專利名稱:一種大型低速重載齒輪箱故障診斷的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種大型低速重載齒輪箱故障診斷的方法，利用兩個(gè)齒輪所在軸的軸頻fri和嚙合頻率fm，考慮齒輪的長周期和短周期故障，對(duì)比雙特征判據(jù)進(jìn)行判斷，并利用小波分析進(jìn)行更精確判斷的方法，屬于大型低速重載齒輪箱故障診斷領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
企業(yè)進(jìn)行機(jī)械故障診斷，主要是判斷機(jī)械零件失效(劣化)程度。平穩(wěn)功率振動(dòng)主要由正弦信號(hào)、類正弦信號(hào)及部分不足引起沖擊的隨機(jī)信號(hào)，這一部分信號(hào)在常規(guī)譜圖中反映為不同頻率的棒線或倍頻棒線族。而沖擊性功率的振動(dòng)特征可清晰地反映在共振解調(diào)譜圖上，并也以與零件特征頻率相等的棒線或倍頻棒線族的形式出現(xiàn)；隨機(jī)沖擊則以全頻雜亂譜線族的形式出現(xiàn)于共振解調(diào)譜上。它們可以通過傳統(tǒng)的傅立葉變換得到，但是傳統(tǒng)傅立葉分析也有其局限性，它不具有局部定位能力。
安邦健在《設(shè)備管理&維修》1998，No.6中提出故障診斷“雙特征判別法”來進(jìn)行齒輪的故障診斷齒輪總是以一對(duì)嚙合齒輪的形式出現(xiàn)的。以圖1齒輪箱為例，Z1在I軸上，Z2、Z3在II軸上，Z4在III軸上，M為電機(jī)，L為聯(lián)軸節(jié)。Z1＝13，Z2＝45，Z3＝20，Z4＝47。
一對(duì)嚙合的齒輪有三個(gè)特征頻率，即二個(gè)齒輪各自所在軸的軸頻率fri和它們共有的嚙合頻率fm。齒輪所在軸的軸頻率正好反映齒輪長周期公差重復(fù)的頻率。長周期公差常見的有基圓偏心、周節(jié)積累誤差超差等，短周期故障常見的有個(gè)別或部分齒有傷等。Z1的軸頻為fr1，Z2的軸頻為fr2，Z3的軸頻為fr3，Z4的軸頻為fr4，齒輪的嚙合頻率反映齒輪短周期公差重復(fù)的頻率，也就是每一對(duì)齒嚙合的頻率，它的數(shù)值等于齒輪的齒數(shù)乘以所在軸的軸頻。例如Z1Z2的嚙合頻率fm Z1Z2＝fr1·Z1＝fr2·Z2同理fmZ3Z4＝fr3·Z3＝fr4·Z4齒輪嚙合頻率既可以反映一對(duì)嚙合齒輪的短周期誤差(如齒形誤差、相鄰周節(jié)差等)，也可以反映一對(duì)嚙合齒輪的長周期誤差(如周節(jié)積累誤差等)，對(duì)齒輪的診斷必須同時(shí)考慮齒輪的長周期故障與短周期故障。齒輪故障診斷的雙特征判據(jù)如表1和表2所示。
表1 齒輪短周期故障的雙特征判據(jù)(特征頻率fm)
表2 齒輪長周期故障的雙特征判據(jù)(特征頻率fri)
注狀態(tài)1與0表示有與沒有fm譜線。狀態(tài)1時(shí)，加速度計(jì)上信號(hào)幅值大于2m/s2。
“雙特征判別法”對(duì)非低速重載齒輪箱的診斷結(jié)果準(zhǔn)確，但是對(duì)于低速重載齒輪箱的診斷，由于特征信號(hào)難于有效提取，所以診斷結(jié)果不夠準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是為了解決“雙特征判別法”無法有效解決大型低速重載齒輪箱診斷的問題，提出了一種大型低速重載齒輪箱故障診斷的方法。
