论文研究-基于阶次分析理论的变速器故障判别实现方法.pdf

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根据变速器下线产品质量检测的要求, 研究了基于阶次分析理论的变速器故障判别实现方法。通过阶次跟踪计算将等时采样转换为等角度采样。并分析了对振动信号进行分轴重采样的原理和必要性, 给出了分轴阶次谱计算的详细步骤。通过对故障变速器数据的分析表明, 提出的方法可以明显识别变速器出现的齿轮啮合故障, 并可以准确地定位故障零件。
第8期 周晓锋,等:基于阶次分析理论的变速器故障判别实现方法 2969 a)步骤a)传动比参数计算,即以输人轴为基准,计算各轴 与输入轴之间的传动比系数。 6检测实例 b)步骤b)预设参数载入,即包括振动加速度传感器采样 在变速器生产现场检测过程中,型号为CH5M的某变速 频率、转速信号采集卡时钟频率、转速编码器分辨率、FT计算 器5档发生异响,系统检測报告显示5档从动轴齿轮啮合故 点数、角域平均最大周期数、角域平均最小周期数等。 障。图5为现场采集到的原始振动信号,图6为原始转速信 e)步骤)计算预处理,即需要根据传动比计算出各轴参号。将原始振动信号进行变换得到的频谱如图7所示。 与运算的转速脉冲数、计算单位转角Δθ(转速编码器分辨率的 从转速信号中可以看出,振动信号的采集过程中,变速器输入 倒数即为△)内的重采样点数、计算转速脉冲重采样处理步长轴转速从1300mm逐渐上升到2000mPm。对于处在升速阶段 等重采样过程屮需要用到的屮间变量。 的转速信号,其频谱产生了严重的模糊现象,不能得到清晰的 d)步骤f)重采样计算 振动特征图谱。 (a)为重采样后的数组开辟内存空间 原始时域信号 速度曲线 2000 (b)根据步骤c)屮的计算结果计算A内对应的转速脉 190 冲的计数个数,即插值时间点步长d (c)在A内,以d为步长,计算每个插值点的时间 1500 (d)计算每个插值点对应的标准时间 6 L200 (e)根据步骤d)计算的标准插值时间序列,对振动信号进 0.511.522533.5 406080100120 时间/s 行线性插值计算。设计算得到的标准时间序列为t,2,…,tn, 图5原始振动信号 图6原始转速信号 对振动信号进行插值重采样计算;设振动信号采样频率为 频道 f,则振动信号每个采样点之间的采样时间间隔为,这样任 意一个振动信号所对应的采样时刻=j×(为振动信号 中第j个值)。利用线性插值公式 010002000300040005000600070008000900010000 频率Tlz L1(x)x-3-f(x0)+ 图7振动信号频谱图 f(x1) (5) 运用本文提出的阶次分析计算方法得到如图8所示的故 就可以计算出与时间序列41,2,…,t相对应的振动信号值,障变速器分轴阶次谱图。图8屮左上和左下分别为故障变速 便可得到等角度采样的振动信号。 器5档主动轴和从动轴的振动信号经过重采烊和角域平均后 e)步骤g)角域平均计算,即将重采样之后的信号按照第3的波形;右上和右下分别为故障变速器5档主动轴和从动轴的 章中式(2)进行角域平均之后,便可得到轴旋转个周期的阶次谱图与大量合格变速器5档阶次谱均值谱图的叠加。该 去噪加强信号。 型号变速器5档的主动轴啮合齿轮齿数为39,从动轴啮合齿 f)步骤h)HT变换。上F算法是基于可将一个长度为N轮齿数为33。从图中可以明显地看出,该故障变速器的主动 的序列的离散傳里叶变换逐次分解为铰短的离散傅里叶变换轴和从动轴阶次谱在齿轮啮合处的阶次谱峰值均远远超过合 来计算这一基本原理进行的。具体实现时有许多不同的算法,格交速器阶次谱图中在该处的均值,其中卞动轴齿轮啮合处峰 本文采用的算法流程如图4所示。 值超均值140%左右,从动轴齿轮啮合处峰值超均值400%左 二十1 右,并且在从动轴齿轮啮合峰值的右边可见明显的谐波。由此 16计 断定,该故障变速器5档从动轴啮合齿轮有故障。在后续的跟 0开始 参数初始化 踪拆箱检修中,证实该交速器从动轴5档齿轮存在毛刺,绎去 2= magtiHtti 毛刺处理后重新检测,故障症状消失,检测系统也判定该变速 □12k=m2 器质量合格。本文算法在CPU频率为2.6GHz(双核),内存2 GB的 Windows7系统中运行,整个阶次分析的运算时间为 0.065s,完全可以满足工业现场故障检测的实时性要求。 9 nl=1h 均值 FFT算法流程 00 图4中,变量real为傅里叶变换的实部, Image为傅里叶变 05001000150020002500 020406080100120140 5档主动轴重采样后波形 5档主动轴阶次谱 换的虚部。