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东 北大学 硕士学位论文摘要 基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统 摘要 随着科学技术的 不断进步， 机械设备向 着高 性能、高效率、高自 动化和高 可靠 性的 方向 发展。 齿轮箱由 于具有传动比固 定、 传动 转矩大、 结构紧凑等优点， 是用 于改 变转速和传递动力的最常用的 传动部 件， 是 机械设 备的一个重要组成部分，也 是故障易于发生的一个部件，其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。 因此， 齿轮的故障诊断技术研究得到了 广泛的 关注和重视， 科技人员开展了大 量的研究工作。 传统的 信号时域、频域分析方法为齿轮箱故障诊断已 经打下了 坚实 的基础， 解决了很多的实际问 题。 但是为了 进一步提高故障诊断的准确性和快速性， 随着各种新技术的产生， 针对齿轮的故障诊断技术也有了 新的 发展， 例如小波变换、 神经网络、专家系统等。 本文正是力求利用传统的信号分析方法的基础上，将小波分析、神经网络和专 家系统部分融入齿轮故障诊断之中， 形成一个更加完善的趋于智能化的基于神经网 络的齿轮故障诊断专家系统。本文分析了齿轮典型故障的故障机理及其振动特征， 阐述了齿轮振动信号分析与故障诊断的方法，比 较了各种方法的特点。针对齿轮的 典型故障特征， 采用了时域分析与频谱分析相结合的诊断方法， 基于wi n d o w s平台， 利用面向 对象的 v i s u a l c 什，开发了 基于神经网 络的齿轮故障诊断专家系统。 通过采集实际故障齿轮信号， 对系统所采用的方法进行了 功能验证。实验结果 表明， 利用时域振动信号分析技术并辅以 传统的频谱分析方法， 通过神经网 络对齿 轮箱进行故障诊断， 效果良 好。 提高了 设备诊断、 维修的效率，降低了 设备的维修 成本，具有很好的应用前景。 关键词齿 轮故障诊断 神经网络 小波分析 专家系统 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t t h e e x p e r t s y s t e m o f g e a r s f a u l t d i a g n o s i s b a s e d o n n e u r a l n e t w o r k ab s t r a c t wi t h t h e d e v e l o p m e n t o f s c i e n c e a n d t e c h n o l o g y , h i g h p e r f o r m a n c e , h i g h e f f i c i e n c y , h i g h a u t o m a t i o n a n d h i g h r e l i a b i l i t y h a v e b e c o m e t h e t e n d e n c y o f m e c h a n i c a l e q u i p m e n t s . b e c a u s e o f t h e a d v a n t a g e s o f t h e f i x e d t r a n s m i s s i o n r a t i o , t h e l a g e r t r a n s mi s s i o n t o r q u e a n d t h e c o m p a c t s t r u c t u r e , t h e g e a r c a s e i s w i d e l y a p p l i e d t o a d j u s t i n g v e l o c i t y a n d t r a n s f e r r i n g p o w e r . a l t h o u g h g e a r i s a n i m p o r t a n t c o m p o n e n t o f m a c h i n e e q u i p m e n t s , i t a r i s e s s o m e f a u l t s f r e q u e n t l y , w h i c h l e a d s t o p o o r p e r f o r m a n c e o f t h e w h o l e m a c h i n e i n o p e r a t i n g c o n d i t i o n . t h e r e f o r e t h e r e s e a r c h o n f a u l t d i a g n o s i s o f g e a r c a s e b r i n g s m o r e a t t e n t i o n f o r m a n y r e s e a r c h e r s . a l s o l o t s o f r e s u l t s h a v e b e e n p r e s e n t