机械故障诊断技术论文-基于hilbert解调法的振动信号齿轮诊断方法

《机械故障诊断技术论文-基于hilbert解调法的振动信号齿轮诊断方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

基于Hilbert解调法的振动信号齿轮诊断方法机械11013110301000×××摘要：振动诊断技术是目前机械故障诊断中最常用的诊断方法，它是通过测量机械外部振动来判断机械内部故障的一种方法。本文将详细阐述基于Hilbert解调法的振动信号齿轮诊断方法，通过对Hilbert解调法基本原理的介绍，引出此方法在齿轮故障诊断中的应用，然后再通过具体工程实例来加以说明解释。文章的最后将得出结论：此方法能够有效地判断齿轮故障部位，以便立刻做出决策来消除故障。关键词：Hilbert解调，振动信号，齿轮故障诊断GearfaultdiagnosismethodbasedonHilbertdemodulationforvibrationsignalsAbstract:Thetechnologyofvibrationdiagnosisisoneofthemostadopteddiagnosticmethodsinmechanicalfaultdiagnoses.Thewayofjudgingthemachineryinternalfaultisdonebymeasuringthemachineryexternalvibration.Inthispaper,IwillelaborateongearfaultdiagnosismethodbasedonHilbertdemodulationforvibrationsignals.OnthebasisofintroducingthebasicprincipleofHilbertdemodulation,theapplicationofthismethodingearfaultdiagnosiswillbeproposed.Afterunderstandingthat,aspecificexamplewillbeinvestigatedforfurtherunderstanding.Intheendofthearticle,theconclusionwillbedrawn:thismethodcanjudgethepositionsofthegearfaultefficiently,inordertomakeadecisionimmediatelytoeliminatethefault.Keywords:Hilbertdemodulation,vibrationsignals,gearfaultdiagnosis.0引言机械故障诊断过程本质上是一个故障模式识别的过程[1]，针对某一个具体的机械故障诊断问题，选择不同的模式识别方法，其分类精度和准确性可能会有较大的差异[2,3]。对于不同类型的故障以及故障在不同机械上的存在，我们应该选择合适的方法对其进行诊断，以保证高的分类精度和准确性。在不同的机械零件中，齿轮是最普遍的一种零件之一；齿轮传动又是机械设备中最常用的传动方式。齿轮失效又是诱发机器故障的重要因素[4]。因此，对齿轮的故障诊断就显得尤为重要。在机械故障诊断学上，齿轮故障诊断的方法有很多，如振动诊断、扭振分析、噪声分析、声发射、油样分析、温度及能耗检测等[5]。这些方法大致可以分为两大类：一类是通过对齿轮运行中的动态信号的处理分析来判断振动、噪声信号。另一类是根据摩擦磨损理论，通过研究分析齿轮箱的温度和润滑油中的磨屑状态来诊断齿轮的状况。由于第一类方法具有便于记录、处理和不易受干扰等优点而被广泛采用。而对于用传感器、放大器及其他测量仪器所得到的振动信号，又存在着不同的分析和处理办法（其目的在于提取信号中的故障特征信息，从而诊断出齿轮的故障类型）。选择最为合适的一种处理办法，不仅能够快速地诊断出故障部位，而且还具有非常高的准确率。