齿轮箱故障特征与诊断技术课件

齿轮箱故障特征与诊断技术

引言随着现代工业的发展,齿轮已成为现代工业中最关键的零件之一,齿轮箱由于传动比固定,传动力矩大,结构紧凑,因此在各种机器中得到了广泛的应用,成为各类机器的变速传动部件。据日本新日铁会社的统计,齿轮故障约占机器总故障次数的10.3%左右。据统计,在齿轮箱失效零件中,齿轮本身的失效比重最大约占60%,可见齿轮传动是诱发机器故障的关键部位。因此,齿轮箱的故障诊断技术研究得到了广泛的关注和重视。引言六十年代中期，齿轮的振动和噪声问题已成为评价一个齿轮装置好坏的重要因素；七十年代初开始出现了一些简单的齿轮箱故障诊断，用一些简易的方法直接分析测量一些简单的振动参数，诊断准确率很低；从七十年代末到八十年代中期，齿轮箱故障诊断的频域法发展很快，对齿轮磨损和轮齿断裂等故障诊断较为成功；目前，齿轮箱故障诊断研究也主要集中在齿轮箱状态监测仪器和分析系统的开发、故障机理研究和典型故障特征的提取、信号处理和分析、诊断方法研究和人工智能的应用等几个方面。传统的信号时域、频域分析方法为齿轮箱故障诊断已经打下了坚实的基础,解决了很多的实际问题。由于齿轮箱的结构复杂，工作条件多样，诊断过程中涉及的问题较多，现有的故障诊断方法和系统都不同程度地存在一些问题，主要有以下几个方面：引言为了满足机械设备向高性能、高效率、高自动化和高可靠性方向发展的需要,提高故障诊断的准确性和快速性,随着各种新技术的产生,针对齿轮箱的故障诊断技术也有了新的发展,例如小波变换、神经网络、专家系统等。下面主要从齿轮箱典型故障振动特征、振动噪声产生的机理以及诊断方法三个方面来叙述。1典型故障特征1.1齿形误差齿形误差的主要特征为:(1)以齿轮啮合频率及其谐波为载波频率,齿轮所在轴转频及其倍频为调制频率的啮合频率调制(2)振动能量有一定程度的增大;(3)包络能量有一定程度的增大。1.2齿轮均匀磨损齿轮均匀磨损的主要特征为:(1)齿轮啮合频率及其谐波的幅值明显增大,阶数越高,幅值增大的幅度越大;(2)振动能量有较大幅度的增加。1.3断齿

断齿时域表现为幅值很大的冲击型振动,频率等于有断齿轴的转频。而频域上在啮合频率及其高次谐波附近出现间隔为断齿轴转频的边频带;边频带一般数量多、幅值较大、分布较宽。解调谱中常出现转频及其高次谐波,甚至出现10阶以上。同时由于瞬态冲击能量大,时常激励起固有频率,产生固有频率调制现象。1.4齿面点蚀

在啮合过程中齿轮每转到点蚀部分接触时，由于摩擦力突然加大，会产生一次或几次冲击现象，啮合振动受到调制，其频域表现为信号谱中出现一系列等间隔的频率簇，尤其是在高频的啮合频率两侧，还经常分布一系列以旋转频率为间隔的边频带，这就是发生点蚀的故障特征。1.6轴严重弯曲轴严重弯曲的主要特征为:(1)以齿轮啮合频率及其谐波、齿轮固有频率、箱体固有频率为载波频率,以齿轮所在轴转频为调制频率的啮合频率调制,如果弯曲轴上有多对齿轮啮合,则会出现多对啮合频率调制,谱图上边带数量较宽,解调谱上出现所在轴的转频和多阶高次谐波;(2)如果弯曲轴上有多对齿轮啮合,则会出现多对啮合频率调制;(3)振动能量有较大程度的增加;(4)包络能量有大幅度的增加。1.7轴向窜动

轴向窜动的主要特征为:(1)一根轴上有方向相反的两个斜齿轮;(2)有故障轴上齿数多的齿轮啮合频率的幅值大幅度增加;(3)振动能量有较大程度的增加1.8轴有较严重的不平衡轴有较严重的不平衡时,在齿轮传动中将导致齿形误差,形成以啮合频率及其倍频为载波频率,以齿轮所在轴转频为调制频率的啮合频率调制现象,但一般谱图上边带数量少而稀。但在谱图中其有故障轴的转频成分明显加大。1.8轴有较严重的不平衡轴有较严重的不平衡时的主要特征:(1)以齿轮啮合频率及其谐波为载波频率,齿轮所在轴转频及其倍频为调制频率的啮合频率调制,调制边频带数量少而稀,解调谱上一般只出现所在轴的转频;(2)有故障轴的转频成分有较大程度的增加;(3)振动能量(包括有效值和峭度指标)有一定程度的增加;(4)包络能量(包括有效值和峭度指标)有一定程度的增加。1.9轴承疲劳剥落和点蚀滚动轴承内外环及滚动体疲劳剥落和点蚀后,在其频谱中高频区外环固有频率附近出现明显的调制峰群,产生以外环固有频率为载波频率,以轴承通过频率为调制频率的固有频率调制现象。由于滚动轴承产生的振动在传动箱中与齿轮振动相比能量较小,解调谱中调制频率幅值较小,一般只出现1阶。齿轮箱振动噪声产生的机理

