毛 惠

（江陰興澄特種鋼鐵有限公司，江陰 214429）

作為大型工程機(jī)械的常見設(shè)備，變速箱主要特點(diǎn)為機(jī)構(gòu)緊湊、傳動(dòng)比大，具有較高的傳遞效率，在機(jī)械設(shè)備傳動(dòng)系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。變速箱多應(yīng)用于氣候惡劣、荷載復(fù)雜多變的環(huán)境下，其關(guān)鍵部件（如齒輪等）容易出現(xiàn)斷齒、剝落故障，從而影響變速箱運(yùn)行安全性[1]。變速箱多具有較多零部件，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，發(fā)生故障后箱體會(huì)產(chǎn)生巨大的信號(hào)噪聲，從而增加故障特征的提取難度，影響變速箱故障的準(zhǔn)確識(shí)別[2]?；诖?，本研究提出了變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和散布熵（Dispersion Entropie，DE）相結(jié)合的方法。該方法不僅具備較快的處理速度，而且能夠?qū)υ肼曯敯粜云鸬降挚棺饔谩＠肰MD-DE方法可幫助確定分解層數(shù)，將高斯白噪聲添加到原始信號(hào)，通過多次循環(huán)可消除VMD算法對(duì)噪聲的敏感性，提升其對(duì)變速箱故障的診斷準(zhǔn)確率，以便于制定相應(yīng)的故障處理對(duì)策，保障變速度安全運(yùn)行。

1 基于VMD-DE的故障診斷模型

1.1 變分模態(tài)分解

作為一種非遞歸新算法，VMD對(duì)分解信號(hào)具有自適應(yīng)能力，其分解過程即構(gòu)造與求解變分問題過程。VMD通過分解能夠獲得k個(gè)中心頻率的模態(tài)函數(shù)uk，其中預(yù)設(shè)尺度數(shù)用k表示。通過對(duì)uk的Hilbert變換，能夠得到一個(gè)單邊頻譜，經(jīng)混合調(diào)制，在各估算的中心頻率上移動(dòng)uk，然后評(píng)估uk的帶寬，并在求解時(shí)引入拉格朗日乘子。在進(jìn)行迭代更新計(jì)算時(shí)，為獲得拉格朗日表達(dá)式“鞍點(diǎn)”，可采用如下迭代步驟：第一，令u、w、λ、n=0；第二，使迭代次數(shù)n=n+1；第三，使k=1。針對(duì)所有w≥0的情況都要進(jìn)行雙重提升，并對(duì)λ進(jìn)行更新。噪聲容限用τ表示，將其設(shè)為0能夠達(dá)到較好的去噪效果。重復(fù)上述步驟，滿足條件后獲得k個(gè)模態(tài)函數(shù)，完成迭代更新。

1.2 散布熵

散布熵主要用于衡量時(shí)間序列的復(fù)雜性，還能夠評(píng)估時(shí)間序列中不規(guī)則程序的程度。假設(shè)時(shí)間序列為n，x={x1,x2,x3,…,xn}，采用正態(tài)分布函數(shù)映射時(shí)間序列x，經(jīng)過線性變換在[1,2,…,c]范圍內(nèi)映射y，其中c表示類別個(gè)數(shù)，在[1,2,…,c]內(nèi)對(duì)各個(gè)元素進(jìn)行映射。在對(duì)散布模式進(jìn)行計(jì)算時(shí)，每個(gè)數(shù)字的取值均有c種，對(duì)應(yīng)散布模式共cm個(gè)[3]。

