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    基于變分模態(tài)分解的復(fù)雜齒輪系統(tǒng)故障診斷

    2021-12-29 08:25:32
    設(shè)備管理與維修 2021年21期
    關(guān)鍵詞:特征頻率行星齒輪

    王 偉

    (山西省煤炭職業(yè)中等專業(yè)學(xué)校,山西太原 030032)

    0 引言

    齒輪系統(tǒng)是機(jī)械設(shè)備的主要零部件,應(yīng)用十分廣泛[1],但復(fù)雜的齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)往往包含著行星齒輪和定軸齒輪,由于工作環(huán)境的不確定性和各種振動(dòng)的影響,故障信號(hào)特征調(diào)制現(xiàn)象嚴(yán)重,增加了信號(hào)分離和故障診斷的難度[2],而且定軸齒輪故障特征往往會(huì)被淹沒(méi)在行星齒輪的信號(hào)特征中。目前對(duì)復(fù)雜齒輪系統(tǒng)的多故障診斷研究尚少。

    目前,分解故障信號(hào)的常用辦法有局部均值分解法、EMD(Empirical Mode Decomposition,經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法)和小波變換法等[3]。徐先峰等人通過(guò)對(duì)軸承故障信號(hào)分解,實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障的有效診斷以及故障程度的基本判斷[4]。郭向玲等人利用EMD信號(hào)分解法對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子的故障進(jìn)行診斷,結(jié)果顯示,該方法存在故障信號(hào)重疊、信號(hào)包絡(luò)不充分等缺陷,不利于故障信號(hào)的提取[5],而且小波變換需要提前選定小波基值和分解層數(shù),自適應(yīng)力弱;局部均值分解法運(yùn)算速度慢、信號(hào)沖突等問(wèn)題無(wú)法避免[6]。

    因此本文針對(duì)復(fù)雜行星齒輪系統(tǒng)的多故障診斷問(wèn)題,基于不同齒輪副嚙合頻率的差異,引入VMD(Variational Mode Decomposition,變分模態(tài)信號(hào)分解法)實(shí)現(xiàn)了行星齒輪和定軸齒輪信號(hào)特征的分離,并分別對(duì)其進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同齒輪特征信號(hào)的提取。

    VDM[7-8]是一種自適應(yīng)能力很強(qiáng)的信號(hào)分解方法,相對(duì)于其他信號(hào)分解方法,該方法分解精度高、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)[9],適用于復(fù)雜齒輪系統(tǒng)故障的信號(hào)故障處理。

    1 變分模態(tài)分解原理

    設(shè)VMD 分解得到的分量為uk,即:

    式中

    Ak(t)——uk的幅值

    φk(t)——uk的瞬時(shí)頻率

    VMD 具體迭代運(yùn)算過(guò)程如下:

    (2)n=n+1,開(kāi)始計(jì)算。

    (6)重復(fù)步驟(2)~(5),直到達(dá)到迭代停止條件Σk,循環(huán)結(jié)束,得到和ωk;通過(guò)傅里葉逆變換計(jì)算uk。

    2 仿真分析

    2.1 仿真信號(hào)構(gòu)建

    為了驗(yàn)證所提方法的有效性,本文模擬了三級(jí)齒輪的振動(dòng)信號(hào),模擬參數(shù)見(jiàn)表1。在其中設(shè)有局部故障,并添加了一個(gè)高斯信號(hào)N(t)作為噪聲干擾。

    表1 仿真參數(shù)Hz

    模擬信號(hào)模型見(jiàn)式(2)。

    xs(t)——正常齒輪嚙合頻率

    N(t)——噪聲信號(hào)

    齒輪信號(hào)的傳遞路徑如圖1 所示。

    圖1 行星齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的傳輸路徑

    2.2 故障齒輪的特征頻率

    2.2.1 行星齒輪

    齒輪系統(tǒng)中行星齒輪存在故障時(shí),故障的特征頻率與齒輪之間的嚙合次數(shù)有關(guān)。

    在行星齒輪系統(tǒng)中,行星架轉(zhuǎn)動(dòng)一周太陽(yáng)輪時(shí)和所有的行星齒輪嚙合一次,故太陽(yáng)輪的故障頻率×N。行星架轉(zhuǎn)動(dòng)一周,行星輪與太陽(yáng)輪和齒圈各發(fā)生一次嚙合,所以行星輪的故障特征頻率為。

    2.2.2 固定軸齒輪故障

    定軸齒輪故障的特征頻率相對(duì)行星齒輪要簡(jiǎn)單,當(dāng)局部產(chǎn)生故障時(shí)定軸齒輪特征頻率和齒輪的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率相同,所以故障特征頻率為fl=fr。

    2.3 信號(hào)處理流程

    VMD 和包絡(luò)解調(diào)的多故障診斷法,根據(jù)多級(jí)傳動(dòng)時(shí)嚙合頻率不同的特點(diǎn),先將振動(dòng)信號(hào)按不同頻率段分解,完成行星齒輪和直齒齒輪信號(hào)特征的分離,其次對(duì)不同的信號(hào)分量進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)提取故障特征。具體流程如圖2 所示。