齿轮的局部故障（如疲劳点蚀、剥落等）通常由幅值调制和频率调制的形式表现出来，其结果反映在频域上即为边频带成分。由于在测量中影响边频带成分的因素比较多，往往给频域分析带来困难。因此，我们此时需采用解调方法，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，以便找到齿轮故障根源及其严重程度进而找出相应的解决措施[6]。由于齿轮的局部故障通常由幅值调制和频率调制的形式表现出来，但在测量信号中影响边频带成分的因素较多，而Hilbert解调法又能够从齿轮振动的时域信号中直接提取调制信号。因此，可以将Hilbert解调法运用在初论故障诊断上。 本文将采用基于Hilbert解调法的齿轮诊断方法，旨在通过此方法准确、可靠地达到对齿轮故障的诊断和预防的目标，并且能够在准确诊断齿轮故障的基础上进行相应的处理，以消除故障从而保证其在一定的工作期限内可靠、有效地实现其功能。1Hilbert的基本原理对调制信号进行基于Hilbert变换的幅值解调分析，其基本思想是把一个实信号表示为一个复信号，从而构成解析信号，这样不仅使理论讨论方便，更重要的是可研究调制信号的时间包络曲线、瞬时相位和瞬时频率[7]。1.1Hilbert变换实函数的Hilbert变换按式（1）定义：式中*表示卷积。对于离散序列，可通过FFT的正逆变换的方式求出其Hilbert变换。令，，，由时卷积定理得，而　　设　　则　　 对作傅里叶变换，即得　　　　（2）求序列的Hilbert变换的程序流程图如图1所示。图1.Hilbert变换程序流程图1.2幅值解调分析解析信号由式（3）定义。因为是一个复信号，用矢量表示为（4）式中（5）（6）称为的振幅（包络线），称为瞬时相位。即任意的实序列可表示为（7） 式中表示系统的瞬时能量的时间变化。不仅可以从振幅。还可以从瞬时相位这个参数观测。将微分：（8）即为瞬时频率。求包络的过程就是解调。对作谱分析，可得到包络信号的包络谱。流程图如图2所示。图2.解调分析流程图总结说来，希尔伯特解调算法的具体步骤为[8]：①　求出采样信号的Hilbert变换对②　以采样信号为实部、Hilbert变换对为虚部，两者构成解析信号③　求模得到信号的包络④　对包络进行低通滤波，作FFT求出包络谱，得到调制频谱及其高次谐波，并可得到相位调制函数。随着计算机产业的发展，在实际生产运用中，可以直接通过MATLAB程序实现对此繁杂的数据计算过程，并能够达到很高的准确率和效率。2Hilbert解调法在齿轮诊断中的应用用Hilbert解调法对齿轮进行故障诊断时，是利用Hilbert变换性质，构造一复解析时间信号进行解调，恢复原调制信号（其基本原理前文已阐述）、解调后的信号，可直接观察波形，分析故障情况，也可进行频谱分析或其他分析。在实际应用过程中，通常观察其时域信号，无法从中辨别是否有故障存在，但调制信号中有一个小峰值，则预测此位置可能会发生故障。进而我们可以通过以此信号频率的整数倍为中心频率进行窄带带通滤波，并对滤波信号进行Hilbert解调分析，最后得出齿轮中故障的具体位置。在此过程中，我们需要着重注意齿轮箱的测试、诊断与数据处理方法。2.1在齿轮故障诊断中应注意的问题 2.1.1测点部位的确定首先，测试信号的获取过程中，需要将测量装置摆放在合适的位置，才能测得准确的、代表性的测量数据。总结说来，测点的选取一般遵循以下两条原则[9]：（1）轴承座为天然的测点，它能最直接的反映与本轴有关的振动信息，如果结构条件不允许，应使测点尽量靠近轴承座（原因：振动信号与传递中的衰减，特别是高频信号的衰减较快）；（2）对重要的、经常发生故障的部位可多布测点，而不重要的、不常发生故障的部位可少布测点。利用振动对齿轮箱进行诊断，主要使用转速在1000r/min以上的直齿圆柱、人字齿轮、直齿锥齿轮及斜齿圆柱齿轮等。测点部位主要选择普通减速器的轴承座盖。