齒輪箱在線故障診斷系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用

張浩男，張友坤，王 琳，史同杰

(1.吉林大學(xué) 汽車工程學(xué)院，長春 130025；2. 洛陽拖拉機(jī)研究所有限公司，河南 洛陽471039；3.一汽集團(tuán)有限公司研發(fā)總院，長春 130000)

齒輪箱作為拖拉機(jī)、汽車重要的傳動部件，其可靠性和耐久性至關(guān)重要，經(jīng)常需要進(jìn)行臺架試驗。齒輪箱的典型故障包括齒輪的齒面點蝕、剝落、齒面磨損及斷齒，軸承的點蝕和剝落，軸的斷裂以及殼體斷裂。在齒輪箱疲勞壽命試驗過程中，齒輪箱若發(fā)生嚴(yán)重故障，將可能導(dǎo)致試驗設(shè)備的損壞以及試驗人員的傷害。因此，齒輪箱的疲勞壽命試驗都需要同時進(jìn)行齒輪箱的故障監(jiān)控，以確保及時發(fā)現(xiàn)故障停機(jī)，而且故障的早期發(fā)現(xiàn)也有利于對故障的原因進(jìn)行分析。

近年來，數(shù)據(jù)分析方法的廣泛應(yīng)用，齒輪箱故障診斷有了長足發(fā)展。米林等[1]應(yīng)用基于模糊支持向量機(jī)方法進(jìn)行研究，試驗結(jié)果表明該方法在變速器產(chǎn)品疲勞失效辨識中具有較高的準(zhǔn)確性；金光等[2]研究得出可以運用階次分析在故障發(fā)生初期來定位失效零件位置；王衛(wèi)群[3]開發(fā)了變速器故障診斷專家系統(tǒng)，系統(tǒng)采用階次分析方法和經(jīng)典專家系統(tǒng)理論，診斷效果得到了試驗驗證；丁偉等[4]利用形態(tài)小波與排列熵結(jié)合的方法來進(jìn)行變速器齒輪故障識別，最終得出原始信號進(jìn)行形態(tài)小波降噪后所求得的排列熵能有效分類不同故障模式；梅自元等[5]應(yīng)用基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與核馬氏距離的方法進(jìn)行研究，結(jié)論表明該方法可以有效識別出滾動軸承的故障程度并且可持續(xù)跟蹤故障的發(fā)展趨勢；He等[6]應(yīng)用小波包變換評估齒輪箱不同種類的故障，具有較高的準(zhǔn)確性；Zhou等[7]將EEMD(集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)算法用于在線監(jiān)測并診斷齒輪的磨損狀態(tài)；Smith[8]提出局部均值分解法對齒輪故障振動信號進(jìn)行分解，然后提取出各個分量的調(diào)制信息以此進(jìn)行故障診斷；Inoue等[9]采用二階循環(huán)譜密度函數(shù)將調(diào)頻信號信息分成了低頻調(diào)頻和高頻載波頻段2個循環(huán)頻率域，然后再提取出相應(yīng)的調(diào)制信息。以上的故障診斷方法都具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力，而且能夠在齒輪箱的故障診斷中給出較為準(zhǔn)確的判斷，但同時也存在診斷系統(tǒng)對環(huán)境要求較高，系統(tǒng)本身價格高昂，而且有時不能滿足特定試驗條件下的監(jiān)測需求等不足之處。

齒輪箱在發(fā)生故障前，箱體的振動信號會逐漸加劇，通過在齒輪箱箱體安裝振動加速度傳感器來測試振動信號可以實現(xiàn)故障的判斷。由于齒輪、軸承所對應(yīng)的不同故障類型的振動頻率不同，對振動信號的頻域分析可以定位典型故障源。

綜上所述，針對齒輪箱疲勞試驗，筆者開發(fā)出一套齒輪箱故障診斷系統(tǒng)，以齒輪箱的故障特征和信號的處理為基礎(chǔ)，通過檢測箱體的振動信號，在不停機(jī)和不拆箱的前提下，進(jìn)行試驗臺架的實時監(jiān)測與故障檢測，通過時頻域分析算法進(jìn)行故障判定及其位置診斷，在故障出現(xiàn)的初期進(jìn)行預(yù)警，并給出故障診斷結(jié)果。

1 基于振動信號的故障診斷

在齒輪箱的疲勞壽命試驗中，齒輪箱產(chǎn)生異常振動的主要原因是齒輪發(fā)生齒面磨損或輪齒根部產(chǎn)生裂紋甚至斷齒等故障[10]。因此利用振動加速度時域信號幅值的變化可以判定故障的發(fā)生，但要確定故障類型，則需要進(jìn)行頻域分析。