步骤2-6为参数的初始化;10-16为倒序排列算 10 法;17为计算旋转因子;18为蝶形算法:序列经时域抽选(倒 200均值 谐波 序)后,存入数组中,如果蝶形运算的两个输入数据相距B个 100o 点,应用原位计算;19为中问变量,返回进行循坏;20为判断输 0500100150020002500 档从动轴重采样后波形 5档从动轴阶次谱 入是否规范,满足条件后转向21进行FFT归化。 图8故障变速器阶次谱图 g)步骤i)阶次变换,第4章中已进行了详细阐述。 (下转第2981页) 第8期 张小花,等:制造信息系统动力学模型及混沌特性分析 2981 定性和定量相结合的方法研究制造信息系统宏观是否存在混参考文献: 沌现象。针对实际系统,在合理假设情况下建立了决策层三个 [1 CHRYSSOLOUNIS G, GIANNELOS N, PAPAKOSIAS N. Chaos 宏观序参量权重之间的动力学模型,并对混沌特征量进行了分 theory in production scheduling[ J]. CIRP Annals-Manufacturing 析。结杲表明,当生产效率的权重值提高到某一数值时,在决 Technology,2004,51(1):381-383 策层岀现∫混沌现象。这意味着当企业特刿追求某一个单纯「21朱其忠,卞艺杰、企业发展过程中的分形与混沌现象「J.生产力 日标时系统将走向混沌。为了对制造信息系统的混沌特性进 研究,2009(11):33-35 行实际验证,利用某企业200—2010年的生产效率数据,应用[3] KATZORKE I. PIKOVSKY A. Chaos and complexity in simple model 混沌时间序列分析方法对其混汇特性进行分析。通过对关联 of production dynamic[ J. Discrete Dynamics in Nature and So 维数和 Lyapunov指数等特征量的分析,验证了制造信息系统 cety,2000,5(3):179-187 的混沌特性。将这一方法用来对具有大量参变量但又不能都4 ALFRARO M D, SEPULVEDAJ M. Chaotic behavior in manufactur 进行采样的制造信息系统的混沌分析进行实例验证,具有很好 ing systems[ J_. International Journal of Prduction Economics 的效果。 2006,101(1):150-158 对于制造信息系统这样的复杂系统,本文的模型仅反玦了 5 BARTHOLDI J J, EISENSTEIN DD, LIM Y F. Deterministic chaos 某·个方面,且研究结果仍属于理论的阶段,还有待于进·步 in a model of diserete manufacturing[ J. Naval Research Logis- 实例验证。本文需要深入研究的问题很多,理论上的深度、体 tics,2009,56(4):293-299 系上的广度均有待拓展。展望未来,文还需在以下几个方面6cux.,1cN,HYH, The research of the CIMS bionic refer- ence architecture( BRA)in chaos environment]//Proe of IEEE 进行研究: a)随着系统动力学方法的不断完善,制造信息系统的结 International Conference on Networking, Sensing and Control. 2005 构特点及其决策层映射模型的动态参数还需更准确描述,并且 L7」徐浩鸣.混沌学与协司学在我国制造业产业组织的应用LD」.哈 期望能够找到一个普适性的决策层模型以及希望能构建夏髙 尔滨;哈尔滨工程大学,2002 维的制造信息系统动力学模型。 [8]姜继娇,杨乃定,贾晓霞.基于泥沌理论的企业集成风险预警杋刽 b)由于本文模型的构建是建立在已有的数据检验结果之 研究LJ」.科学与科学技术管理,2003(10):97-101 上并进行修正而得,还需要利用大量数据进行有效性检验。 [9]张开升.基于复杂性科学的现八刽造信息系统白组织过程建模研 c)对制造信息系统的混沌研究的最终目标是为了利用混 究[D]广州:华南理工大学,2007:389-410 沌或控制混沌,囚此,木文后续工作还将对制造信息系统的混[1U]刘秉正,彭建华,非线性动力学[M].