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    基于同步壓縮-交叉小波變換算法的齒輪故障診斷研究

    2020-12-08 03:38:06魏麗君
    計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制 2020年11期
    關(guān)鍵詞:斷齒交叉頻譜

    黃 俊,魏麗君

    (湖南鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖南 株洲 412001)

    0 引言

    齒輪是機(jī)械設(shè)備中非常重要的一個(gè)傳動(dòng)裝置,超負(fù)荷使用或者在不良環(huán)境下使用時(shí),容易造成齒輪斷齒、齒面點(diǎn)蝕、齒輪磨損等,此外齒輪制造過程中也存在固有誤差,傳統(tǒng)的齒輪故障診斷通常使用振動(dòng)加速度傳感器或者SCADA數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,但振動(dòng)加速度傳感器與SCADA通常價(jià)格昂貴,且會(huì)有大量的數(shù)據(jù)冗余,不便于后期信號(hào)處理。[1-4]

    當(dāng)前對(duì)于齒輪故障診斷的主要方法有采用光纖布拉格光柵傳感器方法,采用變分模態(tài)分解方法濾波特性進(jìn)行故障診斷,也有利用振動(dòng)信號(hào)分形維數(shù)方法進(jìn)行診斷以及自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)小波塔式分解方法。光纖布拉格光柵傳感器主要是利用傳感器對(duì)齒輪故障與檢測(cè)到的電壓信號(hào)成比例的方式進(jìn)行檢測(cè),將故障信息轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)進(jìn)行采集,檢測(cè)方便,系統(tǒng)比較簡(jiǎn)單,但是檢測(cè)精度不高;變分模態(tài)分解方法濾波特性檢測(cè)在濾波過程中存在誤操作,有可能將有效信號(hào)去除,檢測(cè)到的信號(hào)準(zhǔn)確,但是有可能濾除有效信號(hào),從而漏檢;振動(dòng)信號(hào)分形維數(shù)方法與小波變換的方法相似,采用振動(dòng)信號(hào)的頻率才進(jìn)行相關(guān)檢測(cè),但是這種方法在檢測(cè)時(shí),主要依靠運(yùn)動(dòng)過程中運(yùn)動(dòng)形式?jīng)Q定,有可能由于振動(dòng)異?;蛘卟皇且?yàn)辇X輪故障造成的振動(dòng)也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的頻譜,從而使齒輪檢測(cè)出現(xiàn)失測(cè)。自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)小波塔式分解方法通過設(shè)定檢測(cè)誤差的極限值,然后通過不斷的優(yōu)化步長(zhǎng),不斷縮小誤差,而且能根據(jù)不同的測(cè)試條件,會(huì)自適應(yīng)產(chǎn)生相應(yīng)的測(cè)試條件,達(dá)到準(zhǔn)確測(cè)量的目的,該方法和同步壓縮-交叉小波變換算法近似,檢測(cè)精度較高,但是檢測(cè)的方式更加復(fù)雜。

    本文介紹一種齒輪故障檢測(cè)的同步壓縮-交叉小波變換算法,首先分析了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外主要研究齒輪故障診斷的相關(guān)方法,分析了各自存在的優(yōu)缺點(diǎn),然后通過分析齒輪故障機(jī)理、設(shè)計(jì)了一套齒輪故障診斷實(shí)驗(yàn)裝置,最后對(duì)該裝置進(jìn)行了正常齒輪、斷齒和磨損情況下的故障特性進(jìn)行提取,限于篇幅,在本論文的結(jié)果分析中,選取了比對(duì)正常齒輪下斷齒特征,比較了各自的頻譜,通過頻譜突變或異常,可以達(dá)到準(zhǔn)確判斷齒輪故障的目的。