2.1齿轮啮合激励产生的噪声齿轮的轮齿在啮合时因传动误差产生交变力,在交变力作用下产生线性及扭转响应,使齿轮产生振动辐射出噪声。这是一种主要的噪声源,接触力变化越大,则齿轮相应的振动响应越大。齿轮啮合激励产生的噪声在一般情况下,啮合振动能够产生轴频的任何一个倍频上的激励,这种激励传递到齿轮箱引发箱体共振时产生明显的噪声,尤其当箱体的固有频率较低,而啮合频率很高时,很可能在某倍频下产生箱体共振。键槽或花键槽在啮合力作用下,使得齿轮和花键之间间隙产生无规则的变化,从而产生与周节差引发的相似的噪声。滑油喷注产生的噪声一种齿宽较大的直齿齿轮,在啮入端吸入过多的滑油,这些滑油滞留于齿根间隙中而无法迅速从端部排出形成“困油现象”。困油现象发生在两个啮合齿的接触部位形成的一个封闭容积内。这种封闭容积在齿轮转动时会产生容积变化。由于滑油是不可压缩液体(压缩性极小,体积模量为114×109),即使很小的容积变化都会使齿轮轴上的附加载荷发生周期性的剧烈变化,使齿轮激励振动而产生噪声。另外,在容积增大时,压力即迅速减少,从而使得轮齿间迅速减压造成“空蚀”,使齿轮激发出强烈的高频振动,同时辐射出噪声。与此同时,高压油从齿端部高速喷射,射流冲击齿轮箱箱体也会引发啮合频率激励而产生齿频噪声及其倍频噪声。另外,由于齿轮轮齿的弹性原因,齿轮在传递动力时,后两对轮齿啮合时的齿对数只有一对齿啮合的1/2～1/3。因此,当主动轴旋转时,对应于齿对数的变化,从动齿轮发生与旋转转速变化相同的振动,从而辐射出噪声,这也是主要噪声源之一2.4高次谐波的产生齿轮在稳定旋转过程中受到重合系数等许多因素影响,在轮齿上所传递的力是随时间变化的周期性函数。由于机械加工或磨损引起轮齿偏离实际情况的偏差,如均匀分布的磨损产生啮合振动及其高阶啮合频率,但不引起边带。3.1.1齿轮故障时域诊断方法

齿轮故障时域诊断方法就是根据齿轮各类故障振动噪声信号在时域中的表现特征，对其故障模式进行识别。长见的齿轮故障时域诊断方法有：1.时域同步平均法时域平均过程实际上是在所测取的原始信号中消除其它噪声的干扰，提取有效信号的过程，随着平均次数的增加，齿轮旋转频率及其各阶谐频成分得以保留，而与研究内容无关的噪声成分逐渐消失。最后，再经过光滑化滤波，即可得到被检齿轮的有效信号．2.时域分析法在齿轮故障诊断中，仅仅利用前面介绍过的频域、时域同步平均等方法有时很难获得令人满意的诊断效果。近年来，在齿轮振动信号分析方法上又出现了重新重视时域分析和注重利用相位信息的新动向，如：残差法和频率解调法频率解调法解调方法的目的就是从齿轮振动的时域信号中直接提取调制信号，并分析调制函数与齿轮故障的变化关系，以便找到故障根源以及严重程度。齿轮故障频域诊断方法齿轮故障频域诊断方法就是根据齿轮的各类故障在频域中的表现特征，对其故障进行分析和判断。功率谱（频谱）法功率谱分析可以确定齿轮振动信号的频率构成，并且是其他一些分析方法的基础。(1)啮合频率及各阶谐频分析。一般来讲，啮合频率及其各阶谐频成分的大小变化与齿轮的磨损有关。随着齿轮的磨损，功率谱图上啮合频率及其各阶谐频成分的幅值都会上升，并且，高阶谐频的幅值增大较多。边频带分析一般情况下，齿轮故障都会使其振动信号产生调制，调制的结果就是在频谱上出现所谓的边频成分。根据边频成分呈现出来的形式和频率间隔，可以获得重要的故障特征信息。2.倒频谱法信号x(t)的功率倒频谱定义为“对数功率谱的功率谱”，实际工程上常用的表达式为：式中，为时域信号x(t)的自谱。被称为幅值倒频谱，或简称倒频谱。细化复包络谱法细化复包络谱法，就是通过对复包络谱进行细化来诊断齿轮的异常状态。运用频率细化技术来提高复包络谱的频率分辨率，以便更准确地研究某一频段的频率结构。4.爆布图法在频域故障诊断中，瀑布图也可用于齿轮的故障诊断。改变齿轮箱输入轴的转速并作出相应的振动功率谱，就可以得到瀑布图。3.2轴承故障诊断与齿轮一样，轴承的故障诊断方法也有时域、频域和幅值域之分。许多用于齿轮诊断的方法（如峭度因子、峰值因子、功率谱、倒频谱等）都可以用于轴承故障的诊断轴承故障诊断滚动轴承的振动监测频带一般分成三段。0～20kHz为第一频带，由于易受噪声干扰，特别是机器中流体动力噪声的干扰，诊断中使用得不多。为了提高信噪比，人们目前多采用20～60kHz的频段作为诊断频带。轴承元件的固有频率就在这一频带内。轴承元件出现缺陷或结构不规则时，会激发各元件以其固有频率振动，这种振动与轴承的回转频率无关。60kHz以上的振动信号属于声发射信号，滚动轴承元件有剥落、裂纹一类缺陷时，会有爆发性声发射，而当轴承在运行中润滑油不足或工作表面咬合时，会产生连续、大量的声发射。轴承故障诊断SPM（ShockPulseMeasure）技术是轴承精密诊断的最有效方法之一，当轴承存在局部缺陷速度时，故障冲击会引起轴承的共振，经过窄带滤波（中心频率为30～40kHz）后信号幅值大小体现了冲击力的大小，它直接涉及到轴承的损坏情况，而排除了其它如不平衡、不对中等原因引起的振动，以及一些低频背景噪声的影响。但当背景噪声中混有机件的周期性冲击干扰、轴承中混有异物及润滑不良都会引起SPM值的突然增加。低频接收法和包络谱法是另外两种常用的轴承诊断的方法。两者在诊断中使用不同的监测频带，前者是30～40kHz，避开了传感器的一阶谐振频率区；而后者则选择这一谐振频率区作为其监测范围，将高频谐振信号通过滤波、解调处理得到它的包络，再对之作谱分析就得了包络谱，由于它利用了传感器的谐振区，受到的污染少，是目前轴承诊断的有效手段。齿轮箱故障诊断方法