本發(fā)明是一種在“雙特征判別法”的基礎(chǔ)上，結(jié)合小波分析，有效提取故障特征，進(jìn)行診斷的“三特征判別法”，所述的故障信號(hào)“三特征判別法”就是在常規(guī)傅立葉譜圖上分析平穩(wěn)功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，在共振解調(diào)傅立葉譜圖上分析沖擊功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，利用小波分析沖擊故障振動(dòng)信號(hào)特征。其采用如下步驟1、利用具有濾波與寬帶解調(diào)兩種預(yù)處理功能的診斷儀采集振動(dòng)信號(hào)，在常規(guī)傅立葉譜圖上分析平穩(wěn)功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，在共振解調(diào)傅立葉譜圖上分析沖擊功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，將振動(dòng)信號(hào)的濾波譜與解調(diào)譜進(jìn)行分析，當(dāng)振動(dòng)信號(hào)的幅值大于2m/s2，認(rèn)為出現(xiàn)特征頻率譜線，信號(hào)特征用1表示，否則用0表示；2、確定振動(dòng)幅值有明顯變化的頻段；選擇振動(dòng)信號(hào)幅值為其他頻段上振動(dòng)信號(hào)幅值1.25倍以上的頻段，將此頻段認(rèn)定為振動(dòng)幅值有明顯變化的頻段；3、計(jì)算振動(dòng)幅值有明顯變化頻段的每小時(shí)的小波分層突變系數(shù)；所述的小波分層突變系數(shù)(量綱為1)為每隔固定的分鐘數(shù)取一個(gè)數(shù)據(jù)，每1小時(shí)一個(gè)數(shù)據(jù)組，統(tǒng)計(jì)在1小時(shí)內(nèi)小波某一層分解中大幅值(其中大幅值是幅值的極值點(diǎn))數(shù)據(jù)占全部數(shù)據(jù)的比例，稱這一比例值為小波分層突變系數(shù)，即
4、用每小時(shí)的小波分層突變系數(shù)作趨勢(shì)圖；其中小波分析列中，當(dāng)5層突變系數(shù)發(fā)生突變時(shí)，將振動(dòng)信號(hào)特征定為1，否則為0。
5、根據(jù)步驟1中判斷的是否出現(xiàn)特征頻率譜線以及小波分層突變系數(shù)所作的趨勢(shì)圖，做出分別如表3、表4、表5所示的“三特征判別法”判據(jù)，根據(jù)表中的故障對(duì)策進(jìn)行故障判斷。
表3 齒輪短周期故障的三特征判別法判據(jù)(特征頻率fm)
表4 齒輪長周期故障的三特征法判據(jù)(特征頻率fri)
表5 軸承故障的三特征法判據(jù)(軸承各特征頻率fri)
所述步驟3中的固定的分鐘數(shù)為3分鐘，1小時(shí)內(nèi)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為20個(gè)。
本發(fā)明的原理為相對(duì)傳統(tǒng)的傅立葉變換，小波分析在信號(hào)的特征提取方面具有較大的優(yōu)越性。這主要表現(xiàn)在小波分析同時(shí)具有較好的時(shí)、頻特性。小波分析具有多分辨率分析的特點(diǎn)，在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率，在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率，非常適合探測正常信號(hào)中夾帶的瞬間反常現(xiàn)象并展示其成分。
小波分析基礎(chǔ)圖2為小波分析示意圖。當(dāng)信號(hào)x(n)的采樣頻率滿足采樣定理時(shí)，數(shù)字頻率必限制在-π～π之間。此時(shí)可分別用理想低通(L)與理想高通濾波器(H)將它分解成(對(duì)正頻率部分而言)頻帶在0～π/2的低頻部分和頻帶在π/2～π的高頻部分，分別反映信號(hào)的概貌與細(xì)節(jié)。處理后的兩路輸出必定正交(因頻帶不交疊)，而且由于兩種輸出的頻帶均減半，因此采樣率可減半而不致引起信息的丟失。
類似的過程對(duì)每次分解后的低頻部分可重復(fù)進(jìn)行下去，即每一級(jí)分解把該級(jí)輸入信號(hào)分解成一個(gè)低頻的粗略逼近和一個(gè)高頻的細(xì)節(jié)部分；而且每級(jí)輸出采樣率可以再減半，這樣就將原始信號(hào)x(n)行了多分辨率分解。
