为虚指数信号之和，即： 厂( f ) = c 。e “ ( 3 7 ) 这就是周期信号的傅里叶级数表示，设它的傅里叶系数为c 。，c 。一般是复数，将 其用模和相角表示为 c 。= l c 。i e 。“ ( 3 8 ) f c 。f 随频率的变化特性，称为信号的幅度频谱，吼随频率变化特性，称为信号的相 位频谱。”。 而非周期信号一般为时域有限信号，具有收敛可积条件，其能量为有限值。这种信 号频域分析的数学手段是傅里叶变换，时域信号x ( f ) 与傅里叶变换x ( w ) 构成时域、频 域变换偶对，其表达式为 x ( f ) = 去x ( w p 州咖 ( 3 9 ) x ( w ) = 广x ( t ) e 一刖出 ( 3 1 0 ) 对式3 9 和3 i 0 进行分析可知，与周期信号相似，非周期信号也可以分解成许多 中北大学学位论文 不同频率成分的正、余弦分量，所不同的是，它包含了从零到无限大的所有频率分量， 所以必须用密度函数来描述。 x ( w ) = i ( w ) i p 州” ( 3 11 ) i z ( w ) i = 4 r 0 2 【z ( w ) 】+ i m 2 【x ( w ) 】 ( 3 1 2 ) p ( w ) ：a r c t a n 剿 ( 3 1 3 ) 一 r e x ( w ) 】 按式3 1 2 和式3 1 3 画成的频谱图分别称为幅值谱和相位谱。 在频谱分析中，经过多年来设备状态监测与故障诊断人员的研究，还有许多分析处 理方法不断地提出并应用到工程实际中，这包括功率谱分