1.3 特征提取與故障診斷流程

在進(jìn)行特征提取及故障診斷研究時(shí)，需要先明確VMD分解層數(shù)，將振動(dòng)信號(hào)輸入后，根據(jù)波形法確定VMD分解層數(shù)，然后利用VMD進(jìn)行信號(hào)分解，獲得k個(gè)固有模態(tài)分量（Intrinsic Mode Function，IMF），再對(duì)各個(gè)固有模態(tài)分量進(jìn)行計(jì)算，并將原始信號(hào)進(jìn)行歸一化[4]，最終計(jì)算散布熵和重構(gòu)信號(hào)的散布熵。在粒子群優(yōu)化（Partical Swarm Optimization，PSO）多分類支持向量機(jī)（Multiclass Support Vector Machine，SVM）中輸入特征值，對(duì)故障模式進(jìn)行識(shí)別，其流程如圖1所示。

2 試驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 試驗(yàn)臺(tái)與數(shù)據(jù)

本研究以某鋼鐵公司變速箱故障診斷為例，其主要部件包括電機(jī)、變速箱、液壓站、數(shù)據(jù)采集及試驗(yàn)操作系統(tǒng)，屬于復(fù)合行星輪系，包括K1、K2、K3這3個(gè)行星排，其中K1排包括齒數(shù)分別為29和31的太陽輪，表示為Z29、Z31，另包括齒數(shù)分別為15和18的行星輪各3個(gè)，表示為Z15、Z18，為雙嚙合行星排。齒輪剝落故障實(shí)物圖見圖2。發(fā)生故障前，變速箱為2檔，速率為1 500 r·min-1。每個(gè)狀態(tài)下分別采集3種狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)，頻率設(shè)置為20 kHz[5]，采樣時(shí)間控制為30 s。

齒輪系統(tǒng)部件轉(zhuǎn)頻計(jì)算方式為：

式中：f1為太陽輪轉(zhuǎn)頻；f2為齒圈轉(zhuǎn)頻；Z1、Z2分別為太陽輪齒數(shù)及齒圈齒數(shù)；fm為嚙合頻率。

因此，齒輪故障頻率ffauil的計(jì)算方式為：

需要注意的是，在對(duì)齒輪故障頻率進(jìn)行計(jì)算時(shí)，應(yīng)先掌握變速箱動(dòng)力情況，按照17/18的固定軸輪系將其傳至K1太陽輪。若發(fā)生太陽輪故障，可采用行星輪個(gè)數(shù)相乘的方法計(jì)算故障頻率。若行星輪發(fā)生故障，需要在故障頻率上乘以2，這是由于每轉(zhuǎn)動(dòng)一次行星輪，行星輪會(huì)分別與太陽輪、齒圈進(jìn)行1次嚙合，由此可以計(jì)算出Z15、Z31對(duì)應(yīng)的故障頻率分別為52.48 Hz、38.52 Hz。根據(jù)散布熵?cái)?shù)據(jù)要求，可以選擇采樣點(diǎn)長度為0.1 s，采樣點(diǎn)數(shù)量為2 000個(gè)。

2.2 VMD分解及信號(hào)重建

目前，VMD在應(yīng)用中的k值與a值多為默認(rèn)，難以確保VMD參數(shù)最優(yōu)，使得VMD性能受到了一定的限制。以往研究采用粒子群算法優(yōu)化了VMD參數(shù)，雖獲得了較好的結(jié)果，但流程煩瑣，且耗費(fèi)時(shí)間長，無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)診斷。此次研究提出了相關(guān)系數(shù)閾值法優(yōu)化選取VMD。由于VMD分解獲得的IMF分量中心頻率遵循低頻到高頻的原則，若預(yù)設(shè)尺度數(shù)k值從小到大取值，則最后一層IMF分量的中心頻率首次達(dá)到最大值時(shí)，不會(huì)發(fā)生分解不足問題。當(dāng)k值增大且最大中心頻率繼續(xù)持穩(wěn)定狀態(tài)，則此時(shí)k值為最佳值。本研究經(jīng)過分解可以獲得IMF分量，研究采用波形法進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，能夠通過獲取原始振動(dòng)信號(hào)，在互信息法支持下對(duì)IMF重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行選取，從而達(dá)到降噪的目的。研究以正常狀態(tài)下的信號(hào)為例，獲得分解層數(shù)k。在不同k值下的IMF分量如表1所示。