從圖2(圖中A為高頻部分信號(hào)細(xì)節(jié)，B為低頻部分平滑概貌)可以看出小波分析將信號(hào)在不同尺度上展開，提取信號(hào)在不同頻帶的特征，同時(shí)保留信號(hào)在各尺度上的時(shí)域特征；小波分析每次對(duì)信號(hào)的低頻部分進(jìn)行分解，高頻部分保留不動(dòng)，而且它的頻率分辨率與2j(j為小波分解的級(jí)數(shù))成正比。因此，可對(duì)信號(hào)低頻部分做詳細(xì)觀察。
采用本發(fā)明能有效提高低速重載齒輪箱故障診斷率。
圖1齒輪箱傳動(dòng)簡圖；圖2小波分析示意圖；圖中，A為高頻部分信號(hào)細(xì)節(jié)，B為低頻部分平滑概貌圖3某鋼廠初軋機(jī)齒輪箱傳動(dòng)簡圖；圖4故障發(fā)生前測點(diǎn)3原始波形及小波五層低頻分解部分；圖4的分圖測量的時(shí)間分別為(a)17:45，b)18:00，(c)18:15，(d)18:18圖5故障發(fā)生后測點(diǎn)3原始波形及小波五層低頻分解部分；圖5的分圖測量的時(shí)間分別為(a)18:48，(b)19:54，(c)19:57，(d)20:03(設(shè)備徹底崩潰)
圖6各測點(diǎn)小波五層突變系數(shù)的變化。
分圖分別代表的測點(diǎn)為(a)測點(diǎn)3，(b)測點(diǎn)4，(c)測點(diǎn)5，(d)測點(diǎn)具體實(shí)施方式
結(jié)合本發(fā)明方法的內(nèi)容提供一下實(shí)施例圖3為某鋼廠初軋機(jī)齒輪箱傳動(dòng)圖。在初軋機(jī)齒輪箱上裝配了一套監(jiān)測系統(tǒng)，六個(gè)測點(diǎn)分別布置在齒輪箱不同部位。C10軸承由于重載、雜質(zhì)等外界影響，滾動(dòng)體發(fā)生點(diǎn)蝕、磨損和松動(dòng)現(xiàn)象，直到2003年5月6日18時(shí)45分時(shí)，在軋鋼時(shí)軋制力的突然沖擊下外圈破裂。當(dāng)軸承破碎后，軸VI底部失去支撐，無法在其廻轉(zhuǎn)中心上旋轉(zhuǎn)，運(yùn)行失衡，其上的齒輪傳動(dòng)關(guān)系遭到破壞，齒面受力不均，最后在各種復(fù)雜力的作用下，多個(gè)齒輪上的輪齒被折斷。
(1)利用具有濾波與寬帶解調(diào)兩種預(yù)處理功能的便攜式診斷儀采集振動(dòng)信號(hào)，在常規(guī)傅立葉譜圖上分析平穩(wěn)功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，在共振解調(diào)傅立葉譜圖上分析沖擊功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，將振動(dòng)信號(hào)的濾波譜與解調(diào)譜進(jìn)行分析，當(dāng)振動(dòng)信號(hào)的幅值大于2m/s2，認(rèn)為出現(xiàn)特征頻率fm譜線，沖擊和平穩(wěn)信號(hào)特征為1；(2)確定振動(dòng)幅值有明顯變化的頻段初軋機(jī)大型齒輪箱輸出軸轉(zhuǎn)速較低，齒輪箱所包含的頻率成分主要是0～1000Hz的中低頻成分。由于DB5小波函數(shù)較其它小波分析能更明顯地反映出故障特征，選擇該函數(shù)將信號(hào)逐層分解成[0，500]，[0，250]，[0，125]，[0，62.5]，[0，31.25]等5個(gè)頻段，分別對(duì)應(yīng)尺度1到尺度5，然后比較每個(gè)頻段的分解波形。通常，[0，500]Hz含有各種中低頻成分，[0，250]Hz已不包含聯(lián)軸節(jié)嚙合頻率和齒輪軸承特征頻率的高次諧波，[0，125]Hz含有部分高速軸軸承外圈特征頻率和Z3/Z4齒輪嚙合頻率，[0，62.5]Hz含有部分高速軸軸承滾動(dòng)體特征頻率，[0，31.25]Hz則以各軸軸頻和軸承保持架特征頻率為主。若某一頻段波形振動(dòng)幅值為其他頻段上振動(dòng)幅值1.25倍以上，就可以選取該頻段信號(hào)應(yīng)用小波分層突變系數(shù)進(jìn)行設(shè)備劣化預(yù)測和故障診斷。