    1 齒輪故障診斷機(jī)理分析

    齒輪屬于機(jī)械傳動(dòng)裝置,在機(jī)械制造過程中,存在原始的制造誤差,此外,由于長(zhǎng)期超負(fù)荷的運(yùn)行以及在不良環(huán)境下的使用,慢慢會(huì)造成齒輪故障,比如:斷齒、齒面點(diǎn)蝕、齒輪磨損等。斷齒即齒輪斷裂,造成齒輪失效;而點(diǎn)蝕故障是在交變載荷狀態(tài)下齒輪進(jìn)行嚙合運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中,嚙合的齒輪相對(duì)滑動(dòng)產(chǎn)生了方向相反的摩擦力,產(chǎn)生脈動(dòng)載荷,日積月累會(huì)使得齒輪表面的金屬微粒脫落; 齒輪磨損則由于輪齒設(shè)計(jì)參數(shù)不合理、安裝誤差、雜質(zhì)混入、潤(rùn)滑不當(dāng)?shù)纫蛩囟稹?/p>

    以上三種齒輪故障形式,當(dāng)在實(shí)際運(yùn)行過程中產(chǎn)生時(shí),故障不同,就會(huì)產(chǎn)生不同的振動(dòng)信號(hào)頻譜,為了能夠準(zhǔn)確檢測(cè)到產(chǎn)生的頻譜特征,就可以根據(jù)產(chǎn)生的頻譜特征來(lái)區(qū)分產(chǎn)生的相對(duì)應(yīng)的故障形式,達(dá)到精確檢測(cè)的目的,當(dāng)然,如果齒輪沒有發(fā)生故障時(shí),是具有最明顯的特征頻譜的,在這檢測(cè)之前就可以采用新的齒輪進(jìn)行檢測(cè),得到標(biāo)準(zhǔn)無(wú)誤的正常齒輪特征頻譜,可為后面的檢測(cè)提供直接的參考。齒輪故障發(fā)生時(shí),相當(dāng)于異常突變,檢測(cè)信號(hào)與正常齒輪檢測(cè)信號(hào)之間會(huì)產(chǎn)生畸變,畸變的記錄即是對(duì)齒輪故障的信號(hào)記錄,比照信號(hào)產(chǎn)生的頻譜,分析頻譜的特殊性,即可識(shí)別不同的故障類別。

    在設(shè)計(jì)檢測(cè)系統(tǒng)裝置之前,首先要獲取齒輪故障的特征,這是裝置設(shè)計(jì)的起點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,針對(duì)系統(tǒng)需求,選擇傳感器處理模塊,需要對(duì)傳感器的參數(shù)進(jìn)行分析,是否可以滿足系統(tǒng)的需求,然后進(jìn)行信號(hào)處理模塊的設(shè)計(jì),信號(hào)處理模塊的設(shè)計(jì)決定了檢測(cè)的精度,處理后的信號(hào)送到STM32單片機(jī)控制單元進(jìn)行處理,并且將處理后的信號(hào)進(jìn)行存儲(chǔ),方便后面進(jìn)行查詢,最后將測(cè)試到的信息通過頻譜分析,顯示在顯示模塊上。從而可以得到故障診斷的結(jié)果。具體的齒輪故障特征譜如表1所示。

    表1 齒輪故障特征

    2 齒輪故障診斷裝置設(shè)計(jì)

    2.1 故障診斷裝置的整體設(shè)計(jì)

    齒輪故障診斷裝置的設(shè)計(jì)主要分為硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)兩個(gè)大的方面,硬件設(shè)計(jì)主要包含核心控制單元、傳感器單元、數(shù)據(jù)處理單元、顯示和報(bào)警單元等。其工作原理框圖如圖1所示。

    圖1 齒輪故障檢測(cè)硬件原理框圖

    其工作原理主要是由傳感器模塊檢測(cè)齒輪狀況,信號(hào)處理模塊對(duì)檢測(cè)到的信號(hào)進(jìn)行處理,傳送給核心控制單元,核心控制單元根據(jù)檢測(cè)到的數(shù)據(jù),匹配正常、斷齒、或者磨損特征,并對(duì)正常的情況不進(jìn)行報(bào)警顯示、針對(duì)斷齒或磨損進(jìn)行不同狀態(tài)的報(bào)警,提示檢測(cè)人員相關(guān)結(jié)果,并將檢測(cè)后的結(jié)果保存在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊,最后在上位機(jī)監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行顯示。