時域信號x(t)，樣本長度為T，對其進(jìn)行均勻采樣后，可得到離散時間序列x(n)，如果在該樣本長度T內(nèi)采集N個數(shù)據(jù)，則這個時域信號x(t)的離散傅里葉變換為

k=0，1，…，N-1。

(1)

根據(jù)式(1)的實部XR(k)與虛部Xl(k)即可計算得出信號的幅值譜F和功率譜P，即

(2)

(3)

對原始信號進(jìn)行處理得到的功率譜圖中，某些頻率處可能因為信號分布密集，區(qū)分度較低而無法清晰地分辨出相鄰的譜峰，頻譜細(xì)化分析能夠把整個頻率范圍內(nèi)的某段區(qū)域局部放大，獲得更高的頻率分辨率。

基于復(fù)解析帶通濾波器的復(fù)調(diào)制細(xì)化是在傳統(tǒng)復(fù)調(diào)制細(xì)化譜分析基礎(chǔ)上，利用復(fù)解析帶通濾波器進(jìn)行選帶細(xì)化譜分析，大大減少了計算工作量，提高了細(xì)化精度和細(xì)化倍數(shù)。具體原理為：首先確定采樣頻率fs、點數(shù)N以及新的譜線數(shù)M，原始頻率分辨率ΔF=fs/N，要求在頻帶fa～fb處進(jìn)行細(xì)化分析，則根據(jù)以上數(shù)據(jù)計算可得細(xì)化后的頻率分辨率ΔF1=(fa-fb)/M，細(xì)化倍數(shù)D=ΔF1/ΔF，構(gòu)造一個復(fù)解析帶通濾波器，對時域信號每隔D點或2D點進(jìn)行選抽濾波，然后對選抽后的復(fù)信號進(jìn)行移頻，將細(xì)化的起始頻率移到零頻點，最后進(jìn)行FFT變換和譜分析，即可得到細(xì)化頻譜。

2 故障診斷系統(tǒng)設(shè)計

2.1 硬件部分

圖1所示為系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖。選用一個壓電式加速度傳感器采集齒輪箱振動信號，電荷放大器對信號進(jìn)行放大濾波。溫度傳感器用于監(jiān)測被試齒輪箱箱體內(nèi)潤滑油溫度；轉(zhuǎn)速傳感器選用霍爾傳感器，測試齒輪箱輸入軸轉(zhuǎn)速，輸出脈沖信號。當(dāng)診斷系統(tǒng)判斷有故障發(fā)生時，通過IO端口驅(qū)動報警裝置，利用蜂鳴器發(fā)聲及指示燈閃爍進(jìn)行提示。數(shù)據(jù)采集卡選用NI公司的PCI6014，實現(xiàn)AD轉(zhuǎn)換、脈沖信號輸入及IO輸出。

圖1 硬件系統(tǒng)框圖Fig. 1 Hardware system block diagram

2.1.1 加速度傳感器的安裝

加速度傳感器需要安裝在靠近齒輪箱發(fā)生故障的部位，以縮短故障信號的傳遞路徑，減少傳遞過程中的干擾，獲取到更加豐富準(zhǔn)確的故障信號，加速度傳感器安裝時，主軸軸線方向應(yīng)與被測振動方向一致。

為了拆卸試件的方便，加速度傳感器采用磁座吸附在齒輪箱箱體上，并調(diào)整位置以保證磁座緊密牢固地和箱體接觸，圖2為加速度傳感器安裝圖。

圖2 傳感器安裝位置Fig. 2 Sensor installation location

2.1.2 電荷放大器

采用低通濾波器對加速度傳感器采集的信號進(jìn)行濾波，可以降低高頻噪聲對信號的干擾，在頻譜分析時能夠得到更好的處理效果。試驗中采用北戴河實用電子研究所的SD-5A電荷放大器，具有2個通道的多級放大和低通濾波功能，對傳感器輸出的較小信號先進(jìn)行適當(dāng)放大，然后濾波后再進(jìn)行輸出放大，并具有過載保護(hù)功能。

2.2 軟件功能與設(shè)計

采用Matlab軟件編寫測試軟件，實現(xiàn)用戶交互、數(shù)據(jù)處理和故障診斷。軟件的控制界面和實時監(jiān)控界面如圖3所示。用戶通過控制界面可選擇試件類型，輸入試件結(jié)構(gòu)參數(shù)及試驗設(shè)定值。試驗進(jìn)行過程中，實時監(jiān)控界面展示測試信號的時域及頻域信息。

圖3 測試軟件主界面Fig. 3 The main interface of the test software

圖4所示為測試軟件程序流程圖。系統(tǒng)首先通過錄入的被試件結(jié)構(gòu)參數(shù)及測試的輸入軸轉(zhuǎn)速確定結(jié)構(gòu)特征頻率，然后在試驗之初通過自學(xué)習(xí)階段確定故障停機(jī)閾值，最后對實時采樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行時域頻域分析處理，給出故障診斷結(jié)果。