e d s i n c e l a s t t wo d e c a d e s . a t p r e s e n t , t r a d i t i o n a l m e t h o d s s u c h a s t i m e r e g i o n a n d f r e q u e n c y r e g i o n a n a l y s i s a r e m a i n l y a p p l i e d t o t h e f a u l t d i a g n o s i s o f g e a r c a s e , w h i c h c a n s o l v e m a n y p r a c t i c a l p r o b l e m s e f f e c t i v e l y . i n o r d e r t o i m p r o v e t h e a c c u r a c y a n d r a p i d i t y o f f a u l t d i a g n o s i s , t h e r e a p p e a r m a n y a d v a n c e d m e t h o d s t o g e a r s f a u l t d i a g n o s i s , s u c h a s s ma l l w a v e t r a n s f o r m m e t h o d , n e u r a l n e t w o r k m e t h o d , e x p e r t s y s t e m m e t h o d e t c . i n t h i s t h e s i s , o n t h e b a s i s o f t h e t r a d i t i o n a l m e t h o d o f s i g n a l a n a l y s i s , a d v a n c e d a n a l y s i s m e t h o d s a r e i n t e g r a t e d i n t o g e a r s f a u l t d i a g n o s i s . t h u s a p e r f e c t a n d i n t e l l i g e n t e x p e r t s y s t e m o f f a u l t d i a g n o s i s b a s e d o n n e u r a l m e t h o d i s c o n s t r u c t e d a n d t h e t y p i c a l me c h a n i s m o f g e a r s f a u l t a n d i t s v i b r a t i o n c h a r a c t e r i s t i c a r e s u m m a r i z e d . t h e n t h e m e t h o d s o f g e a r s v ib r a t i o n s i g n a l a n a l y s i s a n d i t s f a u l t d i a g n o s i s a r e d e s c r i b e d i n d e t a i l . a i m i n g a t t h e t y p i c a l f a u l t c h a r a c t e r i s t i c s o f g e a r , t h e m e t h o d i s b e c a u s e t i m e r e g i o n a n a l y s i s c a n b e i n t e g r a t e d i n f r e q u e n c y r e g i o n a n a l y s i s . a n e x p e r t s y s t e m o f g e a r s f a u l t d i a g n o s i s b a s e d o n n e u r a l n e t w o r k i s c o n s t r u c t e d b y u s i n g o f v i s u a l c + + 一 i i i - 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t p r o g r a m. t h e v a l i d i t y o f t h e a n a l y s i s m e t h o d p r o p o s e d i n t h i s t h e s i s i s p r o v e d t h r o u g h c o l l e c t i n g a n d a n a l y z i n g g e a r s f a u l t s i g n a l . t h e r e s u l t i n d i c a t e s t h e e f f e c t i v e n e s s o f t h