    圖2 故障診斷流程

    (1)首先采集行星齒輪箱上的振動(dòng)信號(hào),對(duì)原始信號(hào)濾波預(yù)處理,減小高頻諧波的影響。

    (2)對(duì)濾波后的信號(hào)VMD 處理提取,獲得特征頻率的不同分量。

    (3)對(duì)各頻率分量進(jìn)行包絡(luò)處理,得到各自的包絡(luò)譜。

    (4)對(duì)包絡(luò)譜進(jìn)行特征分析,得到齒輪系統(tǒng)的故障信息。

    2.4 仿真分析結(jié)果

    圖3~圖5 為模擬信號(hào)的處理結(jié)果圖、VMD 分解信號(hào)的時(shí)域圖和時(shí)頻圖。

    圖3 模擬信號(hào)的處理結(jié)果

    齒輪系統(tǒng)的復(fù)雜性和齒輪轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中信號(hào)重疊等問(wèn)題,導(dǎo)致當(dāng)多個(gè)齒輪同時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)信號(hào)互相干擾,無(wú)法有效提取齒輪故障信息。通過(guò)對(duì)齒輪系統(tǒng)的信號(hào)行星包絡(luò)處理,可以在圖3c)中得到行星架的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率fc和太陽(yáng)輪故障的特征頻率fc等。但是定軸齒輪的故障信號(hào)無(wú)法在包絡(luò)圖中得到,故對(duì)模擬信號(hào)通過(guò)VMD 分解得到圖4。由圖4 可以看出,直齒輪和太陽(yáng)輪的故障特征被淹沒(méi)在VIMF 中,所以分別對(duì)VIMF1 和VIMF3 做包絡(luò)譜分析(圖5)。由圖5 可以清楚地看到齒輪所對(duì)應(yīng)的故障特征,由此可證該方法對(duì)于提取多級(jí)行星齒輪箱多齒輪故障的有效性。

    圖4 通過(guò)VMD 分解模擬信號(hào)的時(shí)域圖和時(shí)頻圖

    圖5 VIMF1 和VIMF3 的包絡(luò)譜分析

    3 實(shí)驗(yàn)分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

    實(shí)驗(yàn)所使用的行星齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)如圖6 所示,模擬太陽(yáng)輪和直齒輪同時(shí)斷齒時(shí)情況。

    圖6 多級(jí)行星齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)

    在該實(shí)驗(yàn)中,人為設(shè)置斷齒的故障齒輪。圖7 為實(shí)驗(yàn)用不同太陽(yáng)輪和定軸齒輪照片。

    圖7 太陽(yáng)輪和定軸齒輪

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    圖8~圖10 為當(dāng)行星齒輪的太陽(yáng)輪和二級(jí)定軸直齒輪的主動(dòng)輪同時(shí)出現(xiàn)斷齒故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)分析結(jié)果。

    由圖8b)可知,定軸齒輪斷齒會(huì)在直齒輪1 倍到4 倍嚙合頻率間產(chǎn)生連續(xù)的峰值,但是信號(hào)特征并不明顯,而且出現(xiàn)了太陽(yáng)輪故障頻率和嚙合頻率疊加的復(fù)合頻率(fm1±4fs),這是齒輪在實(shí)際制造過(guò)程中由于制造誤差導(dǎo)致的。由圖8c)可以看到太陽(yáng)輪故障特征頻率4fs及其相關(guān)頻率,但不影響定軸齒輪的故障特征信號(hào)。

    圖8 模擬信號(hào)的處理結(jié)果

    分析VMD 分解后的特征頻率信號(hào),由圖9 可看出不同齒輪的振動(dòng)信號(hào)被分解開(kāi)。從圖10a)可以明顯看到定軸直齒輪的故障特征頻率fr1,便于定軸直齒輪的故障分析。在圖10b)中可以清楚地觀察到太陽(yáng)輪的故障特征頻率4fs以及一些相關(guān)頻率信息,表示太陽(yáng)輪的斷齒故障。

    圖9 通過(guò)VMD 分解模擬信號(hào)的時(shí)域圖和時(shí)頻圖

    圖10 VIMF1 和VIMF3 的包絡(luò)譜分析

    利用VMD 分解振動(dòng)信號(hào),使得振動(dòng)信號(hào)按照頻段分解。便于對(duì)不同齒輪的故障特性進(jìn)行提取和分析,有助于齒輪故障的判斷。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提出的方法的有效性。

    4 結(jié)論

    針對(duì)復(fù)雜齒輪系統(tǒng)發(fā)生多故障時(shí)特征信號(hào)的提取和故障診斷困難等問(wèn)題,提出了一種基于VMD 的信號(hào)分解方法和特征頻率的解調(diào)方法來(lái)識(shí)別齒輪系統(tǒng)的故障。該方法首先用VMD 將信號(hào)分解得到不同齒輪的振動(dòng)信號(hào),然后對(duì)所需要的信號(hào)包絡(luò)計(jì)算得到包絡(luò)譜圖,通過(guò)不同特征頻率的峰值識(shí)別不同的齒輪故障。本研究結(jié)合仿真分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明了該方法的可行性。

    (1)結(jié)合VMD 與包絡(luò)解調(diào)法,通過(guò)VMD 方法分離不同的故障特征,再用包絡(luò)解調(diào)法可以實(shí)現(xiàn)故障特征的有效提取。

    (2)建立多級(jí)齒輪系統(tǒng)存在故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)模型,并對(duì)其信號(hào)進(jìn)行仿真分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明了該方法的有效性。

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