对于高级减速器，若轴承座在机罩内部，则可选轴承附近刚性好的部位，或测量基础的振动[10]。2.1.2测定参数的确定齿轮大声的振动中，有1kHz以上的高频固有振动，也有与齿轮的选择频率或啮合频率相关的低频振动。通常对于低频振动，可选择振动速度作为测量参数；对于与固有振动相关的高频振动，可选择振动加速度作为测定参数。2.1.3测定周期的选择为了及时发现齿轮初期状态的异常，需要合理确定测量周期。一般来讲，当齿轮处于正常工作情况下，可保持固有周期；当振动增大或出现异常征兆时，则应采用缩短周期的对策，并应将测定周期尽可能安排得短些。2.1.4判断标准的确定齿轮通过振动检测，是处于正常状态还是发生了异常，需要有判定的标准。根据判断标准，才能知道测定值所表示的齿轮状态是正常状态，还是必须注意监测的状态。判定标准可分为以下两类：（1）绝对判断标准：可将同一个部位测得的值原封不动地作为评价的依据。（2）相对判断标准：对于还没有制定的绝对判断标准的齿轮，适合于使用过去的实际统计资料。例如，相对判断值标准规定实测值达到正常值的两倍时要引起注意；达到4倍时，则表示危险。2.1.5传感器的安装方法加速度传感器与其他传感器相比，其优点为能够测定频率范围较宽的振动信号，且廉价、使用方便，并能对振动速度和振动位移进行转换，所以得到广泛的应用。无论使用哪种传感器都应注意传感器与被测物之间必须进行绝缘。如果绝缘不良，就会发生同机械振动毫无关系的电噪声，使振动波形与实际情况不相符合，从而造成诊断上的错误。特别是在固定传感器时，更要注意垫上具有绝缘性能的专用垫片。2.2数据的计算（各轴转速、转频、啮合频率、电机滚动轴承通过频率、滚动轴承固有频率）（1）由现场观察发现，选取振动和噪声较大的转速作为基准，选择此传动链作为测试工况。通过各齿轮齿数对应的关系求出各轴的转速、转频及啮合频率；（2）电机滚动轴承通过频率的计算内环通过频率（9）外环通过频率（10）滚动体通过频率（11） 式中：—滚动体数目,—轴转频,—轴承的节径,—旋转体直径,—接触角（1）滚动轴承固有频率计算钢球的固有频率（12）其中，为钢球半径（m），为材料密度（kg/m3），为弹性模量（pa）。外环或内环的径向弯曲固有频率为：（13）式中，为轴承型号，为圆环宽度（mm），为圆环外径（mm），为振动阶数（）。通过查表法（依据阶数和滚动轴承的型号）可以查得滚动轴承外圈和内圈的径向固有频率。2.3故障齿轮的频域特征表1.齿轮典型故障的振动特征[11]齿轮状态主要频率特征产生原因正常齿轮自身刚度引起的不同轴齿轮、轴装配不当偏心加工原因局部异常齿根有大裂纹、局部齿面磨损、轮齿断裂、局部齿形误差等磨损齿轮材质、润滑等方面缺陷或长期重载齿距误差齿形误差造成的不平衡材料不同、与轴不同心等注：为啮合频率；为齿轮转频；。 齿轮在发生故障时，其时域和频域波形会有不同于正常齿轮的特征。但时域波形不能有效观察齿轮的故障，因此这里将详细介绍典型的齿轮故障振动频域特征见表1(如上表）。2.4测试分析系统及结果框图测试分析系统由传感器、二次仪表、QLPM型或QLSA型分析诊断仪、打印机等组成，其连接框图如图3所示。图3.测试分析系统连接框图3实例与分析为证明基于Hilbert解调法在齿轮故障分析时的有效性，本文将列举某台重型汽车变速箱的实例加以说明。这台重型汽车变速箱在测试挡的传动简图如图4所示[12]。轴I为动力输入轴，轴II为动力输出轴。实验时输入轴III转速为747r/min，由变速箱的齿轮参数可以计算出齿轮箱内各轴的转速，转频以及各齿轮副的啮合频率，如表2所示。4123IIIIII图4.测试挡传动简图表2.齿轮箱各轴转频及啮合频率轴转速（r/min）转频（Hz）齿轮副传动比啮合频率（Hz）I1451.31=24.191/228/40=677.28II1015.92=16.963/425/34=423.6III747.0=12.45在实验时，齿轮箱振动信号的测点选取在输入轴的轴承座上，采样频率选择为10kHz ，采样点数为8192.