費(fèi)明德，王建華，陳永華（東風(fēng)商用車技術(shù)中心，十堰，442001）

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臺(tái)架試驗(yàn)驅(qū)動(dòng)橋振動(dòng)分析及故障監(jiān)測(cè)

費(fèi)明德，王建華，陳永華
（東風(fēng)商用車技術(shù)中心，十堰，442001）

摘 要：在臺(tái)架試驗(yàn)中，通過(guò)采樣驅(qū)動(dòng)橋的振動(dòng)信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分解，通過(guò)小波包各頻段的能量比變化及功率譜圖，監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)橋的振動(dòng)來(lái)源及失效故障。并介紹小波包分解、重構(gòu)算法及實(shí)際應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞：驅(qū)動(dòng)橋；輪邊減速器；小波包分解；失效故障

費(fèi)明德畢業(yè)于合肥工業(yè)大學(xué)，學(xué)士學(xué)位。東風(fēng)商用車技術(shù)中心高級(jí)工程師。主要研究方向?yàn)槠嚵悴考y(cè)試。

1　前言

在驅(qū)動(dòng)橋總成開(kāi)發(fā)過(guò)程中，常常需要進(jìn)行驅(qū)動(dòng)橋總成齒輪疲勞試驗(yàn)[1]，以考核驅(qū)動(dòng)橋是否滿足設(shè)計(jì)要求。在試驗(yàn)時(shí)，分別按1/4Mp、1/2Mp、3/4Mp三種負(fù)荷由小到大進(jìn)行走合試驗(yàn)。正式試驗(yàn)按滿負(fù)荷Mp進(jìn)行，直至齒輪失效為止，時(shí)間段按驅(qū)動(dòng)橋主減速器輸入軸每轉(zhuǎn)一周為一個(gè)循環(huán)計(jì)數(shù)，計(jì)算其循環(huán)次數(shù)。驅(qū)動(dòng)橋齒輪的失效形式有輪齒斷裂、齒面壓碎、齒面嚴(yán)重剝落和齒面嚴(yán)重點(diǎn)蝕。在實(shí)際的臺(tái)架試驗(yàn)中，試驗(yàn)人員常常以驅(qū)動(dòng)橋齒輪的斷裂、壓碎為驅(qū)動(dòng)橋完全失效的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

以往監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)橋齒輪失效的方式主要以人工方式為主，由試驗(yàn)人員手持金屬棒在驅(qū)動(dòng)橋橋殼或支撐座上聽(tīng)取驅(qū)動(dòng)橋異響，以辨別驅(qū)動(dòng)橋失效與否。這種人工辨別故障模式既依賴于試驗(yàn)人員的經(jīng)驗(yàn)，也不安全，存在安全隱患，同時(shí)也是不可靠的。

2　驅(qū)動(dòng)橋齒輪失效故障監(jiān)測(cè)原理

當(dāng)驅(qū)動(dòng)橋齒輪箱發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)的頻率與能量分布肯定會(huì)發(fā)生變化，所以振動(dòng)是驅(qū)動(dòng)橋故障特征的載體。故可在驅(qū)動(dòng)橋主減速器橋殼上安裝三軸向振動(dòng)傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)齒輪失效故障發(fā)生與否。驅(qū)動(dòng)橋齒輪箱一般為多軸系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在工作過(guò)程中由于存在多對(duì)齒輪和滾動(dòng)軸承同時(shí)工作。同時(shí)伴有陪試箱和電機(jī)的振動(dòng)，頻率成分多且復(fù)雜，各種干擾較大。在驅(qū)動(dòng)橋輕微失效故障階段，由故障振動(dòng)所引起的頻率與能量變化常常淹沒(méi)在嚙合振動(dòng)與噪聲之中，通過(guò)齒輪箱的異響辨音，很難分辨出故障。而在失效故障晚期，由故障振動(dòng)產(chǎn)生的能量則非常大。我們可以利用這一特點(diǎn)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)橋齒輪失效故障的監(jiān)測(cè)。