齿轮箱是齿轮和轴承同时存在的统一体，它们由于受力变形、加工误差或故意等原因引起的振动通过各自的途径传向传感器，这种由于相互关联、相互影响的各部分组成的信号不能看成是各部分的简单迭加，如何分离、识别不同的故障源，如何提高诊断的灵敏度和可靠性，对于故障诊断技术在工程实际中的推广和应用更有实用价值。齿轮箱故障诊断方法振动信号是齿轮箱故障特征的载体。对其振动状况分析，可实现不停机操作状态下的故障诊断，大大的减少了由于停机所造成的巨大经济损失，而且基于振动分析的故障诊断系统性能可靠，价格便宜，操作简单方便，所以，振动诊断是一种行之有效的故障诊断方法，齿轮箱故障诊断方法齿轮箱的故障，如齿轮点蚀、断齿、轴轻度弯曲以及滚动轴承的疲劳剥落等，会产生周期性的脉冲冲击力，从而产生振动信号的调制现象，在频谱上表现为在啮合频率或固有频率两侧出现间隔均匀的调制边频带。齿轮箱故障诊断方法齿轮箱因结构的复杂性,其振动的频率成分很多,故一定要在建立档案的基础上来判断是否存在故障,并在此基础上进行故障诊断。齿轮箱故障诊断方法建档分为如下几个方面:(1)机器特征和参数特征:主要是建立各轴的转频、齿轮啮合频率、滚动轴承运动学和动力学特征频率,设置振动速度和加速度的报警系数,为建档和诊断建立相关参数表。(2)在线或离线建档:在诊断前必须建立被诊断齿轮箱各测点的振动速度的时域信号和包络时域信号特征值的档案值,振动加速度的中高频频域档案,振动速度的低频档案,并建立相应的频谱界限档案,这些值和界限档案是诊断的基础。齿轮箱故障诊断方法目前齿轮箱故障诊断仍广泛采用的FFT分析，随着科学技术的不断进步,小波变换、神经网络、专家系统等新的故障诊断技术已经产应用于齿轮箱故障上。小波变换的应用

传统的信号分析是建立在FFT的基础上的,由于FFT使用的是一种全局变换,要么完全在时域,要么完全在频域,因此无法表述信号的时频域性质,而这种性质正是非平稳信号最根本和最关键的问题。小波变换的应用当齿轮箱齿轮出现不正常磨损、点蚀、裂纹等故障时,工作中的冲击将使得振动信号表现为非平稳信号。传统的FFT信号分析的频谱结果是在整个分析时段上的平均,不能反映故障信号的突变细节。而小波变换恰恰弥补了这种缺陷,成为在故障诊断领域中一种迅速得以应用的新方法。小波变换的应用小波变换是一种信号的时间—尺度(时间—频率)分析方法,具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，很适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,因而利用小波变换进行齿轮箱故障检测和诊断具有良好的效果。神经网络的应用

人工神经网络(ANN,简称神经网络),是在生物神经学研究成果基础上提出的人工智能概念,是对人脑神经组织结构和行为的模拟。神经网络的应用齿轮箱作为机械传动的主要部件,其中的齿轮、滚动轴承和轴系的工作情况较复杂,各种典型故障一般并不以单一形式出现