齒輪失效分析及其故障診斷方法研究

龔寄

（湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院，湖南長沙410205）

齒輪失效分析及其故障診斷方法研究

龔寄

（湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院，湖南長沙410205）

齒輪傳動裝置因具有結(jié)構(gòu)簡單、緊湊，傳動比準(zhǔn)確等獨特的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢和傳動優(yōu)勢而應(yīng)用廣泛于許多機器中。由于齒輪在工作過程中齒輪的失效主要發(fā)生在輪齒部位，結(jié)合齒輪在負載狀態(tài)下的幾種常見失效形式及其機理分析，提出了相應(yīng)的齒輪輪齒失效的預(yù)防措施，分別從齒輪的設(shè)計、加工、使用和維護等方面盡量延緩輪齒的失效；對已經(jīng)發(fā)生失效的齒輪總結(jié)了幾種行之有效的故障診斷方法，分別通過時頻分析法、解調(diào)分析法、統(tǒng)計分析法、多傳感器數(shù)據(jù)融合法以及智能診斷法從復(fù)雜的振動信號中提取和分離與齒輪故障特征有關(guān)的微弱信號以實現(xiàn)齒輪和齒輪傳動系統(tǒng)的故障診斷。

齒輪；失效分析；故障診斷預(yù)報

齒輪傳動裝置因具有結(jié)構(gòu)簡單、緊湊，傳動比準(zhǔn)確等獨特的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢和傳動優(yōu)勢而廣泛應(yīng)用于許多機器中。齒輪作為齒輪傳動裝置的重要基礎(chǔ)件，其工作狀態(tài)關(guān)系到整臺機器的工作性能甚至導(dǎo)致重大的安全生產(chǎn)事故。為此，在齒輪發(fā)生故障之前或故障初期，如果能及時發(fā)現(xiàn)并判斷故障類型，及時組織設(shè)備檢修，對預(yù)防生產(chǎn)安全事故和重大經(jīng)濟損失都有十分重要的意義［1］。本文先針對齒輪的幾種失效進行分析，然后討論了故障齒輪的診斷方法。

1　齒輪的失效形式及其成因

齒輪傳動由于種類較多，齒輪材料和制造工藝及工況條件不同，其失效形式及影響因素也較多。因而有多種不同的失效形式。分析不同失效類型的形成機理及辨別其相應(yīng)特征，則是提出失效預(yù)防方法的前提。齒輪失效的形式及成因主要如下［1］：

（1）齒面疲勞。輪齒嚙合時，齒頂表面受壓應(yīng)力，齒根表面受拉應(yīng)力，導(dǎo)致齒輪表面層深處產(chǎn)生脈動循環(huán)變化的剪應(yīng)力。當(dāng)循環(huán)次數(shù)超過某一極限，工作齒面將因疲勞而產(chǎn)生裂紋。隨后裂紋開始擴展，導(dǎo)致齒面金屬剝落，形成點狀小凹坑，稱為點蝕。當(dāng)點蝕逐漸擴大，齒面出現(xiàn)大塊金屬剝落，稱為接觸疲勞剝落。很多情況下，由于齒輪材質(zhì)不均勻，或局部擦傷等，輪齒齒面上就容易出現(xiàn)接觸疲勞和剝落。

（2）齒面磨損。齒輪副工作過程中，輪齒表面接觸和摩擦導(dǎo)致材料消耗，稱為磨損。其中又以磨粒磨損較為常見，多發(fā)生在開式齒輪傳動裝置中的輪齒齒頂、齒根部位，而閉式齒輪傳動裝置中，當(dāng)潤滑油含有雜質(zhì)顆粒時也易造成齒面磨損。當(dāng)磨損使齒廓側(cè)隙顯著加大，齒厚過度減薄時可能斷齒。

（3）齒面膠合。當(dāng)齒輪副在高速重載時，由于散熱不足或潤滑不良等使齒面接觸區(qū)內(nèi)金屬局部熔焊，使兩齒輪工作齒面的金屬膠合粘連而產(chǎn)生撕裂傷痕，稱為齒面膠合。

（4）塑性變形。當(dāng)齒輪副過載或低速重載時，輪齒材料所受應(yīng)力超過屈服極限而產(chǎn)生塑性流動，形成齒面或齒體的塑性變形。

（5）輪齒折斷。齒輪由于疲勞或沖擊、偏載及材料不均勻，齒輪的一個或多個輪齒局部或整體斷裂的現(xiàn)象。輪齒折斷按形成機理分為疲勞折斷和過載折斷。由于周期性載荷的反復(fù)作用，齒根材料產(chǎn)生疲勞裂紋，當(dāng)裂紋擴大到齒輪無法承受載荷時發(fā)生疲勞折斷；而齒輪在過載、受到?jīng)_擊時發(fā)生突然斷裂，即過載折斷，多見于脆性材料制成的齒輪。

2　預(yù)防齒輪失效的措施

齒輪是機械設(shè)備中用來傳遞動力的重要部件，而齒輪故障又時常發(fā)生，這無疑會對機械的整體運作產(chǎn)生不利影響。所以，有必要對齒輪失效進行預(yù)防。常見的方法有［2］：