圖4為故障發(fā)生前測點(diǎn)3在17:45、18:00、18:15、18:18時(shí)刻的原始波形及小波三、四、五層分解圖，由.17時(shí)45分的波形可以看到原始波形變化最快，沒有明顯突變點(diǎn)；第五層分解波形變化最慢，基本平坦，但是在0.65s處振動(dòng)幅值有明顯突變，其振動(dòng)幅值為其他頻段上振動(dòng)幅值1.3以上，據(jù)此可以選取第五層應(yīng)用小波分層突變系數(shù)，同時(shí)也表明故障零部件的特征頻率處于[0，31.25Hz]的低頻段(表6)。
表6 17時(shí)45分的波形圖貌
圖5分別為同一測點(diǎn)在故障發(fā)生后的18:48、19:54、19:57、20:03時(shí)刻原始波形及小波低頻各層分解結(jié)果。此時(shí)，原始時(shí)域波形發(fā)生嚴(yán)重畸變，各層波形均變化劇烈，至20:03徹底崩潰前，各層波形又趨于平緩，第五層[0，31.25]Hz頻段尤為顯著，將[0，31.25]Hz頻段定為明顯變化的頻段，選取該頻段信號(hào)應(yīng)用小波分層突變系數(shù)進(jìn)行設(shè)備劣化預(yù)測和故障診斷。
(3)計(jì)算幅值明顯變化的[0，31.25]Hz頻段小波五層突變系數(shù)根據(jù)以上分析，以1小時(shí)為數(shù)據(jù)段，計(jì)算小波五層突變系數(shù)，即小波五層突變系數(shù)＝小波五層低頻分解大幅值數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)/1小時(shí)內(nèi)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)(20個(gè)數(shù)據(jù))從表7可以看出，在17:24-18:21這一段時(shí)間內(nèi)，小波五層低頻分解在100以上為大幅值數(shù)據(jù)有17:45、18:15、18:18三個(gè)，因此突變系數(shù)為3/20＝0.15。
在18:24-19:21一小時(shí)內(nèi)數(shù)據(jù)里，100以上大幅值數(shù)據(jù)有七個(gè)，突變系數(shù)＝7/20＝0.35。
在19:06-20:03一小時(shí)內(nèi)數(shù)據(jù)里，100以上大幅值數(shù)據(jù)有十二個(gè)，突變系數(shù)＝12/20＝0.60。
表7 17:24-20:03測點(diǎn)3原始波形及小波層低頻分解部分
(4)用每小時(shí)的小波五層突變系數(shù)作趨勢(shì)圖圖6所示為各測點(diǎn)小波分層突變系數(shù)的變化情況，從測點(diǎn)3、4、5上可以清楚的看到隨著時(shí)間的推移，突變系數(shù)呈增大趨勢(shì)。
(5)根據(jù)趨勢(shì)圖預(yù)測運(yùn)行設(shè)備劣化情況，并初步判斷有故障隱患的零部件從圖6上可以看到有隱患零部件劣化發(fā)展的趨勢(shì)3、4、5號(hào)測點(diǎn)在齒輪箱突發(fā)事故前6小時(shí)(即14時(shí)左右)，趨勢(shì)圖就有明顯的上升，據(jù)此可以采取應(yīng)急措施。由圖4可見有多個(gè)時(shí)刻(例如17:45、18:00、18:15、18:18)小波五層低頻分解部分振幅變化劇烈，小波分析信號(hào)特征為1，結(jié)合(1)的特征(沖擊和平穩(wěn)信號(hào)特征為1)，這表明轉(zhuǎn)速低的輸出軸軸承磨損是主要故障。
權(quán)利要求