正常狀態(tài)下經(jīng)過VMD分解可以獲得IMF時(shí)域波形，原信號(hào)歸一化信息如表2所示，閾值為0.65，經(jīng)過篩選可獲得重構(gòu)信號(hào)時(shí)域波形頻。通常，互信息值越少，表示其所含的原始信號(hào)越少；反之，若IMF包含較多原信號(hào)，則通過IMF與原信號(hào)的互信息能夠?qū)MF作出最佳選擇。

表2 歸一化互信息值

2.3 方法驗(yàn)證與對(duì)比分析

通過對(duì)重構(gòu)信號(hào)散布熵進(jìn)行計(jì)算，能夠評(píng)估振動(dòng)信號(hào)的復(fù)雜度。首先，需要按照要求設(shè)置散布熵參數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用過程中多取4～8的整數(shù)，本研究取值為6，然后在每種狀態(tài)下選擇40組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)涉及2 000個(gè)采樣點(diǎn)，同一狀態(tài)數(shù)據(jù)前后組重疊90%，每種狀態(tài)下選取50%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，其余為測(cè)試樣本。其次，在PSO-SVM中輸入DE特征值，通過識(shí)別故障模式可以發(fā)現(xiàn)不同狀態(tài)均存在較大的DE波動(dòng)，且存在交叉現(xiàn)象，難以區(qū)分正常狀態(tài)與Z15剝落狀態(tài)，且準(zhǔn)確率低（僅為48%）。研究引入VMD信號(hào)分解后獲得了較好的效果，主要表現(xiàn)為不同狀態(tài)下的DE值變化平穩(wěn)，無交叉值，且重構(gòu)信號(hào)DE值較原始信號(hào)DE值小，信號(hào)噪聲降低。PSO優(yōu)化獲得SVM懲罰因子C=0.1、高斯參數(shù)為54，交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率達(dá)到了100%。不同算法下的分類結(jié)果如表3所示，可以發(fā)現(xiàn)VMD-DE準(zhǔn)確率能夠達(dá)到100%，且所用時(shí)間短。

表3 分類結(jié)果對(duì)比

3 變速箱故障處理對(duì)策

3.1 加強(qiáng)變速箱自主保養(yǎng)

作為機(jī)械領(lǐng)域的常用設(shè)備，變速箱會(huì)影響設(shè)備整體的使用性能及壽命。通過對(duì)變速箱進(jìn)行保養(yǎng)能夠降低故障概率，延長設(shè)備使用年限。保養(yǎng)過程中，初期以清掃為主，需要以設(shè)備為中心對(duì)灰塵、垃圾等進(jìn)行徹底清理。在清理過程中，要檢查設(shè)備是否有故障及潛在缺陷，并予以及時(shí)有效處理，同時(shí)嚴(yán)格控制灰塵、污染等問題，可以采用加蓋、消除或密封的方法進(jìn)行處理。對(duì)于不便于清掃、除污的位置，應(yīng)采取先進(jìn)技術(shù)、運(yùn)用一定的技巧進(jìn)行保養(yǎng)，從而將保養(yǎng)工作落到實(shí)處[6]。另外，需要定期對(duì)變速箱進(jìn)行全面綜合檢查，并認(rèn)真學(xué)習(xí)設(shè)備結(jié)構(gòu)和功能，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的缺陷并予以復(fù)原。

3.2 熟練掌握維修技術(shù)