（1）合理設(shè)計

在設(shè)計齒輪傳動時，合理優(yōu)化齒輪傳動結(jié)構(gòu)方案，計算并校核齒輪的受力，確保齒根彎曲強度及齒面接觸強度。對于高速大功率齒輪傳動，計算還應(yīng)保證抗膠合能力，從而從齒輪設(shè)計層面預(yù)防齒輪的失效。

（2）材料選擇

正確選擇齒輪材料，首先要滿足齒輪工作條件的要求。例如，用于飛行器上的齒輪，要滿足質(zhì)量小，傳動功率大和可靠性高的要求，因此選擇機械性能高的合金鋼；礦山機械中的齒輪傳動，一般功率大，工作速度低，周圍環(huán)境中粉塵含量高，因此常選用鑄鋼或鑄鐵材料。然后根據(jù)設(shè)計計算所知的材料強度極限，選擇恰當(dāng)?shù)匿摬呐铺?。此外，材料的選擇還要考慮齒輪尺寸、毛坯成型方法及熱處理和制造工藝等。

（3）制造工藝

制造齒輪時，通過改進生產(chǎn)工藝，確保齒輪制造精度和表面粗糙度，通過恰當(dāng)?shù)臒崽幚砉に?，調(diào)整齒輪材質(zhì)組織，提高輪齒硬度，提高齒面抗剝落能力。

（4）正確安裝

齒輪副只有正確安裝才能確保正確嚙合、防止偏載、降低噪聲。在齒輪安裝時，確保中心距安裝誤差在允許范圍內(nèi)，確保兩齒輪軸平行度滿足要求，防止齒輪齒面接觸不均勻，從而提高齒輪的使用壽命。

（5）維護保養(yǎng)

為了確保齒輪傳動正常，需定期對齒輪傳動裝置進行例行檢查、維護保養(yǎng)。如定期檢查、更換潤滑油，清理雜質(zhì)顆粒，檢查齒輪運行狀況，及早發(fā)現(xiàn)潛在問題，并及時檢修。對高速重載齒輪傳動裝置，要檢查潤滑油溫升，做好通風(fēng)散熱。

3　齒輪故障的診斷方法

前面通過對齒輪失效形式及成因的分析，可根據(jù)失效特征判別齒輪故障類型，及時解除故障，提出改進方案。但在齒輪傳動投入使用之后，為了確保正常生產(chǎn)秩序、提高經(jīng)濟效益并確保生產(chǎn)安全，必須對齒輪傳動的故障做到早知道早預(yù)防。而不是等到齒輪失效發(fā)生后才處理。為此，研究齒輪故障診斷方法就有特別重要的現(xiàn)實意義。

齒輪傳動主要通過旋轉(zhuǎn)嚙合傳遞力和運動，而旋轉(zhuǎn)嚙合必將產(chǎn)生某種形式的機械振動。當(dāng)齒輪傳動發(fā)生故障時，如齒面磨損、點蝕、變形、制造或安裝誤差等將改變正常的齒輪嚙合振動的形式，也即在這些振動信號中，必然包含有齒輪故障的特征信息。監(jiān)測、分析這些故障信息就可實現(xiàn)齒輪傳動的故障診斷。而從這些振動信號中提取和分離與齒輪故障特征有關(guān)的微弱信號則是故障診斷的關(guān)鍵和難點。目前使用的主要方法可分為以下幾類［1］：

（1）時頻分析法

利用振動信號進行時域分析并給出結(jié)果，是最簡單直接的方法。根據(jù)測量所用傳感器的不同，振動時域波形的示性指標(biāo)主要有：1）振動幅值，如峰值、均方根值等；2）振動周期和頻率；3）相位；4）其它指標(biāo)，如偏度、峭度、均方根波形因數(shù)、峰值因數(shù)、裕度因數(shù)等。其中最常用的是均方根值和峭度值。將振動信號從時域變換到頻域進行譜分析，往往能得到更多的特征信息。在分析時，首先應(yīng)注意幅值較高的譜峰，分析產(chǎn)生這些頻率分量的原因。如果這些頻率分量不隨時間變化，通常不影響機器的正常運轉(zhuǎn)。但是，如果一些頻率分量開始幅值較小，但增長很快，則意味著齒輪故障正在產(chǎn)生和發(fā)展。頻譜分析法主要有相關(guān)譜分析、最大熵譜分析、小波分析等方法、全譜、全息譜和全矢譜分析［3-4］等。

（2）解調(diào)分析法

由于齒輪軸的轉(zhuǎn)頻、載荷波動、故障等調(diào)制齒輪嚙合頻率，齒輪傳動的振動信號頻譜常常表現(xiàn)為嚙合頻率及其諧波邊帶。當(dāng)齒輪工作正常時，這些振動頻譜基本保持不變；而當(dāng)齒輪出現(xiàn)故障時，頻譜邊帶和幅值將發(fā)生變化。如輪齒發(fā)生裂紋，故障齒輪每轉(zhuǎn)都會產(chǎn)生一次局部調(diào)制［5］。若對振動信號進行解調(diào)，并從時域變換到頻域分析，往往能得到更多的特征信息?；诮庹{(diào)思路的方法主要有倒頻分析、包絡(luò)分析等。