i s m e t h o d s i n c e t h a t i t c a n i m p r o v e t h e e f f i c i e n c y o f d i a g n o s i s a n d s e r v i c i n g f o r e q u i p m e n t a n d r e d u c e t h e c o s t o f s e r v i c i n g . k e y w o r d s g e a r , f a u l t d i a g n o s i s , n e u r a l n e t w o r k , w a l v e t a n a l y s i s , e x p e r t s y s t e m i v 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。 论文 中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外， 不包含其他人己 经发表或撰写过的研究成果， 也不包括本人为获得其他学位而使 用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己 在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学 位 论 文 作 者 签 名 : 4 1叮 日 期 : a n 终z h) a 8 h 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、 使 用学位论文的规定: 即学校有权保留并向国家有关部门或机构送 交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。 本人同意东北 大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索、交流。 ( 如作者和导师同意网上交流， 请在下方签名; 否则视为不 同意。 ) 学 位 论 文 作 者 签 名 : j 彗 q 签 字日 期 : d li o 5 平 1 -p) -) $ n 一 i 导 师 签 名 : a te 签 字 日 期 : ao r, 毕 : c ia 东北大学硕士学位论文 第一章 绪论 第一章 绪 论 . 1课题的提出和意义 课题的提出 随着科学技术的不断进步， 机械设备向着高性能、高效率、高自 动化和高可 靠性的方向发展。齿轮由 于具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等优点，是 改变转速和传递动力的最常用的传动部件，是机械设备的一个重要组成部分，也 是易于故障发生的一个部件，其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。 齿轮箱主要包括轴、齿轮和滚动轴承等部件，齿轮箱的运行是否正常涉及到 整个机器或机组的工况状态。由 于制造和装配误差或在不适当的条件下 ( 如载荷、 润滑等) 工作， 使齿轮箱中 零件甚至机组损伤。 据统计， 齿轮箱中 齿轮零件损坏 的比 例为6 0 % ， 齿轮本身的失效对系统影响最大tlj 。 齿轮在运行过程中，受到力、热、以及摩擦、 磨损等多 种作用， 其运行状态 不断发生变化。一旦发生故障，往往会导致严重的后果。因此，必须在事故发生 以前就能诊断出故障并加以 消除，即必须在齿轮运行过程中对其运行状态及时作 出判断，采取相应的对策，杜绝事故的发生。这样就可大大提高机器运行的可靠 性， 进一步提高机器的使用率。 对于实际中的齿轮故障，传统的听、摸、看及经常的大拆大卸、开箱解体式 人工诊断方法不仅增加了维修成本和维修周期，还因经常受主观因素的干扰而造 成很多误诊和漏诊， 远远不能适应实际需求。目 前我国齿轮故障诊断仍然以 手工 分析为主，对人的依赖程度较大， 研究相应的齿轮故障诊断技术己 成为一 种迫切 需要， 这将实现由 事后维修、定期维修到视情维修的 根本转变。因 此，为 保证齿 轮箱的正常工作， 对于其中 关键部件之一的齿轮建立一个智能的故障诊断系统是 十 分 必 要 的 i 卜 2课题的意义 齿轮故障诊断专家系统正是为上述需求而开发的计算机智能软件系统。齿轮 故障诊断专家系统是为了解决齿轮这一专门 领域的问 题而研制的计算机智能软件 一1 一 东北大学硕士学位论文 第一章 绪论 第一章 绪 论 . 1课题的提出和意义 课题的提出 随着科学技术的不断进步， 机械设备向着高性能、高效率、高自 动化和高可 靠性的方向发展。齿轮由 于具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等优点，是 改变转速和传递动力的最常用的传动部件，是机械设备的一个重要组成部分，也 是易于故障发生的一个部件，其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。 齿轮箱主要包括轴、齿轮和滚动轴承等部件，齿轮箱的运行是否正常涉及到 整个机器或机组的工况状态。由 于制造和装配误差或在不适当的条件下 ( 如载荷、 润滑等) 工作， 使齿轮箱中 零件甚至机组损伤。 