齿轮故障诊断的新方法
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( 题花: 沙 驼/ 作)
NO: 1998 1 41
IE QE
价值工程
齿轮故障诊断
的
新方法
周湛学 / 河北科技大学
摘要 齿轮故障诊断, 可以利 用振动、噪声的 信号在频域及
时域上的表达进行诊断。现代科学 技术的发展, 众多 的新方法逐步
引入了这一领域, 成为现代先进的齿轮故障诊断法。
关键词 故障诊断 瞬态频率波动 变换
引言 故障信息处理技术, 对准确、快速诊断 故障有十分重要的作用。故障信息处理技术包括故 障信号的检测及分析处理。检测的信号, 通常有振 动、噪声、温度、压力等; 分析处理, 就是对这些 信号进行加工、变换, 提取出对诊断有用的征兆。
方法三: 瞬态频率波动法
瞬态频率反映了齿轮振动频率在各个瞬时的波
40 NO: 1998 1
价值工程
IE QE
动情况。对于频率波动具有周期性, 可以再进行一 次频谱分析。由此得到的频谱称为频率波动频谱。
众所周知, 齿轮周期应力的作用, 会引起疲劳
裂纹扩展, 最后导致断齿。从疲劳裂纹出现到疲劳 断裂, 这是一个渐变过程。利用瞬态频率波动法, 实现频率调制信号的解调, 提取齿轮的局部裂纹信 息, 可以诊断疲劳裂纹, 预报断齿, 给出更早而又
t 为平移因子, 尺度因子的选取与频率成反比。因
此, 小波变换是时间尺度分析法。
Leabharlann Baidu
在小波变换的应用中, 采用 时 ∀∀∀ 级均方
图! 来表示小波分量的能量分布, 用于齿轮的早期
诊断。由于齿轮裂纹较小时, 这种异常一般不很明
显; 如用小波变换分析, 就能很好反映这种局部异
常及其位置。故用小波分析可以较好地解决这一问
分析, 从而提高了分辨率。 虽然 倒频谱方 法在故障 诊断中有 一定的优 越
性, 但频率分辨率低, 边带周期在功率谱上识别有 困难, 倒谱效果差; 对高速齿轮啮合频率及边带只 占整个频带的很小部分, 相对能量小; 因而倒谱难
以识别。若在倒谱取对数之前, 对功率谱中边带附 近频段进行细化后再进行传里叶变换, 可得到其倒 谱 ∀ ∀ ∀ 细化频谱, 则能克服上述缺点, 使调制源的 周期信号很容易识别。C ∀ Z OO M 算法就是一种频 谱细化方法, 其得到的细化倒谱, 很容易提取边带
调制频率不同的边带信号, 即在频谱图上包含很多 大小不同的周期成份, 很难看出特点; 但若对具有 边带信号的功率谱本身再作一次谱分析, 则能把边 带信号分离出来, 找出调制源而可较准确地分析和 诊断产生故障的原因和部位。
方法二: 希尔伯特变换法 用希尔伯特变换法诊断故障, 是从信号中提取 调制信号, 分析调制函数的变化。它可以提取故障 特征, 分析和诊断故障。希尔伯特解调分析, 是对
题。 利用二进小波分解或小波包分解的多分辨分析
原理, 把信号分解到不同频带内进行处理, 对处理 不连续 、突变和 非平稳的 信号具有 很多优点 。因
此, 小波变换在故障诊断领域中将会获得广泛应用。
参考文献 ∃ 袁宏 义等 编: % 设备 振动 诊断 技术 基础& , 国 防工 业出 版 社, 1990; ∋ 钟发祥: %用 瞬态频率波动 法诊断齿轮故障& , %振动与 冲 击& 杂志 1996 1; ( 朱继梅: %小 波变换及其工 程应用& , %振 动与冲击& 杂 志 1996 4; )田涛、丁康: %希尔伯特变 换及其在故障诊 断中的应用& , %振动与冲击& 杂志 1996 2。
以快速富氏变换( F F T ) 为核心的信号处理分析 方法, 促进了现代设备状态监测与故障诊断技术的 发展。应用于频谱分析、相干分析、细化谱分析、 包络分析等。新的信号处理方法, 为故障诊断提供 了更加有效的手段, 如: 瞬态频率波动法、频谱细 化法、希尔伯特变换法、小波变换法等, 已在很多 工程领域中成功地应用, 也广泛应用于齿轮故障诊 断中。
方法一: 倒频谱法
在齿轮故障的频域诊断方法中, 倒频谱方法具 有特殊的优越性。当复杂的齿轮系中有多个齿轮, 而且背景随机噪声和振动很大时, 齿轮啮合频率就 不容易从噪声和机械振动的频谱中识别出来, 这时 可采用倒 频谱分析。倒 频谱分析 又称二次 频谱分