（1）时域波形分析图5（a）、（b）分别是齿轮箱全载（输入转矩）时的时域波形及频谱。在图5（b）中，主要有两个频率成分，一个是1号齿轮和2号齿轮的啮合频率及其倍频，另一个是3号齿轮与4号齿轮的啮合频率及其2倍频，且及其倍频在频谱中占据着主要的成分，并在及两边存在较多的变频带。需要注意的是，信号的输入点是放在轴的轴承座上，而1、2号齿轮到测点的距离要远比3号与4号齿轮到测点的距离小。由于振动信号在传递中会衰减，尤其是高频信号衰减更加严重，以致其振动不能传递至测点。因此在振动频谱中，1、2号齿轮的啮合频率占主要成分是理所当然的，不能由此判断1、2号齿轮就存在故障。（a）全载时的时域信号（b）全载时的FFI谱图5.齿轮箱测试挡谱（2）解调谱分析为了更加准确无误的找出故障源，对全载时的信号分别以（847.2Hz）及（2710Hz）为中心频率进行窄带带通滤波，并对滤波信号进行Hilbert解调分析（具体实施步骤见2），得到的频谱如图6（a）、（b），其中以17.0kHz为基频的谐波正好对应于轴II上的转频。可以断定轴II上的2号或者3号齿轮存在故障。（a）以为中心的解调谱（b）以为中心的解调谱图6.齿轮箱测试挡解调谱经过齿轮箱的检查，证实确实是3号齿轮的一个齿上发生了严重的点蚀。这说明我们的判断是正确的，及采用基于Hilbert 解调法的振动信号齿轮诊断方法能够有效地查找出齿轮中故障的具体部位。然而，解调的有效性取决于分析频段的选择，因此必须在原有时域波形的基础上进行简单的分析，再对故障可能存在点进行具体的该频段的解调。在实施过程中，应注意局部损伤难以激起频率较高的固有振动，故频段不宜选择过高；如果频段选择过低，振动信号则受噪声影响较大，难以提取有用的故障信息。4结语由上文可知，Hilbert变换解调技术可以有效、快速地诊断出齿轮局部损伤故障部位，以便做出相应的改变来消除这种故障，从而保证机械在一定的工作期限内能够可靠、有效地实现其特定的功能。因此，这种方法可以在实际生产过程中广泛应用。参考文献[1]温熙森.模式识别与状态监控[M].北京:科学出版社,2007.[2]LeiY.G.,HeZ.J.,ZiY.Y.,etal.Newclusteringalgorithm-basedfaultdiagnosisusingcompensationdistanceevaluationtechnique[J].MechanicalSystemandSignalProcessing,2008,22(2):419-435.[3]RafieeJ.,TseP.W.,HarifiA.,etal.Anoveltechniqueforselectingmotherwaveletfunctionusinganintelligentfaultdiagnosissystem[J].ExpertSystemwithApplications,2009,36(3):4862-4875.[4]王全先.机械设备故障诊断技术[M].武汉:华中科技大学出版社,2013.[5]杨国安.齿轮故障诊断实用技术[M].北京:中国石化出版社,2012.[6]杨国安.齿轮故障诊断实用技术[M].北京:中国石化出版社,2012:67-68.[7]秦树人.齿轮传动系统检测与诊断技术[M].重庆:重庆大学出版社,1999:174-197.[8]樊永生.机械设备诊断的现代信号处理方法[M].北京:国防工业出版社,2009.[9]秦树人.齿轮传动系统检测与诊断技术[M].重庆:重庆大学出版社,1999.[10]王全先.机械设备故障诊断技术[M].武汉:华中科技大学出版社,2013:94-95.[11]时献江,王桂荣.机械故障诊断及典型案例解析[M].北京:化学工业出社,2013.[12]姚志斌，沈玉娣.基于Hilbert解调技术的齿轮箱故障诊断[J].西安交通大学报,2004,38(11):1169-1172,1185.