北京:高等教育出版社, 沌控制和同步进行深入研究。 2004 (上接第2969页) Energy.2012:919-922. [5]杨空,于德介,程军圣。基于FM的奇异值分解技术在滚动轴 7结束语 承故障诊断中的应用J].派动与冲击,2005,24(2):12-15 为了达到在生产线上实时对变速器进行质量检测的目的,16. SIREN Zhong-ji, CIEn Xue-feng, ZIIANG Xiao-],ntnl.Amoe 本文分析了常用的变速器振动信号故障特征提取不适用于实 ntelligent gear fault diagnosis model based on EMD and multi-class TSVM]. Measurement: Journal of the International Measure- 时故障检测L况的原因,提出了基于阶次分析珥论进行变速器 ment Confederation, 2012, 45(1): 30-40. 故障特征提取的方法,并给出了该方法的详细¢理过程,最后 [7高強,杜小山,范虻,等.滚动轴承故障的上M)诊断方法研究[J] 得到可反映变速器各个轴振动特征的分轴阶次谱。通过对生 桭动工程学报,2007,20(1):15-18 产现场的故障变速器信号的分析,分轴阶次谱算法可以准确有[8 JAHANGIRI F, DOUSTMOHAMMADI A, MENHAJM E. An adaptive 效地判别变速器的故障信息并将故障定位到零件级别。该方 wavelet differential neural networks based identifier and its stability 法解决了谱分析方法的频率模糊问题,并且计算速度可以满足 analysis[ J]. Neurocomputing, 2012, 77(1): 12 工业现场对实时性的要求。 [9. FYFE K R, MUNCK E D S Analysis of computed order tracking[ J] 参考文献 Mechanical Systems and Signal Processing, 1997, 11(2): 187- [Ⅰ何正嘉.机械设各非平稳信号的故障诊断原理及应用[Ⅵ].北京 高等教育出版社,2001 L 10 ZIIAO Xiao-ping, KONG Qing-peng, GUO Qing-lao. Study of time-fre- [2]王卫群,朱晓民、变速器故障诊断屮信号分析理论探讨[J].制 kiny of vibration aling machinery In 造业自动化,2006,28(5):76-77 changing state[ C]//Proe of International Symposiums on Information [3 CHIOU D J, HSU W K, CHE\ C W, et al. Applications of Hilbert Processing. 2008.559-563 Luang transform to structural damage detection JJ. Structural Engi-[1]陈思,刘正士,王勇,等齿轮籍故障诊断的阶次分析方法研究 neering and Mechanics, 2011, 39(1): 1-20 [J].仪器仪袤学报,2008,29(4):239242 ZIIANG Guang-bin, GE Yun-jian, LIU Yong-jiu. Fault 12 WANG K S, HEYNS P S. The combined use of order tracking tech gearbox based on wavelet transforms and neural networks[ C]//Proc niles or e order components JI. Me of International Conference on Mechanical Engineering. Materials and chanical systems and signal processing, 2011, 25(3): 803-811

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