3　小波包分解

小波分解是一種信號(hào)的時(shí)間－尺度(時(shí)間－頻率)分析方法,具有多分辨率分析的特點(diǎn),而且在時(shí)頻兩域都具有表征信號(hào)局部特征的能力，很適合于探測(cè)正常信號(hào)中夾帶的瞬態(tài)反?，F(xiàn)象并展示其成分。但它只對(duì)信號(hào)的低頻部分進(jìn)行分解，故在高頻部分的分辨率較差。而小波包不僅對(duì)信號(hào)的低頻部分分解，同時(shí)也對(duì)信號(hào)的高頻部分進(jìn)行分解，在高低頻段具有同樣的頻率分辨率，我們可以利用小波包分解將振動(dòng)原始信號(hào)分解到不同的頻段中。當(dāng)驅(qū)動(dòng)橋齒輪出現(xiàn)故障時(shí)，不同頻率成分的幅頻特性就會(huì)發(fā)生變化，相同頻段內(nèi)信號(hào)的能量會(huì)有較大的差別。由于振動(dòng)信號(hào)各頻段的能量中包含豐富的故障信息，某種或幾種頻段成分的改變即代表了某種故障，故可利用基于小波包頻段能量變化來(lái)監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)橋的失效故障。

3.1 小波包的分解和重構(gòu)

對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行三層小波包分解，分解結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1：

圖1　三層小波包分解結(jié)構(gòu)示意圖

圖1中，節(jié)點(diǎn)(0,0)表示原始信號(hào)，節(jié)點(diǎn)(i,j)表示第i層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)(i=0,1,2…，7)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一定的信號(hào)特征。其中節(jié)點(diǎn)(0,0)代表原始信號(hào)S，節(jié)點(diǎn)(1,0)代表小波包分解的第一層低頻系數(shù)，節(jié)點(diǎn)(1,1)代表小波包分解的第一層高頻系數(shù)，其它以此類推。

離散信號(hào)按小波包基展開(kāi)時(shí)，包含低通濾波與高通濾波兩部分，每一次分解就將上層i的第n個(gè)頻段進(jìn)一步分割變細(xì)為下層i+1的第2n與2n+1兩個(gè)子頻段。離散信號(hào)的小波包分解算法為[2]：

小波包的重構(gòu)算法為：

上面 hk為小波低通濾波器系數(shù)，gk為小波高通濾波系數(shù)。

3.2 各頻段能量的計(jì)算和頻段劃分

由于經(jīng)過(guò)小波包分解得到的帶寬完全相同，為了直觀判斷不同頻段能量的變化，可以分別作出各個(gè)小波包不同頻段信號(hào)能量 EDi在總能量 E 中所占比例的直方圖。其中：式中表示各節(jié)點(diǎn)離散點(diǎn)的幅值大小，n表示離散信號(hào)的總個(gè)數(shù)，xi表示原振動(dòng)信號(hào)。

小波包分解的實(shí)質(zhì)是把信號(hào)逐層分解到不同的頻段上。如果原信號(hào)數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)足夠多，頻段劃分得足夠精細(xì)，根據(jù)Naquist采樣定理，對(duì)于采樣頻率為 fx的數(shù)據(jù)，小波包分解的頻段寬度D f 與分解層數(shù)i及采樣頻率 fs滿足關(guān)系式。由此可見(jiàn)，適當(dāng)分解層數(shù)可以得到所需頻段寬度及各頻段起、止頻率，因而可以分離原信號(hào)中的有用成分。同時(shí)由于各頻段具有一定的寬度，因而對(duì)原信號(hào)中的頻率無(wú)需精確定位，對(duì)頻率漂移有一定的適應(yīng)能力[3]。