析。它是近代信号处理科学中的一项新技术, 特别 是在边频带的分析上, 它可以将原来频谱上成簇的 边带谱线转化成单根谱线, 因而成为检测复杂谱图 中周期分量的有效手段。简单的频谱图, 边带信号 是比较容易识别的。而复杂的谱图, 可能存在很多
准确的故障信息。其疲劳的严重程度可以用瞬态频 率波动的大小来衡量。
方法四: 频谱细化法 细化技术, 就是 局部放大! 的方法。在故障
诊断中, 故障信号往往只集中在某一频段内。为了 准确确定幅值大小的特征频率, 需要提高这段频率 区间信号的频率分辨率, 采用放大的方法。细化技 术 的实质 是一种选 带分析技 术。它是 利用频移 原 理, 在感兴趣的一小段频带内仍采用同样多的谱线
时域信号, 绝对值的包络作 F F T 谱分析, 其频谱 幅值代表真实包络信号。
软件希尔伯特解调技术之所以较少应用于故障 诊断中, 主要是由于精度低、速度慢。通常在进行
希尔伯特变换时, 都是利用求 F F T 正变换和逆变 换来实现。但此法计算量大、速度慢, 谱分析的频 率分辨率低。因而在使用时, 将重抽与滤波有效地 结合起来, 以得到最大细化倍数的解调谱, 来提高 其解调谱的分辨率、运算速度和精度。
结构, 确定其调制源, 因而为诊断齿轮故障提供了 有效的工具。
小波变换法
小波变换法作为一种新的信号处理方法, 已在 很多工程领域中得到成功的应用, 近几年在故障诊 断中也开始起步应用。小波变换定义为:
W Tx ( t , a ) =
1 a
+# -#
x(
)
(
a
t
)
d
这里 ( t ) 是振荡衰减的函数, a 为尺度因子,
分析齿轮调制信号的方法 在机械设备故障诊断中, 对调制信号进行解调 是一项常见而重要的工作。其调制信号即包络线多 为故障信号。对这种信号进行解调, 分离提取这种 包络信号, 分析它的特征频率和幅值, 能准确可靠 诊断出齿轮的疲劳、点蚀、断齿、轴轻度弯曲、齿 形误差等很多故障, 它都以振动调制的形式表现出 来的。当具有故障的齿轮进入啮合时, 会产生周期 冲击振动。对较高的啮合频率进行调制, 在频谱中 表现为在啮合频率两侧产生间隔均匀的边频带。针 对齿轮故障总是可以通过调制来表达, 如果从原信 号中直接提取调制信号, 直接分析调制函数, 则对 齿轮诊断是非常有用的。
NO: 1998 1 41
IE QE
价值工程
齿轮故障诊断
的
新方法
周湛学 / 河北科技大学
摘要 齿轮故障诊断, 可以利 用振动、噪声的 信号在频域及
时域上的表达进行诊断。现代科学 技术的发展, 众多 的新方法逐步
引入了这一领域, 成为现代先进的齿轮故障诊断法。
关键词 故障诊断 瞬态频率波动 变换
引言 故障信息处理技术, 对准确、快速诊断 故障有十分重要的作用。故障信息处理技术包括故 障信号的检测及分析处理。检测的信号, 通常有振 动、噪声、温度、压力等; 分析处理, 就是对这些 信号进行加工、变换, 提取出对诊断有用的征兆。
方法三: 瞬态频率波动法
瞬态频率反映了齿轮振动频率在各个瞬时的波
40 NO: 1998 1
价值工程
IE QE
动情况。对于频率波动具有周期性, 可以再进行一 次频谱分析。由此得到的频谱称为频率波动频谱。
众所周知, 齿轮周期应力的作用, 会引起疲劳
裂纹扩展, 最后导致断齿。从疲劳裂纹出现到疲劳 断裂, 这是一个渐变过程。利用瞬态频率波动法, 实现频率调制信号的解调, 提取齿轮的局部裂纹信 息, 可以诊断疲劳裂纹, 预报断齿, 给出更早而又
t 为平移因子, 尺度因子的选取与频率成反比。因
此, 小波变换是时间尺度分析法。
Leabharlann Baidu
在小波变换的应用中, 采用 时 ∀∀∀ 级均方
图! 来表示小波分量的能量分布, 用于齿轮的早期
诊断。由于齿轮裂纹较小时, 这种异常一般不很明
显; 如用小波变换分析, 就能很好反映这种局部异
常及其位置。故用小波分析可以较好地解决这一问
分析, 从而提高了分辨率。 虽然 倒频谱方 法在故障 诊断中有 一定的优 越
性, 但频率分辨率低, 边带周期在功率谱上识别有 困难, 倒谱效果差; 对高速齿轮啮合频率及边带只 占整个频带的很小部分, 相对能量小; 因而倒谱难
以识别。若在倒谱取对数之前, 对功率谱中边带附 近频段进行细化后再进行传里叶变换, 可得到其倒 谱 ∀ ∀ ∀ 细化频谱, 则能克服上述缺点, 使调制源的 周期信号很容易识别。C ∀ Z OO M 算法就是一种频 谱细化方法, 其得到的细化倒谱, 很容易提取边带