圖4 測試軟件程序流程圖Fig. 4 Test software program flowchart

2.2.1 自主學(xué)習(xí)模塊

對于運轉(zhuǎn)中的被試件，其振動信號的幅值可以直接反映故障狀態(tài)，在試驗初期，采集獲取試件正常工作狀態(tài)下的平均振動水平，進(jìn)而確定故障判定閾值，此即自主學(xué)習(xí)模塊的主要功能。此外，為判定故障類型，需要根據(jù)試件結(jié)構(gòu)參數(shù)及試驗工況設(shè)置參數(shù)(輸入轉(zhuǎn)速、變速器擋位)計算特征頻率，此為自主學(xué)習(xí)模塊的另一功能。自主學(xué)習(xí)模塊流程如圖5所示。

圖5 自主學(xué)習(xí)模塊流程圖Fig. 5 Flow chart of autonomous learning module

試驗前輸入結(jié)構(gòu)參數(shù)，系統(tǒng)根據(jù)結(jié)構(gòu)參數(shù)找到對應(yīng)的結(jié)構(gòu)模型同時參考輸入轉(zhuǎn)速計算出各特征頻率。正式試驗開始前對齒輪箱進(jìn)行磨合，該系統(tǒng)自動檢測齒輪箱的運行狀態(tài)，當(dāng)處于穩(wěn)態(tài)工況時，系統(tǒng)會連續(xù)采樣100周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行時頻域分析，將計算結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)處理求出均值，根據(jù)振動監(jiān)測參考標(biāo)準(zhǔn)將均值乘以一定的系數(shù)獲得報警界限值。最后將計算結(jié)果存儲，供試驗過程中故障診斷及試驗后數(shù)據(jù)分析。

2.2.2 故障診斷算法

故障診斷算法首先需要判定故障是否發(fā)生，進(jìn)而確定故障的類型，定位發(fā)生故障的零件。利用自主學(xué)習(xí)模塊獲得的故障報警閾值可以判定故障的發(fā)生，在這之后，為進(jìn)一步判定故障類型，需建立故障特征向量。

首先分析齒輪箱的結(jié)構(gòu)，確定其主要零件的特征頻率計算方法，然后根據(jù)不同故障形式建立故障特征向量。以驅(qū)動橋主動齒輪為例，設(shè)其齒數(shù)為n1，輸入軸轉(zhuǎn)頻為f，則其特征頻率f1(齒輪嚙合頻率)為

(4)

定義診斷向量為

P=(P-2,P-1,P0,P1,P2)，

(5)

式中P-2，P-1，P0，P1，P2分別為對應(yīng)頻率f1-2f，f1-f，f1，f1+f，f1+2f處的幅值，即嚙合頻率f1及兩側(cè)間隔為1倍、2倍轉(zhuǎn)頻的邊頻所對應(yīng)幅值。

令學(xué)習(xí)階段獲得的診斷向量為基準(zhǔn)向量P0，故障出現(xiàn)后的診斷向量為P1，定義特征向量F為故障后向量值和基準(zhǔn)向量值的差值，點除以基準(zhǔn)向量值，即：

F=(P1-P0)·/P0。

(6)

根據(jù)特征向量各分量的大小就能夠判斷主動齒輪是否發(fā)生故障以及其類型。若只有中心頻率對應(yīng)的中間值較大，則為主動齒輪的均勻磨損；若中間值和邊頻對應(yīng)的兩側(cè)數(shù)值均較大，則是產(chǎn)生不均勻性故障如局部磨損。故障診斷算法流程圖如圖6所示。

圖6 故障診斷算法流程圖Fig. 6 Flow chart of fault diagnosis algorithm

3 試驗驗證

圖7 試驗臺Fig. 7 Test bench

3.1 故障預(yù)警

在試驗進(jìn)行到14 h約17萬轉(zhuǎn)后，故障診斷系統(tǒng)報警停機(jī)。圖8所示是驅(qū)動橋箱體振動信號在停機(jī)前的4 100 s內(nèi)的時域變化曲線，試驗初始階段的振動信號均值為0.44 g，停機(jī)閾值設(shè)為1.35 g。

由圖8可以清晰發(fā)現(xiàn)時域峰值在故障前的這段時間內(nèi)開始出現(xiàn)明顯上升，尤其是在4 000 s處時域峰值急劇升高，說明此時振動激烈加劇，箱體內(nèi)部故障開始惡化。