4　診斷實(shí)例

試驗(yàn)對(duì)象為一新開(kāi)發(fā)的小速比輪邊減速驅(qū)動(dòng)橋，試驗(yàn)在一電封閉驅(qū)動(dòng)橋設(shè)備上進(jìn)行。其主減速器輸入軸由一500 Kw的電機(jī)提供動(dòng)力，兩邊輪邊減速器各由一280 Kw電機(jī)進(jìn)行試驗(yàn)加載。利用一型號(hào)為356A16的PCB三軸向加速度傳感器來(lái)采集振動(dòng)信號(hào)。將測(cè)點(diǎn)布置于驅(qū)動(dòng)橋主減速器橋軸承座上，信號(hào)放大器為四通道的482C16調(diào)理器（帶ICP電源）。信號(hào)經(jīng)放大后，由研華USB4711A采集模塊進(jìn)行實(shí)時(shí)采樣，用Delphi7.0開(kāi)發(fā)的小波包程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行失效故障診斷分析。

對(duì)驅(qū)動(dòng)橋這樣的旋轉(zhuǎn)件而言，其采樣周期盡可能為驅(qū)動(dòng)橋主減速器輸入軸旋轉(zhuǎn)周期的整數(shù)倍，以防能量泄漏。采樣頻率，N為采樣點(diǎn)數(shù)，在本試驗(yàn)中為4096個(gè)點(diǎn)，n為驅(qū)動(dòng)橋的輸入軸轉(zhuǎn)速。每隔一定時(shí)間采樣一組數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的振動(dòng)原始信號(hào)進(jìn)行5層小波包分解，小波函數(shù)選擇db5，為計(jì)算方便，小波包數(shù)據(jù)延拓為零延拓，即數(shù)據(jù)邊界之外的數(shù)據(jù)都取零。

在1/4 Mp和1/2 Mp小負(fù)荷工況下(Mp為12573 N.m)，主輸入轉(zhuǎn)速為220 r/min工況下，以Y軸振動(dòng)為例，實(shí)際的振動(dòng)采樣波形、功率譜、小波包能量頻段圖如圖2所示(軟件放大倍數(shù)為10)：

圖2　小負(fù)荷工況下振動(dòng)信號(hào)、功率譜及能量比直方圖

上圖(b)功率譜圖表明，功率最大的二個(gè)頻率分別在77Hz和183Hz附近，計(jì)算可以知道，驅(qū)動(dòng)橋主減速器輸入軸轉(zhuǎn)速為220r/min，主減速器主錐齒齒數(shù)為21。故主減速器的嚙合頻率為：220/60 21=77 × Hz。主減速器軸承滾動(dòng)體數(shù)目為Z為17，節(jié)徑D為109.078 mm，滾動(dòng)體直徑d為18.177 mm，接觸角 為a 28°48'39"，根據(jù)軸承滾動(dòng)體特征頻率計(jì)算公式：，計(jì)算可知軸承滾動(dòng)體特征頻率為10.767Hz，183Hz為其倍頻。因此在臺(tái)架驅(qū)動(dòng)橋試驗(yàn)小負(fù)荷工況下，采樣得到的振動(dòng)以主減速器輸入端軸承滾動(dòng)體振動(dòng)為主，以主減速器的嚙合振動(dòng)為輔，而試驗(yàn)臺(tái)體的振動(dòng)相對(duì)比較微弱。 (c)圖表明，在采樣頻率為Hz時(shí)，小波包能量主要聚集于低頻段0（0～469 Hz）。這同驅(qū)動(dòng)橋的嚙合振動(dòng)頻率（77 Hz）和軸承的滾動(dòng)體特征頻率（183 Hz）是相符合的。

在負(fù)荷為 1/4 Mp，主輸入轉(zhuǎn) 速 為528 r/min，輪邊減速器控溫在110 ℃～130 ℃工況下進(jìn)行100 h的疲勞試驗(yàn)。其試驗(yàn)后期功率譜圖及小波包頻段2的變化趨勢(shì)如下圖所示：

圖3　小負(fù)荷高轉(zhuǎn)速工況下頻譜圖及小波包頻段2變化趨勢(shì)