1.一種大型低速重載齒輪箱故障診斷的方法，其特征在于在常規(guī)傅立葉譜圖上分析平穩(wěn)功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，在共振解調(diào)傅立葉譜圖上分析沖擊功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，利用小波分析沖擊故障振動(dòng)信號(hào)特征，具體采用如下步驟1)、利用具有濾波與寬帶解調(diào)兩種預(yù)處理功能的診斷儀采集振動(dòng)信號(hào)，在常規(guī)傅立葉譜圖上分析平穩(wěn)功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，在共振解調(diào)傅立葉譜圖上分析沖擊功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，將振動(dòng)信號(hào)的濾波譜與解調(diào)譜進(jìn)行分析，當(dāng)振動(dòng)信號(hào)的幅值大于2m/s2，認(rèn)為出現(xiàn)特征頻率譜線，信號(hào)特征用1表示，否則用0表示；2)、確定振動(dòng)幅值有明顯變化的頻段；選擇振動(dòng)信號(hào)幅值為其他頻段上振動(dòng)信號(hào)幅值1.25倍以上的頻段，將此頻段認(rèn)定為振動(dòng)幅值有明顯變化的頻段；3)、計(jì)算振動(dòng)幅值有明顯變化頻段的每小時(shí)的小波分層突變系數(shù)；所述的小波分層突變系數(shù)，量綱為1每隔固定的分鐘數(shù)取一個(gè)數(shù)據(jù)，每1小時(shí)一個(gè)數(shù)據(jù)組，統(tǒng)計(jì)在1小時(shí)內(nèi)小波某一層分解中大幅值，其中大幅值是幅值的極值點(diǎn)，數(shù)據(jù)占全部數(shù)據(jù)的比例，稱這一比例值為小波分層突變系數(shù)，即 4)、用每小時(shí)的小波分層突變系數(shù)作趨勢(shì)圖；其中小波分析列中，當(dāng)5層突變系數(shù)發(fā)生突變時(shí)，將振動(dòng)信號(hào)特征定為1，否則為0；5)、根據(jù)步驟1)中判斷的是否出現(xiàn)特征頻率譜線以及小波分層突變系數(shù)所作的趨勢(shì)圖，做出分別如表3、表4、表5所示的“三特征判別法”判據(jù)，根據(jù)表中的故障對(duì)策進(jìn)行故障判斷；表3齒輪短周期故障的三特征判別法判據(jù)，特征頻率fm
表4齒輪長周期故障的三特征法判據(jù)，特征頻率fri
表5軸承故障的三特征法判據(jù)，軸承各特征頻率fri
2.根據(jù)權(quán)利要求
1所述的一種大型低速重載齒輪箱故障診斷的方法，其特征在于所述步驟3)中的固定的分鐘數(shù)為3分鐘，1小時(shí)內(nèi)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為20個(gè)。
專利摘要
一種大型低速重載齒輪箱故障診斷的方法，屬于大型低速重載齒輪箱故障診斷領(lǐng)域。是一種在“雙特征判別法”的基礎(chǔ)上，結(jié)合小波分析，有效提取故障特征，進(jìn)行診斷的“三特征判別法”，所述的故障信號(hào)“三特征判別法”就是在常規(guī)傅立葉譜圖上分析平穩(wěn)功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，在共振解調(diào)傅立葉譜圖上分析沖擊功率故障振動(dòng)信號(hào)特征，利用小波分析沖擊故障振動(dòng)信號(hào)特征。采用本發(fā)明能有效提高低速重載齒輪箱故障診斷率。
文檔編號(hào)G01M7/00GK1995946SQ200610169830
公開日2007年7月11日 申請(qǐng)日期2006年12月29日
發(fā)明者高立新, 張雪松, 張建宇, 胥永剛, 葉輝, 周兵, 魏厚培, 黃漢東, 彭世春, 吳麗娟, 李仁科, 李金玉, 李欣, 唐彥斌 申請(qǐng)人:北京工業(yè)大學(xué)導(dǎo)出引文BiBTeX, EndNote, RefMan