调制频率不同的边带信号, 即在频谱图上包含很多 大小不同的周期成份, 很难看出特点; 但若对具有 边带信号的功率谱本身再作一次谱分析, 则能把边 带信号分离出来, 找出调制源而可较准确地分析和 诊断产生故障的原因和部位。
方法二: 希尔伯特变换法 用希尔伯特变换法诊断故障, 是从信号中提取 调制信号, 分析调制函数的变化。它可以提取故障 特征, 分析和诊断故障。希尔伯特解调分析, 是对
题。 利用二进小波分解或小波包分解的多分辨分析
原理, 把信号分解到不同频带内进行处理, 对处理 不连续 、突变和 非平稳的 信号具有 很多优点 。因
此, 小波变换在故障诊断领域中将会获得广泛应用。
参考文献 ∃ 袁宏 义等 编: % 设备 振动 诊断 技术 基础& , 国 防工 业出 版 社, 1990; ∋ 钟发祥: %用 瞬态频率波动 法诊断齿轮故障& , %振动与 冲 击& 杂志 1996 1; ( 朱继梅: %小 波变换及其工 程应用& , %振 动与冲击& 杂 志 1996 4; )田涛、丁康: %希尔伯特变 换及其在故障诊 断中的应用& , %振动与冲击& 杂志 1996 2。
以快速富氏变换( F F T ) 为核心的信号处理分析 方法, 促进了现代设备状态监测与故障诊断技术的 发展。应用于频谱分析、相干分析、细化谱分析、 包络分析等。新的信号处理方法, 为故障诊断提供 了更加有效的手段, 如: 瞬态频率波动法、频谱细 化法、希尔伯特变换法、小波变换法等, 已在很多 工程领域中成功地应用, 也广泛应用于齿轮故障诊 断中。
方法一: 倒频谱法
在齿轮故障的频域诊断方法中, 倒频谱方法具 有特殊的优越性。当复杂的齿轮系中有多个齿轮, 而且背景随机噪声和振动很大时, 齿轮啮合频率就 不容易从噪声和机械振动的频谱中识别出来, 这时 可采用倒 频谱分析。倒 频谱分析 又称二次 频谱分
析。它是近代信号处理科学中的一项新技术, 特别 是在边频带的分析上, 它可以将原来频谱上成簇的 边带谱线转化成单根谱线, 因而成为检测复杂谱图 中周期分量的有效手段。简单的频谱图, 边带信号 是比较容易识别的。而复杂的谱图, 可能存在很多
准确的故障信息。其疲劳的严重程度可以用瞬态频 率波动的大小来衡量。
方法四: 频谱细化法 细化技术, 就是 局部放大! 的方法。在故障
诊断中, 故障信号往往只集中在某一频段内。为了 准确确定幅值大小的特征频率, 需要提高这段频率 区间信号的频率分辨率, 采用放大的方法。细化技 术 的实质 是一种选 带分析技 术。它是 利用频移 原 理, 在感兴趣的一小段频带内仍采用同样多的谱线
时域信号, 绝对值的包络作 F F T 谱分析, 其频谱 幅值代表真实包络信号。
软件希尔伯特解调技术之所以较少应用于故障 诊断中, 主要是由于精度低、速度慢。通常在进行
希尔伯特变换时, 都是利用求 F F T 正变换和逆变 换来实现。但此法计算量大、速度慢, 谱分析的频 率分辨率低。因而在使用时, 将重抽与滤波有效地 结合起来, 以得到最大细化倍数的解调谱, 来提高 其解调谱的分辨率、运算速度和精度。
结构, 确定其调制源, 因而为诊断齿轮故障提供了 有效的工具。
小波变换法
小波变换法作为一种新的信号处理方法, 已在 很多工程领域中得到成功的应用, 近几年在故障诊 断中也开始起步应用。小波变换定义为:
W Tx ( t , a ) =
1 a
+# -#
x(
)
(
a
t
)
d
这里 ( t ) 是振荡衰减的函数, a 为尺度因子,
分析齿轮调制信号的方法 在机械设备故障诊断中, 对调制信号进行解调 是一项常见而重要的工作。其调制信号即包络线多 为故障信号。对这种信号进行解调, 分离提取这种 包络信号, 分析它的特征频率和幅值, 能准确可靠 诊断出齿轮的疲劳、点蚀、断齿、轴轻度弯曲、齿 形误差等很多故障, 它都以振动调制的形式表现出 来的。当具有故障的齿轮进入啮合时, 会产生周期 冲击振动。对较高的啮合频率进行调制, 在频谱中 表现为在啮合频率两侧产生间隔均匀的边频带。针 对齿轮故障总是可以通过调制来表达, 如果从原信 号中直接提取调制信号, 直接分析调制函数, 则对 齿轮诊断是非常有用的。