    2.2 故障診斷裝置的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    根據(jù)設(shè)計(jì)要求,設(shè)計(jì)了齒輪故障診斷實(shí)驗(yàn)裝置。其中振動(dòng)加速度傳感器采樣頻率為1 280 Hz,每組實(shí)驗(yàn)采集100 s,在轉(zhuǎn)速300 r/min 的轉(zhuǎn)速下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。 齒輪箱設(shè)備中設(shè)置有3種齒輪狀態(tài):正常、磨損、斷齒(從左到右依次為斷齒、 磨損、正常)齒輪箱中各齒輪狀態(tài)如圖2 所示。

    圖2 齒輪箱設(shè)備中設(shè)置狀態(tài)圖

    本論文涉及到的檢測(cè)數(shù)據(jù)僅對(duì)齒輪箱的斷齒和磨損狀態(tài)進(jìn)行故障進(jìn)行分析,因此齒面點(diǎn)蝕診斷實(shí)驗(yàn)本實(shí)驗(yàn)中未涉及。振動(dòng)傳感器擺放位置有軸向和徑向兩個(gè)位置, 其中徑向測(cè)量數(shù)據(jù)效果較差而舍棄。共有4組數(shù)據(jù)。傳感器的放置位置如圖3所示。

    圖3 檢測(cè)傳感器安裝示意圖

    3 同步壓縮-交叉小波變換算法

    交叉小波變換(XWT)是建立在連續(xù)小波變換(CWT)基礎(chǔ)上的一種信號(hào)降噪方法。對(duì)于能量有限信號(hào)x(t),即x(t)∈L2(R),其小波變換定義為:

    (1)

    其中:α(α>0)是尺度算子,τ為位移算子,ψ為母小波。

    對(duì)于時(shí)域信號(hào)x(t)和時(shí)域信號(hào)y(t),二者的XWT定義為:

    (2)

    其實(shí),在通常情況下,一般運(yùn)用交叉小波尺度譜代替XWT來(lái)處理含噪信號(hào),其表達(dá)式為:

    (3)

    交叉小波的相位角的表達(dá)式為:

    (4)

    ζ{Wxy(α,τ)}為Wxy(α,τ)的虛部,R{Wxy(α,τ)}為其實(shí)部。

    交叉小波變換反映的是兩個(gè)信號(hào)在時(shí)頻域中的相關(guān)性,其變換系數(shù)即表示其在時(shí)頻域中相關(guān)性的強(qiáng)弱,值越大說(shuō)明相關(guān)性越強(qiáng)。噪聲是隨機(jī)的,所以在交叉小波變換中,其相關(guān)性最弱,因此減小噪聲,能更清晰的在時(shí)頻譜反映齒輪故障頻率,從而可以更加準(zhǔn)確得判斷齒輪故障的情況。

    本設(shè)計(jì)采用同步壓縮-交叉小波變換算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析。特征提取步驟如下:

    1)對(duì)長(zhǎng)度為2n的信號(hào)均分長(zhǎng)度為n的兩段信號(hào),然后再做希爾伯特包絡(luò)解調(diào)處理;

    3)根據(jù)以上劃分的頻率區(qū)間計(jì)算對(duì)應(yīng)的尺度值,進(jìn)而進(jìn)行聯(lián)系小波變換,得到小波系數(shù)Wx(a,b)并計(jì)算瞬時(shí)頻率Wx(a,b);

    5)重復(fù)步驟2)~4)中的過程,得到另一路信號(hào)y(t)的同步壓縮小波變換系統(tǒng)為Ty(ω,b);

    6)將以上得到的同步壓縮小波變換系統(tǒng)Tx(ω,b)、Ty(ω,b)輸入到XWT里面,得到實(shí)現(xiàn)XWT,運(yùn)用交叉小波變換后的尺度普識(shí)別出故障的特征頻率,與理論值進(jìn)行對(duì)比進(jìn)行故障診斷。

    4 故障檢測(cè)與數(shù)據(jù)分析

    4.1 振動(dòng)加速度傳感器檢測(cè)信號(hào)分析

    1)齒輪正常狀態(tài)運(yùn)行分析,檢測(cè)信號(hào)的同步壓縮小波交叉變換頻譜圖如圖4所示。

    圖4 齒輪正常情況下振動(dòng)加速度傳感器采集數(shù)據(jù)處理頻譜圖

    由圖可以看出,經(jīng)過同步壓縮小波變換后,由于齒輪的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率較齒輪的嚙合頻率而言很小,在時(shí)頻輸出時(shí)被濾除,僅剩下了齒輪的嚙合頻率及其二次諧波。但是由頻譜圖可以看出正常運(yùn)行狀態(tài)下的齒輪的嚙合頻率的幅值較小,頻譜較不明顯。

