基于倒频谱特征提取的齿轮箱故障诊断_图文

1、科技广场 2008. 80引言齿轮及齿轮箱作为机械设备中一种必不可少的连接和 传递动力的通用部件, 在金属切削机床 、 航空 、 电力系统 、 农 业机械 、 运输机械 、 冶金机械等现代工业设备中得到了广泛 的应用 1。 据不完全统计 2, 在齿轮装置的传动机械中, 60%的 故障与齿轮有关; 在旋转机械中齿轮失效率约占其故障的 10%左右;在汽车的两大类故障中, 变速箱约占 1/3。 因此, 有 必要对齿轮箱进行故障诊断, 这对机器的正常运行具有重要 的作用 。 频谱分析在故障信号处理中是比较常用的, 如傅立 叶幅值谱, 但是它不能提取频域中的周期成分 。 倒频谱分析 其实质是对功率谱取对

2、数, 然后再进行频谱分析, 得到频谱 中的周期成分, 特别适用于分析齿轮箱中齿轮和滚动轴承出 现的成簇的边频带 。1倒频谱理论 3倒频谱分析也称二次频谱分析, 是近代信号处理科学中 的一项新技术 4。 它可以提供 FFT 谱图难以捕捉的信息, 如 FFT 谱上的周期性分量,系统周围环境的干扰及边带信息 。 当机械故障信号的频谱图出现难以识别的多簇调制边频时, 倒频谱可以分解和识别故障频率, 分析和诊断故障产生的原 因 。倒频谱分为功率倒频谱和复倒频谱 。 功率倒频谱定义为 对数功率谱的频谱 。 设信号单边功率谱 x(t为 Sx(f, 则 (1 q-倒频率, q 值大者为高倒频率, 表示倒频谱上

3、快速波 动和密集谐频; 反之, q 值小者为低倒频率, 表示倒频谱上缓 慢波动和稀疏谐频 。工程上常用式 (1 的平方根, 即幅值倒频谱:(2由于 Sx(f是偶函数, 式 (2 可写成:(3 从式 (3 可以看出功率倒频谱与自相关函数的不同在于 对数加权 。 对数加权的目的:扩大频率的动态范围, 提高再变 Feature Extraction of Gearbox Fault Diagnosis Based on Cepstrum Analysis朱有剑 李 建Zhu Youjian Li Jian(江西理工大学机电工程学院,江西 赣州 341000(College of Mechanical

4、 and Electrical Engineering, Jiangxi University of Science and Technology,Jiangxi Ganzhou 341000摘 要 :介绍了齿轮箱故障的特点 、 倒频谱分析的基本原理以及倒频谱分析在齿轮箱故障诊断中的应用 。 首先, 用传统的 傅立叶变换法对故障信号进行分析, 结果无法有效地提取故障特征; 其次, 对故障信号进行倒频谱分析, 发现能很好地捕获故 障信息 。 实验证明:倒频谱分析在齿轮故障诊断中具有无比的优越性 。关键词 :倒频谱; 齿轮箱; 故障诊断; 傅立叶变换中图分类号 :TB52+6文献标识码:A 文章编

5、号 :1671-4792-(20088-0005-03Abstract :The fault feature of gearbox, the principle of cepstrum analysis and a method of gearbox fault diagnosis based on cepstrum analysis was presented. Firstly, the fault signals of vibration were analyzed, but the feature of fault could not been extracted effectively

6、; then, analyzed the fault signals by cepstrum analysis and captured the fault information easily. The result shows that it is display of incomparable ad-vantages by using cepstrum analysis in gear fault diagnose.Keywords :Cepstrum Analysis; Gearbox; Fault Diagnosis; Fourier Transformation122 基 于 倒特