据统计， 齿轮箱中 齿轮零件损坏 的比 例为6 0 % ， 齿轮本身的失效对系统影响最大tlj 。 齿轮在运行过程中，受到力、热、以及摩擦、 磨损等多 种作用， 其运行状态 不断发生变化。一旦发生故障，往往会导致严重的后果。因此，必须在事故发生 以前就能诊断出故障并加以 消除，即必须在齿轮运行过程中对其运行状态及时作 出判断，采取相应的对策，杜绝事故的发生。这样就可大大提高机器运行的可靠 性， 进一步提高机器的使用率。 对于实际中的齿轮故障，传统的听、摸、看及经常的大拆大卸、开箱解体式 人工诊断方法不仅增加了维修成本和维修周期，还因经常受主观因素的干扰而造 成很多误诊和漏诊， 远远不能适应实际需求。目 前我国齿轮故障诊断仍然以 手工 分析为主，对人的依赖程度较大， 研究相应的齿轮故障诊断技术己 成为一 种迫切 需要， 这将实现由 事后维修、定期维修到视情维修的 根本转变。因 此，为 保证齿 轮箱的正常工作， 对于其中 关键部件之一的齿轮建立一个智能的故障诊断系统是 十 分 必 要 的 i 卜 2课题的意义 齿轮故障诊断专家系统正是为上述需求而开发的计算机智能软件系统。齿轮 故障诊断专家系统是为了解决齿轮这一专门 领域的问 题而研制的计算机智能软件 一1 一 主i l 进b fi 主 全 燮塾_ _第 一 章绪 论 系统，该系统以知识为基础，故称为基于知识的系统。专家系统属于人工智能 协 r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ) 的领域范 畴， 它是根据对齿轮故障特征的分析， 对齿 轮可能要发生或己经发生的故障进行预报和分析、判断，确定故障的性质、类别、 程度、 原因、部位，指出故障发生和发展的 趋势及其后果， 提出 控制故障继续发 展及清除故障的调整、维修、治理的 对策措施， 并加以实现，最终使设备恢复到 正常工作状态。 齿轮故障诊断专家系统的应用， 在故障未发生之时， 可以 充分掌 握齿轮的工作状况和运行趋势，指导操作人员进行调控，延长设备检修周期，确 保齿轮效能的有效发挥， 尽可能 减少事故发生的 机率; 在故障将要发生或已 经发 生时，给出相关指导信息，指导运行操作，使故障不发生或减轻故障的影响与后 果， 并为维修决策提供依据，使维修工作目 的明 确、方法科学， 缩短维修时间， 同时为制定合理的检测维修制度提供基础，对保证设备的安全可靠运行及获取较 大的经济效益和社会效益，具有重大意义。其任务如下:通过监控及时地发现和 判断故障状态，并在故障发生后立即报警。一旦发现故障状态，通过诊断确定故 障产生的原因、发生的部位( 或部件) 、故障的严重程度以及对过程产生的影响和 发展趋势3 ， 。 建立了齿轮故障诊断专家系统，可以实现在诊断的基础上，提供处理方案， 或直接改变控制策略，以 便及时采取措施， 缓解或消除故障状态， 恢复正常的生 产过程。 1 . 2 机械设备故障诊断的发展及现状 机械设备的故障诊断最早产生于二十世纪六十年代。美国 是最早研究故障诊 断的国家，当时，意识到定期维修的弊病，开始变定期维修为预知维修，即在设 备正常的 运行过程中开始进行维护，以 发现潜在的故障， 及早采取措施防止突发 性故障的产生。这种主动维修方式，避免了灾难性的设备故障，避免了失修和过 剩维修， 经济效益十分显著。 根据国内 外故障诊断技术的发展特点， 大致可分为 两 个 阶 段 词 阁 。 第一 个阶段( 2 0 世纪8 0 年 代前) 是故 障诊断 技 术开 始 起步 但尚 未成熟 阶段。 美 国 早 在1 9 6 1 年就 成立了国 家机械故 障 研究 会( m f w g ) ， 在2 0 世 纪6 0 年 代 末， 美 国国家宇航局就创立机械故障预防小组， 从事故障机理研究、 检测诊断技术研究、 可靠性分析研究以及耐久性评价。美国机械工程学会领导下的锅炉压力容器监测 中心应用声发射诊断技术诊断静止设备故障。 英国在2 0 世纪6 0 年代末至7 0 年代 -2 - 主i l 进b fi 主 全 燮塾_ _第 一 章绪 论 系统，该系统以知识为基础，故称为基于知识的系统。专家系统属于人工智能 协 r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ) 的领域范 畴， 它是根据对齿轮故障特征的分析， 对齿 轮可能要发生或己经发生的故障进行预报和分析、判断，确定故障的性质、类别、 程度、 原因、部位，指出故障发生和发展的 趋势及其后果， 提出 控制故障继续发 展及清除故障的调整、维修、治理的 对策措施， 并加以实现，最终使设备恢复到 正常工作状态。 齿轮故障诊断专家系统的应用， 在故障未发生之时， 可以 充分掌 握齿轮的工作状况和运行趋势，指导操作人员进行调控，延长设备检修周期，确 保齿轮效能的有效发挥， 尽可能 减少事故发生的 机率; 在故障将要发生或已 经发 生时，给出相关指导信息，指导运行操作，使故障不发生或减轻故障的影响与后 果， 并为维修决策提供依据，使维修工作目 的明 确、方法科学， 缩短维修时间， 同时为制定合理的检测维修制度提供基础，对保证设备的安全可靠运行及获取较 大的经济效益和社会效益，具有重大意义。其任务如下:通过监控及时地发现和 判断故障状态，并在故障发生后立即报警。