（3）統(tǒng)計分析法

對于高斯信號，其統(tǒng)計特性可由其均值（一階矩）和方差（二階矩）來描述。而對于非高斯信號，就需要用更高階的統(tǒng)計量來描述。在齒輪早期故障時，振動和噪聲信號中故障調(diào)制信息微弱，常常被淹沒在噪聲之中?；贖ilbert變換構(gòu)造解析信號，然后計算包絡(luò)信號的高階統(tǒng)計量，從而提取機械故障特征。該方法可以較容易地將正常齒輪信號和齒輪裂紋、斷齒的信號分離。

（4）多傳感器數(shù)據(jù)融合法

在故障診斷領(lǐng)域，由于現(xiàn)代機械系統(tǒng)日益復(fù)雜，僅靠單一傳感器采集存在信息量不足、信噪比和可信度較低等問題，而采用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)可對多信息源進行綜合處理。數(shù)據(jù)融合包括數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。其中決策層融合對帶寬要求低，處理較靈活，能較好地反映各類型信息，得到了更廣泛的關(guān)注。

（5）智能診斷法

針對齒輪輪齒的智能故障診斷法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、失效樹分析、專家系統(tǒng)等。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色理論應(yīng)用更廣泛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于在非線性問題的自學(xué)習(xí)和在線預(yù)報方面有很強的優(yōu)勢，目前已經(jīng)在輪齒的失效診斷和預(yù)報方面得到了廣泛的應(yīng)用；而灰色理論系統(tǒng)中由于只有部分信息已知，在將灰色系統(tǒng)應(yīng)用于輪齒的故障診斷時，把帶有故障的齒輪系統(tǒng)抽象為一灰色系統(tǒng)，將系統(tǒng)的灰色建模，灰色聚類等數(shù)學(xué)方法與信號處理技術(shù)有機結(jié)合，達到系統(tǒng)預(yù)見的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，從而到輪齒故障的內(nèi)在情況。

4　結(jié)束語

本文通過對齒輪失效的形成及成因進行分析，從而提高辨別齒輪失效特征的能力及提出恰當(dāng)?shù)氖ьA(yù)防方法。而在齒輪失效后，應(yīng)根據(jù)失效特征及產(chǎn)生機理，分析其失效形式、失效程度和預(yù)防措施，及時記錄總結(jié)，為齒輪的設(shè)計、維護等提供參考。在齒輪使用過程中，必須跟蹤監(jiān)測齒輪的健康狀態(tài)，利用齒輪故障診斷技術(shù)，對齒輪傳動的故障做到早知道早預(yù)防，才能確保正常生產(chǎn)，提高經(jīng)濟效益及避免重大安全生產(chǎn)事故。

［1］韓振南.齒輪傳動系統(tǒng)的故障診斷方法的研究［D］.太原:太原理工大學(xué)，2003:1，3，6-15.

［2］竇玉香，張繼周，吳金躍.齒輪失效原因分析及防止措施［J］.機械與電子，2014，（1）：114.

［3］韓捷，鞏曉赟，陳宏.全矢譜技術(shù)在齒輪故障診斷中的應(yīng)用［J］.中國工程機械學(xué)報，2010，8（1）:81-85.

［4］李輝，鄭海起，唐力偉.Teager-Huang變換在齒輪裂紋故障診斷中的應(yīng)用［J］.振動、測試與診斷，2010，30（1）：1-5.

［5］王陽，劉紅彥.頻譜分析在齒輪故障診斷中的應(yīng)用［J］.石油和化工設(shè)備，2010，（3）:31-33.

Failure Analysis and Fault Diagnosis Method of Gear

GONG Ji
（Hunan International Economics University，Changsha Hunan 410205，China）

The gear transmission device has the advantages of simple structure，compact structure，accurate transmission ratio and so on.It is widely used in many machines.Due to failure of gears in the working process mainly occurred in the tooth position，combined with several in the load condition of gear common failure forms and mechanism analysis，firstly put forward the corresponding gear failure prevention measures，respectively from aspects of gear design，processing，use and maintenance to delay gear failure，then summary the fault diagnosis of several effective methods have taken place on the failure of the gear，respectively by means of time-frequency analysis method，demodulation analysis method，statistical analysis method，multi-sensor data extraction and separation of weak signals related to gear fault features from complex vibration signals to realize the fault diagnosis of gear and gear transmission system integration and intelligent diagnosis method method.

gear；failure analysis；fault diagnosis and prediction

TH132.41

A

1672-545X（2016）08-0138-03

2016-05-05

本課題獲得湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院2013年度科學(xué)研究一般項目資助

龔寄（1976-），女，湖南澧縣人，碩士，講師，研究方向:復(fù)雜機電系統(tǒng)建模及控制。