    2)齒輪斷齒狀態(tài)運(yùn)行分析,檢測(cè)信號(hào)的同步壓縮小波交叉變換頻譜圖如圖5所示。

    圖5 齒輪斷齒情況下振動(dòng)加速度傳感器采集數(shù)據(jù)處理頻譜圖

    由圖中可以看出齒輪斷齒故障狀態(tài)下運(yùn)行的頻譜圖其齒輪嚙合頻率幅值較大且頻譜明顯。據(jù)此對(duì)比圖可以判斷出齒輪處于故障運(yùn)行狀態(tài)下。

    4.2 位置傳感器檢測(cè)信號(hào)分析

    由于采樣頻率的過小以及傳感器的精度所限制,經(jīng)多次數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析后,很遺憾的不得不宣布本次設(shè)計(jì)以失敗告終。齒輪箱正常狀態(tài)運(yùn)行以及斷齒狀態(tài)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)幅度都無(wú)法被傳感器檢測(cè)到或者位置僅僅有很小很小的變化。對(duì)采集到的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)與斷齒數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,無(wú)法得到相應(yīng)的頻譜圖,無(wú)法展現(xiàn)出相應(yīng)的頻率特征。具體頻譜圖如圖6所示。

    圖6 齒輪正常情況下位置傳感器采集數(shù)據(jù)處理頻譜圖

    通過上面的頻譜圖我門可以觀察到信號(hào)頻率聚集在550 Hz左右,雖然故障運(yùn)行狀態(tài)下的信號(hào)頻譜圖的能量更大一些,但是并不滿足上述齒輪正常運(yùn)行以及故障運(yùn)行的頻率特性,頻率同步壓縮小波交叉變換得到頻譜圖無(wú)法分析齒輪箱的故障。通過同步壓縮小波交叉變換無(wú)法判斷出齒輪箱是否處于故障運(yùn)行狀態(tài),為了查明原因,對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行了曲線繪制,來(lái)觀察采集到的信號(hào)的具體波形如圖7所示。經(jīng)分析可知由于傳感器的信號(hào)采樣頻率不能滿足香農(nóng)采樣定理,故采集到的信號(hào)不能完全恢復(fù)至原始信號(hào)。

    圖7 正常運(yùn)行和斷齒運(yùn)行情況下的具體波形圖

    從以上正常運(yùn)行和斷齒運(yùn)行情況下的具體波形圖可以看出,正常運(yùn)行下的頻譜基本一致,而在斷齒情況下,出現(xiàn)了非常明顯的突變異常,根據(jù)檢測(cè)波形圖,就立刻準(zhǔn)確檢測(cè)到斷齒的情況,經(jīng)過反復(fù)的測(cè)試,對(duì)于斷齒情況,均可以準(zhǔn)確檢測(cè)到,準(zhǔn)確率達(dá)到100%,但是對(duì)于齒輪磨損的情況,經(jīng)過一段時(shí)間的檢測(cè),有一定的檢測(cè)誤差,但是基本上可以到達(dá)檢測(cè)要求。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)齒輪故障診斷問題,本文提出一種同步壓縮-交叉小波變換算法,在齒輪故障機(jī)理分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了故障診斷實(shí)驗(yàn)裝置,對(duì)正常齒輪、斷齒和磨損情況下的故障特性進(jìn)行提取,從而對(duì)故障進(jìn)行準(zhǔn)確診斷,經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法在齒輪斷齒檢測(cè)上準(zhǔn)確率達(dá)100%,對(duì)齒輪磨損檢測(cè)達(dá)到98%以上,對(duì)齒面點(diǎn)蝕診斷準(zhǔn)確率較低,本研究中暫未涉及,后續(xù)研究主要集中在對(duì)算法改進(jìn),提高對(duì)齒面點(diǎn)蝕的準(zhǔn)確判斷。本文的研究結(jié)果為齒輪故障檢測(cè)提供了一種有效的參考[5-21]。

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