一旦发现故障状态，通过诊断确定故 障产生的原因、发生的部位( 或部件) 、故障的严重程度以及对过程产生的影响和 发展趋势3 ， 。 建立了齿轮故障诊断专家系统，可以实现在诊断的基础上，提供处理方案， 或直接改变控制策略，以 便及时采取措施， 缓解或消除故障状态， 恢复正常的生 产过程。 1 . 2 机械设备故障诊断的发展及现状 机械设备的故障诊断最早产生于二十世纪六十年代。美国 是最早研究故障诊 断的国家，当时，意识到定期维修的弊病，开始变定期维修为预知维修，即在设 备正常的 运行过程中开始进行维护，以 发现潜在的故障， 及早采取措施防止突发 性故障的产生。这种主动维修方式，避免了灾难性的设备故障，避免了失修和过 剩维修， 经济效益十分显著。 根据国内 外故障诊断技术的发展特点， 大致可分为 两 个 阶 段 词 阁 。 第一 个阶段( 2 0 世纪8 0 年 代前) 是故 障诊断 技 术开 始 起步 但尚 未成熟 阶段。 美 国 早 在1 9 6 1 年就 成立了国 家机械故 障 研究 会( m f w g ) ， 在2 0 世 纪6 0 年 代 末， 美 国国家宇航局就创立机械故障预防小组， 从事故障机理研究、 检测诊断技术研究、 可靠性分析研究以及耐久性评价。美国机械工程学会领导下的锅炉压力容器监测 中心应用声发射诊断技术诊断静止设备故障。 英国在2 0 世纪6 0 年代末至7 0 年代 -2 - 立 3e k * g 进dl i lc x一 一 一 一一 上 色 生 兰 生. 初， 最先开始故障诊断技术的研究，主要目 的是为了 及时发 现机械设备运行过程 中的 隐患， 减少因停机而带来的经济损失。日 本的 故障诊断技术起步稍晚， 但发 展迅速。欧洲有些国家如德国、瑞典、丹麦等在开展故障诊断仪器的研究上具有 先进水平， 这些仪器主要用于振动、噪声测试等与故障诊断技术相关的 领域。 第二 个 阶段 ( 2 0 世纪s o 年 代 起) 是 故障 诊断 技术 走向 成熟 和实 用的 阶段。 在国 外， 基于对故障诊断技术基础理论、技术方法及诊断装置等大量研究和开发的 基 础上，随着电 子计算机技术、现代测试技术、 信号处理技术以 及信号识别技术等 现代科学技术不断向故障诊断技术领域渗透，使故障诊断技术逐渐跨入了实用系 统化的时代。 2 0 世纪s o 年代开始， 利用计算机对设备故障进行有效的辅助监测和 辅助诊断已 成为重要的诊断手段， 而且对计算机诊断系统积极进行研制并应用于 实际机组。这些诊断系统主 要应用于旋转机械、 透平机试验设备的 检测与诊断。 2 o 世纪s o 年代以后， 人工智能技术和专家系统、 神经网络等开始发展， 并在实际 工程中 应用，使设备故障诊断技术达到了智能 化的高度。 智能诊断技术是当今世界发达国家的研究热点之一。在专家系统己 有较深厚 基础的国 家中. 机械、电 子设备的故障诊断 专家系统已 基本完成了 研究和试验的 阶段，开始进入广泛应用阶段。 我国的机械设备故障诊断技术起步约在二十世纪七十年代，九十年代后发 展 迅速。目 前我国在一些特定设备的故障诊断研究方面很有特色，形成了一批自己 的诊断监测产品.早期的机械设备故障诊断技术，主要应用于宇航、军工、 原子 能等一些重要的尖端工业部门.从二十世纪八十年代开始，机械设备的故障诊断 技术很快渗透到航空、交通、机械、 化工、冶金、电力等工业部门， 应用范围日 趋广泛。 现在， 机械设备的故障诊断技术主要应用于旋转机械的故障诊断、 往复 机械的故障诊断、加工过程的故障诊断、 各种基础零部件的故障诊断等。 机械设备故障诊断技术的发展表现在基础学科和前沿学科的结合。 机械设备 的故障诊断技术的实质是机器运行状态的 模式识别以 及运行状态的评估问 题， 机 械设 备的 故 障 诊 断 技术 涉 及的 主 要问 题 如图1 . 1 所 示 t71 。 因 此， 一旦 机 械 设 备的 故 障诊断技术与信息科学、系统科学、 人工智能、 计算机技术相结合， 这些当 代前 沿学科中的理论和方法必然会渗透到诊断技术中来，使得后者几乎能够与这些前 言学科同步发 展。机械设备的故障诊断技术目 前己 发展成集数学、 物理、力学、 化学、 计算机与 微电子技术、 信息处理技术、 人工智能等各专业理论与技术于一 体的新兴交叉学科。 一3 一 东北大学硕士学位论文第一章 绪论 故障机理信号检测信息处理 机械设备的故障诊断技术 故障趋势预报故障判断识别决策维修 图1 . 1 机械设备的故障诊断技术涉及的主要问 题 f i g . l . l m a i n p r o b l e m c o n c e rn i n g o n t h e m al f u n c t i o n d i a g n o s i s o f m e c h a n i c e q u i p m e n t 就现代的机械设备故障诊断技术而言，目 前正处在一个以 传感技术和测试技 术为基础，以 信号处理技术为手段的比 较成熟的常规诊断技术阶段。 这一阶段的 机械设备故障诊断技术己 在工程中 大量应用， 并产生了巨 大的经济效益。 