圖8 時域峰值圖Fig. 8 Time domain peak graph

3.2 故障類型判定

軟件算法依據(jù)特征向量進(jìn)行故障類型判定。已知輸入轉(zhuǎn)速為200 r/min，即頻率為3.33 Hz，主動錐齒輪齒數(shù)為9，從動錐齒輪齒數(shù)為38，計算可得齒輪嚙合頻率為30 Hz，輸出軸轉(zhuǎn)動頻率為0.79 Hz。分別對學(xué)習(xí)階段(10 s)和故障發(fā)生時(4 000 s)的嚙合頻率及其兩側(cè)邊頻的幅值進(jìn)行提取，其結(jié)果如表1所示，代入公式(5)獲得基準(zhǔn)向量和故障向量，再利用公式(6)計算可表征主動錐齒輪故障的特征向量。

表1 齒輪各頻率處幅值

基準(zhǔn)向量：P0=(0.001，0.006，0.008，0.004，0.002)；

故障向量：P1=(0.015，0.006，0.033，0.022，0.010)；

特征向量：F=(14.000，0.000，3.125，4.500，4.000)。

由特征向量分析可知，中心頻率和邊頻的幅值都有明顯增加，表明主動錐齒輪產(chǎn)生了嚴(yán)重的局部磨損。

通過對試驗過程中采集的振動信號進(jìn)行時頻域分析，也可得到相同結(jié)論。如圖9所示為設(shè)備停機(jī)前采集到的信號三維頻譜圖。

圖9 三維頻譜圖Fig. 9 Three-dimensional spectrum

圖9中x軸為0到100 Hz的頻率軸，y軸為0到4 100 s的時間軸?？梢钥闯鲂盘栴l率分布隨時間的變化情況，能夠大體發(fā)現(xiàn)隨著故障加劇，某些特定頻率處幅值有明顯升高。

由于圖9中頻率的譜峰雜亂繁多，無法甄別有效信息，需要對圖9進(jìn)一步處理。截取三維頻譜圖在10 s、4 000 s處的時間斷面，如圖10所示。

圖10 兩處幅值譜圖Fig. 10 Two amplitude spectra

對比圖10中(a)(b)2圖可以發(fā)現(xiàn)：

1)在0～20 Hz低頻區(qū)域處，譜圖于3.3 Hz整數(shù)倍頻率處，即6.7，10.0，13.3，16.7，20.0 Hz等處出現(xiàn)譜峰。

2)在30和60 Hz附近區(qū)域處，譜峰較試驗開始時出現(xiàn)明顯增加，兩側(cè)可見間隔為3.3 Hz的調(diào)制現(xiàn)象。

3)在45和90 Hz附近區(qū)域處，邊頻帶較多，幅值有所增加。

針對45和90 Hz附近的頻譜，進(jìn)行10倍的ZFFT細(xì)化頻譜處理，得到如圖11所示的細(xì)化譜。

圖11 45，90 Hz處細(xì)化譜Fig. 11 High resolution spectrum on 45 Hz and 90 Hz

由圖11可知：

1)0～20 Hz區(qū)域出現(xiàn)的3.3 Hz為輸入轉(zhuǎn)頻，出現(xiàn)3.3 Hz倍頻說明輸入軸的振動信號產(chǎn)生波動。

2)30 Hz是齒輪的嚙合頻率，60 Hz即是該頻率的2倍頻，對應(yīng)頻譜幅值的明顯增加說明主動齒輪處發(fā)生故障。

3)45 Hz和90 Hz處由細(xì)化譜可以看出其附近的調(diào)制頻率為輸出轉(zhuǎn)頻，說明該振動信號是由從動部分所產(chǎn)生，并且全程無明顯變化，說明從動齒輪尚未發(fā)生故障。

由以上分析可知，齒輪在故障發(fā)展中首先表現(xiàn)為均勻磨損故障，隨著時間進(jìn)行，主動齒輪首先出現(xiàn)嚴(yán)重的局部磨損故障。

設(shè)備停機(jī)進(jìn)行開箱檢查時，可以看到主動錐齒輪的輪齒表面磨損非常嚴(yán)重，齒面產(chǎn)生裂縫，見圖12，證明了之前通過分析得到的齒輪故障發(fā)展過程的結(jié)論。

圖12 故障結(jié)果Fig. 12 Failure results

4 結(jié) 論

1)設(shè)計開發(fā)了故障診斷系統(tǒng)，系統(tǒng)硬件采用加速度傳感器測取被試齒輪箱箱體振動信號，系統(tǒng)軟件實現(xiàn)故障預(yù)判算法和故障識別算法，在故障預(yù)判算法中利用學(xué)習(xí)模式自主確定故障診斷閾值，在故障識別算法中利用故障特征向量判別故障類型。

2)將所開發(fā)的故障診斷系統(tǒng)應(yīng)用于驅(qū)動橋疲勞試驗，試驗結(jié)果表明該系統(tǒng)可以實現(xiàn)故障監(jiān)控和典型故障的故障識別。