對(duì)換擋系統(tǒng)沖擊較大的維修，需要解決發(fā)動(dòng)機(jī)怠速問題。若發(fā)現(xiàn)升力上升提示存在故障，應(yīng)檢查節(jié)氣門拉鎖及傳感器位置，并及時(shí)更換電磁閥。當(dāng)出現(xiàn)變速器換擋不規(guī)律的問題時(shí)，應(yīng)首先檢查節(jié)氣門閥操作機(jī)構(gòu)，判斷其是否存在異常，然后測(cè)試油壓并全面檢查內(nèi)部器械情況。若油壓較低，則需要將離心調(diào)速器拆下進(jìn)行修復(fù)。檢查變速器電路及傳感器時(shí)，若無異常提示則為主油路壓力故障，應(yīng)對(duì)節(jié)氣門閥進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)需要更換變速箱油時(shí)，應(yīng)選擇相應(yīng)的粘度并使用合格的變速箱油，以避免造成動(dòng)力損耗，且更換變速箱油過程中應(yīng)注意不能帶入雜質(zhì)[7]。若變速箱出現(xiàn)打滑，應(yīng)觀察液態(tài)油顏色。若為黑色或暗紅色，則可能為離合器燒毀，應(yīng)及時(shí)維修或更換。變速器長時(shí)間滯后，可能是變速器有嚴(yán)重磨損現(xiàn)象，應(yīng)拆開維修。另外，在判斷漏油問題時(shí)，應(yīng)檢查離合器制動(dòng)活塞密封情況，若密封圈有問題要及時(shí)進(jìn)行更換。變速箱油溫傳感器裝在控制閥上，主要用來對(duì)變速器進(jìn)行高溫控制。若發(fā)生故障，當(dāng)變速器油溫高于150 ℃時(shí)，變矩器會(huì)立即進(jìn)入鎖止?fàn)顟B(tài)，若30 s后變速器油溫仍不下降，變矩器會(huì)解除鎖止?fàn)顟B(tài)，并使變速器退出超速擋。若變速器出現(xiàn)溫度升高現(xiàn)象，要及時(shí)更換潤滑油。當(dāng)出現(xiàn)高溫預(yù)警時(shí)，應(yīng)更換傳感器線束。若仍存在溫度過高問題，則應(yīng)檢查冷卻系統(tǒng)并及時(shí)更換節(jié)溫器。

3.3 提升工作人員綜合素質(zhì)

變速箱故障診斷設(shè)備是集機(jī)械、液壓、電子、冶金、化工等于一體的裝置，其維修是所有系統(tǒng)中維修技術(shù)含量最高的過程。因此，該行業(yè)對(duì)維修人員的技術(shù)水平有著較高的要求。隨著維修問題不斷出現(xiàn)，維修人員需要不斷學(xué)習(xí)、更新自己的技能儲(chǔ)備。變速器故障的處理多為人工操作，因此人是解決變速器故障的根本。工作人員應(yīng)本著認(rèn)真、負(fù)責(zé)的態(tài)度，對(duì)變速器故障作出正確的認(rèn)識(shí)，從而快速發(fā)現(xiàn)變速器存在的故障問題，并采用對(duì)應(yīng)的方法予以改進(jìn)與控制，防止重復(fù)性故障的發(fā)生。另外，工作人員要定期進(jìn)行學(xué)習(xí)與培訓(xùn)，以提升維修技能及專業(yè)知識(shí)水平，提高對(duì)故障的處理能力。具體應(yīng)從以下幾個(gè)方面做起：第一，正確應(yīng)用變速器，做好參數(shù)調(diào)整，定期進(jìn)行清掃并檢查緊固情況；第二，定期檢查變速器的使用環(huán)境、應(yīng)用條件及日常情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障隱患；第三，及時(shí)處理潛在隱患，避免故障進(jìn)一步惡化，確保設(shè)備能夠恢復(fù)到正常運(yùn)行狀態(tài)。

4 結(jié)語

本研究基于VMD-DE能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)故障模式的識(shí)別，且通過實(shí)踐證實(shí)其是有效、可行的。通過與原始信號(hào)的幾種方法對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，VMD-DE模式下故障診斷準(zhǔn)確率能夠達(dá)到100%，且所用的時(shí)間短，可滿足工程需要。根據(jù)診斷故障問題采取對(duì)應(yīng)的解決策略，對(duì)于變速器故障問題診斷及處理有著重要意義。