由上圖(a)可知，在試驗(yàn)后期，振動(dòng)主要在2000 Hz處。驅(qū)動(dòng)橋的主減速比為1.238，輪邊減速器太陽(yáng)輪的主齒數(shù)為40，太陽(yáng)輪的嚙合振動(dòng)頻率為528/1.238/60×40，計(jì)算得出其頻率為284.329 Hz，2 000 Hz為其倍頻。故此頻率為輪邊減速器的嚙合振動(dòng)頻率。圖(b)表明這個(gè)輪邊減速器的嚙合振動(dòng)的小波包能量比趨勢(shì)逐漸增強(qiáng)，振動(dòng)加劇，同時(shí)2 000 Hz處有邊頻帶的出現(xiàn)?？梢耘袛噍嗊厹p速器太陽(yáng)輪有磨損現(xiàn)象產(chǎn)生，拆檢后發(fā)現(xiàn)輪邊減速器太陽(yáng)輪輪齒有輕微磨損現(xiàn)象。

而在大負(fù)荷工況下（3/4 Mp～Mp），由于載荷的增大，引起試驗(yàn)臺(tái)體的強(qiáng)烈振動(dòng)和激振，將驅(qū)動(dòng)橋本身的振動(dòng)完全抑制和淹沒(méi)，采用傳統(tǒng)的時(shí)域和頻域分析方法來(lái)監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)橋的失效故障已不可能。此時(shí)驅(qū)動(dòng)橋正常采樣的振動(dòng)信號(hào)和小波包能量頻段如圖3所示（軟件放大倍數(shù)為1）：

圖4　大負(fù)荷工況下振動(dòng)信號(hào)、功率譜及能量直方圖

由上圖(b)可知，大負(fù)荷下采樣得到振動(dòng)波形，其頻率較為分散。圖(c)小波包能量主要聚集在中高頻段，這同小負(fù)荷工況下的小波包能量聚集在低頻段是完全相反的。大負(fù)荷下的振動(dòng)主要反映的是機(jī)械臺(tái)體的振動(dòng)以及其引起的激振現(xiàn)象。而驅(qū)動(dòng)橋本身的振動(dòng)已完全被壓制和淹沒(méi)。

以一輪完整的負(fù)荷為Mp的驅(qū)動(dòng)橋齒輪疲勞試驗(yàn)為例，在整個(gè)試驗(yàn)周期內(nèi)直至驅(qū)動(dòng)橋的一邊輪邊減速器完全失效，其峭度因子在30～120范圍內(nèi)波動(dòng)，均方根值在0.15～0.25范圍內(nèi)波動(dòng)，趨勢(shì)不明顯，無(wú)法監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)橋的失效故障④。這主要是時(shí)域反映的是試驗(yàn)臺(tái)臺(tái)體的振動(dòng)，而不能準(zhǔn)確反映出驅(qū)動(dòng)橋齒輪失效故障引起的振動(dòng)變化趨勢(shì)。頻域的功率譜圖同樣也不能，反映在其頻譜圖上的頻率非常分散。