同时， 故障诊断技术吸收了 大量现代科技成果， 使得诊断技术可以 根据振动、 噪声、 力、 温度、电 磁、光、 射线等多种故障信息实施故障诊断，由 此产生了 振 动诊断技术、 振声诊断技术、光谱诊断技术、 铁谱诊断技术、无损检测技术及红 外 和热成像诊断技术。针对故障本身的 特点，人工智能、神经网 络、 模糊数学、 灰色理论、小波分析等新兴的学科己 成功应用于机械设备的故障诊断。 机械设备故障诊断技术的实践正在由单纯依靠个人经验和直观感觉逐步发展 到依靠科学， 实现由 感性的到理性的飞跃。 实现由 简易的诊断阶段发展到 现代的 精密诊断阶段， 并逐步向仪器化、智能化的方向 发展的飞跃。 但是这一技术还没 有完全达到定量的诊断水平。实践证明，紧密结合前沿技术， 依靠计算机和软件 开展诊断是机械设备故障诊断技术发展的大趋势。 1 . 3 齿轮故障诊断的发展及现状 目 前，国内 对齿轮进行监测和诊断常用两种方法: 一是采用专用的监测分析仪 器系统;二是采用微机监测系统。专用仪器系统硬件所占比例大，处理速度快， 但这类仪器价格较高， 专用性强，处理功能固定，不易作进一步的开发， 对分析 结果的判定需要工程技术人员具有丰富的经验。 近年来，随着微型计算机的普及 和应用，以 微机为核心的信号分析与故障诊断系统得到了很大的发展。微机信号 分析与故障诊断系统不但具有灵活性高、适应能力强、易于维护和升级的特点， 而且易于推广应用，是高质量、高效率、低成本地发展机械设备故障诊断的新途 -4- 东北大学硕士学位论文第一章 绪论 故障机理信号检测信息处理 机械设备的故障诊断技术 故障趋势预报故障判断识别决策维修 图1 . 1 机械设备的故障诊断技术涉及的主要问 题 f i g . l . l m a i n p r o b l e m c o n c e rn i n g o n t h e m al f u n c t i o n d i a g n o s i s o f m e c h a n i c e q u i p m e n t 就现代的机械设备故障诊断技术而言，目 前正处在一个以 传感技术和测试技 术为基础，以 信号处理技术为手段的比 较成熟的常规诊断技术阶段。 这一阶段的 机械设备故障诊断技术己 在工程中 大量应用， 并产生了巨 大的经济效益。 同时， 故障诊断技术吸收了 大量现代科技成果， 使得诊断技术可以 根据振动、 噪声、 力、 温度、电 磁、光、 射线等多种故障信息实施故障诊断，由 此产生了 振 动诊断技术、 振声诊断技术、光谱诊断技术、 铁谱诊断技术、无损检测技术及红 外 和热成像诊断技术。针对故障本身的 特点，人工智能、神经网 络、 模糊数学、 灰色理论、小波分析等新兴的学科己 成功应用于机械设备的故障诊断。 机械设备故障诊断技术的实践正在由单纯依靠个人经验和直观感觉逐步发展 到依靠科学， 实现由 感性的到理性的飞跃。 实现由 简易的诊断阶段发展到 现代的 精密诊断阶段， 并逐步向仪器化、智能化的方向 发展的飞跃。 但是这一技术还没 有完全达到定量的诊断水平。实践证明，紧密结合前沿技术， 依靠计算机和软件 开展诊断是机械设备故障诊断技术发展的大趋势。 1 . 3 齿轮故障诊断的发展及现状 目 前，国内 对齿轮进行监测和诊断常用两种方法: 一是采用专用的监测分析仪 器系统;二是采用微机监测系统。专用仪器系统硬件所占比例大，处理速度快， 但这类仪器价格较高， 专用性强，处理功能固定，不易作进一步的开发， 对分析 结果的判定需要工程技术人员具有丰富的经验。 近年来，随着微型计算机的普及 和应用，以 微机为核心的信号分析与故障诊断系统得到了很大的发展。微机信号 分析与故障诊断系统不但具有灵活性高、适应能力强、易于维护和升级的特点， 而且易于推广应用，是高质量、高效率、低成本地发展机械设备故障诊断的新途 -4- 东 北大学硕士学 位论文第一章绪论 径。 由于齿轮传动系统结构复杂、 传动元件多。尤其是各传动元件间故障联合作 用时， 其振动信号的频率成分多而复杂， 所以 要充分提取故障信息， 准确判断滚 动轴承和齿轮的故障性质和故障源， 依赖于某一种信号处理方法很难奏效。 传统的齿轮故障诊断方法有频域分析方法和时域分析方法，它们对齿轮的分 布式故障有很好的效果。 但是对于局部缺陷， 这些诊断方法的应用效果不太理想， 尤其是在故障的初期。 近年来， 新的 诊断方 法不断的涌现，其中包括时频分析方 法(8 ) 9 1 。时 频分析方法可以 有效地应用于非平稳信号的分析， 弥补了 传统的 基于快 速傅利叶变换的频谱分析只适用于平稳信号分析的缺陷。常用的时频分析方法有 短时 傅利叶 变换、 w i g e r - v i l l e 分布和小波分析等。 小波分析是近几年才开 始应用 于振动信号处理的时频分析方法，它能同时提供振动信号的时域和频域的局部化 信息. 小波分析还具有多尺度性和 “ 数学显微” 特性， 这些特性使得小波分析能 够识别振动信号中的突变信号。另外，由于当齿轮存在缺陷时，振动信号中将包 含有与故障相关的幅度调制信号，故在齿轮的故障诊断中振动信号解调分析是一 种很有效的 方法 .m 许多 机械设备在带故障运行时， 都要伴随振动和冲击的发生。 振动和冲击的 发生也常常反映了 机械的故障。 因此目 前的 故障诊断方法大都以 振动理论为基础。 共振解调技术是近年来发展起来的对滚动轴承的点蚀、剥落、擦伤和裂纹等所谓 元件工作表面损伤类故障行之有效的方法。 