7、 征 提 取 的 齿 轮 箱 故 障 诊 断 换的精度; 对数加权后具有解卷积的作用, 便于提取和分离目标信号 。信号的相位信息在功率倒频谱上不能反映, 复倒频谱就是为了弥补这一不足而设计的 。设时间信号 x(t的傅立叶变换为 X(f, 即:(4则复倒频谱为:(5本文采用复倒频谱对齿轮箱故障信号进行分析, 以提取出故障特征频率 。2实验分析本实验是在江苏千鹏公司生产的旋转机械故障诊断模拟实验台上进行的, 该实验台可以模拟滚动轴承故障 、 齿轮故障和轴系故障 。 本实验的信号就是在该实验台的齿轮箱上采集的 。 齿轮箱中有一大一小两齿轮, 小齿轮与发动机相连,大齿轮与磁粉电动机相连,它们的模数分别

8、为 55和 75, 即传动比为 55/75。 实验时, 电动机的工作频率为 50Hz, 则它们的转动频率为 2750Hz, 小齿轮的故障频率为 50Hz, 大齿轮的故障频率为 f=50*(55/75 =36.6Hz 。 故障模拟采用大齿轮,即在大齿轮上打了个小坑, 模拟点蚀故障, 点蚀故障图如图一 (右 所示 。 采集系统采用千鹏公司配套的采集设备及采集软件, 单通道采集, 采样频率为 10K 。图一 实验设备图及齿轮点蚀故障位置图二 正常时的振动信号 (左 和点蚀故障时的振动信号 (右 图三 正常时的频谱图 (左 和点蚀故障时的频谱图 (右 试验时, 分别采集大齿轮正常时的振动信号与故障时的

9、振动信号, 它们的时域波形图如图二所示 。 根据这两张图可以发现:故障时, 齿之间的冲击力比较大, 波形的振幅也就比较大, 但是不能判断是什么故障 。 对这两个信号分别进行傅立叶幅值谱变换, 变换得到的波形如图三所示 。 从图三 (左 中可以看到 2730Hz 的频率幅值比较突出,这与转动频率2750Hz 比较接近, 可以看成是大小齿轮的转动频率 。 2750Hz边上还有好多频率幅值比较大, 这些就是成簇的边频带 。 从图三 (右 中也可以发现跟转动频率 2750Hz 比较相近的频率值, 如 2765Hz, 边上还是存在成簇的边频带 。 由于边频带的存在,凭图三中的幅值谱还不能判断是何种故障

10、。 倒频谱分析可以分析成簇的边频带, 并能生成单根谱线, 即能把这些边频带转换成周期性的单根谱线 。 对振动信号的倒频谱分析如图四 。 从图四 (左 中只能发现转动频率的倍频, 如0.0001s, 未能发现小齿轮的故障频率 50Hz (0.02s , 大齿轮的故障频率 36.6Hz (0.027s 。 从图四 (右 中能明显地看到0.027s 的故障周期,可以断定,该大齿轮确实存在点蚀故障 。图四中有个特征周期值 0.0001s 总是存在, 这与转动频率值的倒数比较相近 。 实验开始时, 没有调整齿轮箱, 振动台上一直有异常的声音, 通过观测, 发现这异常声音就是发动机与齿轮箱的连接轴不平衡所

11、致 。 后来换了点蚀故障的大齿轮, 连接轴依旧没有连好, 不过振动台发出的声音比以前小了许多 。 因此, 图四 (右 中 0.0001s 对应的幅值比图四 (左 中 0.0001s 对应的幅值要小 。123科技广场 2008. 8图四 正常时的倒频谱图(左 和点蚀故障时的倒频谱图 (右 3结束语从以上的模拟故障的诊断实验中, 可以得出结论:由于 倒频谱的特有性质, 可将齿轮故障信号的特征信息从复杂的 边频信号中识别出来; 同时, 倒频谱分析能方便的提取出边 频带中的周期性成分 。 总之, 利用倒频谱研究齿轮的故障诊 断是可行的 。 参考文献1丁康,李巍华,朱小勇.齿轮及齿轮箱故障诊断实用 技术M.北京:机械工业出版社,2005, 5.2程珩,程明璜.倒频谱在齿轮故障诊断中的应用J. 太原理工大学学报, 2003, 34(06 :661-663, 667.3汤武初,杨彦利,伉大俪等.倒频谱在压缩机故障诊 断中的应用J.噪声