一輪完整負(fù)荷為Mp的齒輪疲勞試驗(yàn)小波包能量比在頻段0的趨勢(shì)如下圖(a)所示,損壞形式如圖(b)所示：

圖5　大負(fù)荷工況下小波包頻段0變化趨勢(shì)及輪邊減速器損壞形式

很明顯，在試驗(yàn)前期，頻段0所占的能量比低且平穩(wěn)。在驅(qū)動(dòng)橋輪邊減速器發(fā)生斷齒及齒輪壓碎完全失效時(shí)，在小波包頻段0的能量比發(fā)生了急劇的沖擊波動(dòng)。而在驅(qū)動(dòng)橋完全失效前，小波包能量比在頻段0大約有幾分鐘的沖擊波動(dòng)現(xiàn)象表明，輪邊減速器的齒輪已有輕微的斷裂或壓碎現(xiàn)象產(chǎn)生，導(dǎo)致振動(dòng)能量比在低頻段0的聚集，但相較完全失效時(shí)的波動(dòng)稍低一點(diǎn)。但產(chǎn)生的金屬碎片隨后沉積于輪邊減速器的腔體內(nèi)，沒(méi)有影響驅(qū)動(dòng)橋的“正?！边\(yùn)行。根據(jù)這一現(xiàn)象，可以計(jì)算出驅(qū)動(dòng)橋的疲勞試驗(yàn)時(shí)間長(zhǎng)度大約為10.8h。而在以前，這輪驅(qū)動(dòng)橋的試驗(yàn)疲勞時(shí)間通常計(jì)算為大約14.7h，這為設(shè)計(jì)人員提供了準(zhǔn)確的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。這種小波包能量比在驅(qū)動(dòng)橋發(fā)生失效時(shí)在頻段0的劇烈波動(dòng)，可同時(shí)提醒試驗(yàn)人員及時(shí)停止試驗(yàn)，保護(hù)試驗(yàn)臺(tái)架。在多輪次的此類試驗(yàn)中，無(wú)論是主減速器輪齒斷齒，亦或輪邊減速器斷齒，均會(huì)出現(xiàn)頻段0的能量比沖擊現(xiàn)象出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警。而采用傳統(tǒng)的有量綱或無(wú)量綱時(shí)域診斷方法，或頻域的功率譜診斷，只有在試驗(yàn)臺(tái)架出現(xiàn)明顯的斷齒時(shí)（人耳可辨別的噪聲），功率譜曲線和時(shí)域曲線才會(huì)出現(xiàn)明顯的變化，預(yù)警時(shí)間大幅縮短，此時(shí)診斷意義不大。

5　結(jié)論

(1)小負(fù)荷低轉(zhuǎn)速工況下，在試驗(yàn)臺(tái)架上監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)橋得到的振動(dòng)以主減速器輸入端軸承滾動(dòng)體振動(dòng)為主，而以主減速器的嚙合振動(dòng)為輔。

(2) 在小負(fù)荷高轉(zhuǎn)速工況下，結(jié)合小波包能量比趨勢(shì)及功率譜圖，可以監(jiān)測(cè)齒輪箱的磨損現(xiàn)象。

(3)在大負(fù)荷工況下(9 000 N.m以上)，監(jiān)測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)更多的表現(xiàn)為試驗(yàn)臺(tái)臺(tái)體的振動(dòng)，而驅(qū)動(dòng)橋本身的嚙合振動(dòng)及軸承振動(dòng)已被試驗(yàn)臺(tái)體的振動(dòng)壓制和淹沒(méi)。這時(shí)采用傳統(tǒng)的時(shí)域或頻域分析方法已不能監(jiān)測(cè)到驅(qū)動(dòng)橋齒輪的失效故障信息。而采用小波包能量比則可以明顯監(jiān)測(cè)到失效故障的產(chǎn)生。特別的是可以幫助試驗(yàn)人員準(zhǔn)確地紀(jì)錄驅(qū)動(dòng)橋齒輪疲勞試驗(yàn)時(shí)間，并計(jì)算其準(zhǔn)確循環(huán)次數(shù)。

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中圖分類號(hào)：TN911.23

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1005-2550（2016）02-0020-05

doi:10.3969/j.issn.1005-2550.2016.02.003

收稿日期：2015-07-15

Vibration Analysis And Fault Monitoring Of The Drive Axle In The Bench Test

FEI Ming-de, WANG Jian-hua, CHEN Yong-hua
( DongFeng commercial vehicle technology center, Shiyan 442001, China )

Abstract:In order to finding out the vibration sources of the drive axle and monitoring the failures, the energy ratio changes of the band wavelet packet and the power spectrum were analysed based on the drive axle vibration signal sampled on the test bench. This paper introduced the method of the wavelet packet decomposition, the reconstruction algorithm and the practical application.

Key Words:drive axle; wheel reductor; wavelet packet decomposition; failure fault