齿轮的故障与滚动轴承的故障很相似， 因 此从理论上来说完全可以 将共振解调技术推广应用到齿轮的故障诊断中。 有关 研究也表明该方法在齿轮故障诊断中是完全可行和有效的。 最近两年， 有关专家在总结齿轮故障诊断成果的 基础上， 提出了 一种用于齿 轮故障诊断的综合方法“ 三谱二域法” 。 “ 三谱” 是指原始谱、 解调频谱、细 化频 谱; “ 二时 域” 是指原 始时 域和包 络时 域 1 1) 12 111 。 齿 轮的 各 类故障 在时 域波 形 中都有典型的特点，由时域波形的分析，可以大致得到三方面的故障信息: 即时域 函数的 类型( 确定性的还是随机的 ) ， 波形中 频率成分是否复杂; 振动幅值是否变 化， 变化规律如何;波形中有无明 显的冲击和调制成分。而时域特征值分析则为 故障诊断提供了定量参考。所以，借助于时域分析可对有无故障进行直观的初步 判断。 但要准确地判断齿轮故障的性质、 程度、部位和原因， 还需借助频谱分析、 解调分 析、 细化一 谱分析 等方 法 14 综上所述，齿轮的振动信号处理及故障诊断的发展趋势是采用时频域分析的 一5 一 东北大学硕士学位论文 第一章 绪论 方法。当前许多专家学者正在对小波分析和共振解调分析技术的理论进行更进一 步的 研究，并逐步应用到工程实践中 16 i ti 1 . 4 课题研究的主要内容 课题研究综合故障诊断、信号处理及人工智能等多方面的知识，开发了基于 神经网络的齿轮故障诊断专家系统。系统不仅能进行离线的信号分析，最重要的 是对齿轮的故障进行诊断， 判断齿轮故障类型。基于中文wi n d o w s操作系统， 利 用面向 对象的v i s u a l c 十 十 开发工具， c . c + + 高级编程语言，开发出了基于神经网 络的齿轮故障诊断专家系统，其中 包含了 大量的 信号分析算法， 采用模块化编程 的思想。本系统优于传统的基于d o s 的 操作平台 信号处理软件，简单可行，方便 操作。 在分析研究了 齿轮的常见失效故障模式及其特征的基础上， 针对其故障模式， 分析了齿轮振动信号分析处理及故障诊断的方法， 采用较为先进、成熟的故障诊 断方法， 针对齿轮的故障提取敏感特征参数，作为神经网络的输入样本数据并且 构建了 齿轮故障诊断神经网 络模型。 最终可以 实现对实际故障齿轮进行诊断。 课题进行以 下几方面的研究: ( 1 ) 齿轮故障机理的 研究 分析常见的齿轮失效形式， 研究各种故障引起的振动特征，以及信号振动特 征。 ( 2 ) 信号的采集与分析处理 完成信号的采样和量化， 通过a / d 转换把模拟信号变为计算机能 够处理的 数字 信号:采集后的信号可以 进行相应的分析处理， 包括信号的时域显示、幅域参数 指标计算、功率谱分析、 相关分析、数字滤波、希尔伯特、包络分析以及小波分 析。 ( 3 )故障诊断特征参数的提取 针对诊断齿轮的故障类型，从以 往的经验和相关的资料，以 及大量实验数据 的基础上，提取对各故障敏感的 特征参量，作为神经网络的输入样本数据。 ( 4 ) 神经网络在齿轮故障诊断系统中的 应用 针对齿轮故障诊断系统，构建了相应的神经网络模型。通过对实际采集的信 号数据中提取相应的特征参数来对神经网络进行训练，调整了网络中的权值和m 值。最终应用己训练好的神经网络对故障样本进行诊断。 - - 6 - - 东北大学硕士学位论文 第一章 绪论 方法。当前许多专家学者正在对小波分析和共振解调分析技术的理论进行更进一 步的 研究，并逐步应用到工程实践中 16 i ti 1 . 4 课题研究的主要内容 课题研究综合故障诊断、信号处理及人工智能等多方面的知识，开发了基于 神经网络的齿轮故障诊断专家系统。系统不仅能进行离线的信号分析，最重要的 是对齿轮的故障进行诊断， 判断齿轮故障类型。基于中文wi n d o w s操作系统， 利 用面向 对象的v i s u a l c 十 十 开发工具， c . c + + 高级编程语言，开发出了基于神经网 络的齿轮故障诊断专家系统，其中 包含了 大量的 信号分析算法， 采用模块化编程 的思想。本系统优于传统的基于d o s 的 操作平台 信号处理软件，简单可行，方便 操作。 在分析研究了 齿轮的常见失效故障模式及其特征的基础上， 针对其故障模式， 分析了齿轮振动信号分析处理及故障诊断的方法， 采用较为先进、成熟的故障诊 断方法， 针对齿轮的故障提取敏感特征参数，作为神经网络的输入样本数据并且 构建了 齿轮故障诊断神经网 络模型。 最终可以 实现对实际故障齿轮进行诊断。 课题进行以 下几方面的研究: ( 1 ) 齿轮故障机理的 研究 分析常见的齿轮失效形式， 研究各种故障引起的振动特征，以及信号振动特 征。 ( 2 ) 信号的采集与分析处理 完成信号的采样和量化， 通过a / d 转换把模拟信号变为计算机能 够处理的 数字 信号:采集后的信号可以 进行相应的分析处理， 包括信号的时域显示、幅域参数 指标计算、功率谱分析、 相关分析、数字滤波、希尔伯特、包络分析以及小波分 析。 ( 3 )故障诊断特征参数的提取 针对诊断齿轮的故障类型，从以 往的经验和相关的资料，以 及大量实验数据 的基础上，提取对各故障敏感的 特征参量，作为神经网络的输入样本数据。 ( 4 ) 神经网络在齿轮故障诊断系统中的 应用 针对齿轮故障诊断系统，构建了相应的神经网络模型。通过对实际采集的信 号数据中提取相应的特征参数来对神经网络进行训练，调整了网络中的权值和m 值。最终应用己训练好的神经网络对故障样本进行诊断。 - - 6 - - 东北大学 硕士学位论又第一 章绪论 ( 5 )系统的软件设计 把信号采集、分析、处理、智能故障诊断这几个方面的内容组合在一起， 采 用v i s u a l c 十 + 开 发工具实 现对本 系统的 开 发， 为 进一 步 应用于 现场实时 诊断 打好 基 础。 ( 6 )实验验证 通过实验模拟了几种齿轮故障模式，对现场的故障齿轮信号进行采集，使用 本系统完成对信号的分析处理和智能故障诊断。 一7 一 东北大学硕士学位论文第 二章齿轮失效 形式和信号特征分析 第二章齿轮失效形式和信号特征分析 建立齿轮故障诊断专家系统，必须对齿轮的失效形式和特征，尤其是齿轮典 型的故障特征和量化的诊断形式准确掌握。因此在进行故障诊断之前，本章对齿 轮振动机理和信号特征进行详尽研究与分析。 2 . 1齿轮的主要失效形式 齿轮在运转过程中，常常由于制造不良和操作维护不善，产生各种形式的失 效。 具 体的 失 效形 式和齿轮材料、 热处 理、 运转状态 等因 素有关。 常见的 齿轮失 效形式有四 种:即齿面磨损、齿面胶合、齿面 疲劳、 轮齿折断 17 。 表2 . 1 中 说明了 齿 轮常 见 故障的 发生比 例 阁 。 表2 . 1 齿轮常见故障发生比例 t a b l e 2 . 1 t h e p r o p o rt i o n o f c o m m o n g e a r f a u l t s 齿轮故障类型断齿点蚀划痕磨损其它 所占百分比 ( % ) 413 11 01 08 2 . 1 . 1齿面磨损 齿面磨 损包括磨粒磨损和腐蚀磨损两种主要形式。 ( 1 ) 磨粒磨损:磨料进入工作齿面啮合区， 起磨粒作用，引起磨粒磨损。 ( 2 ) 腐蚀磨损: 润滑剂中的活性成分 ( 酸、 水等) 和轮齿材料发生化学反应 造成齿轮磨损，从而引起腐蚀磨损。 磨损使齿廓显著改变， 侧隙增大， 甚至会由 于齿厚过度减薄而导致断齿。 2 . 1 . 2齿面胶合 齿面胶合分为热胶合和冷胶合两种形式。 ( 1 ) 热胶合: 在较高的滑动速度下， 啮合的 两齿面实际接触区金属融化焊而 粘着，粘着金属随齿面相对运动而撕落。 ( 2 ) 冷胶合: 在较低滑动速度下， 重载齿轮在较高的局部压力下， 使两啮合 齿面间的表面膜被刺破，因金属直接接触而导致两齿面粘着，随齿面相对运动沿 一8 一 东北大学硕士学位论文第 二章齿轮失效 形式和信号特征分析 第二章齿轮失效形式和信号特征分析 建立齿轮故障诊断专家系统，必须对齿轮的失效形式和特征，尤其是齿轮典 型的故障特征和量化的诊断形式准确掌握。因此在进行故障诊断之前，本章对齿 轮振动机理和信号特征进行详尽研究与分析。 2 . 1齿轮的主要失效形式 齿轮在运转过程中，常常由于制造不良和操作维护不善，产生各种形式的失 效。 具 体的 失 效形 式和齿轮材料、 热处 理、 运转状态 等因 素有关。 常见的 齿轮失 效形式有四 种:即齿面磨损、齿面胶合、齿面 疲劳、 轮齿折断 17 。 表2 . 1 中 说明了 齿 轮常 见 故障的 发生比 例 阁 。 表2 . 1 齿轮常见故障发生比例 t a b l e 2 . 1 t h e p r o p o rt i o n o f c o m m o n g e a r f a u l t s 齿轮故障类型断齿点蚀划痕磨损其它 所占百分比 ( % ) 413 11 01 08 2 . 1 . 1齿面磨损 齿面磨 损包括磨粒磨损和腐蚀磨损两种主要形式。 ( 1 ) 磨粒磨损:磨料进入工作齿面啮合区， 起磨粒作用，引起磨粒磨损。 ( 2 ) 腐蚀磨损: 润滑剂中的活性成分 ( 酸、 水等) 和轮齿材料发生化学反应 造成齿轮磨损，从而引起腐蚀磨损。 磨损使齿廓显著改变， 侧隙增大， 甚至会由 于齿厚过度减薄而导致断齿。 2 . 1 . 2齿面胶合 齿面胶合分为热胶合和冷胶合两种形式。 ( 1 ) 热胶合: 在较高的滑动速度下， 啮合的 两齿面实际接触区金属融化焊而 粘着，粘着金属随齿面相对运动而撕落。 ( 2 ) 冷胶合: 在较低滑动速度下， 重载齿轮在较高的局部压力下， 使两啮合 齿面间的表面膜被刺破，因金属直接接触而导致两齿面粘着，随齿面相对运动沿 一8 一 东北大学硕士学位论文 滑动方向撕伤。 第 二章齿轮失效形式 和信号特征分析 2 . 1 . 3齿面疲劳 齿面疲劳的基本形式是点 蚀与剥落。其特点是，工作齿面存在磨擦与磨损作 用，且表层发生塑变与发热。 齿面疲劳是在过大的当 量接触应力和应力集中 作用下， 表层塑性变形， 逐渐 积累 而引 起微观穿晶断裂形成原始微裂纹， 此裂纹 源向齿面方向 按疲劳裂纹扩展 规律发展，以 致齿面掉下一片片贝壳状的材料，即形成点蚀。由点蚀扩展而连成 一大片材料脱落或从齿表面层内向 外延伸扩展而使较大片金属剥离齿面， 从而形 成剥落。 2 . 1 . 4轮齿折断 轮齿折断根据断齿的原因，可分为过载折断，疲劳折断和随机折断等。 ( 1 ) 过载折断:由于短时 意外的 严重过载， 使得轮齿的 应力