王可賢,劉若晨*,孫見(jiàn)忠
(1.江蘇理工學(xué)院 汽車(chē)與交通工程學(xué)院,江蘇 常州 213001;2.南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院,江蘇 南京 211106)
在機(jī)械動(dòng)力傳動(dòng)過(guò)程中,齒輪傳動(dòng)發(fā)揮著不可替代的作用。由于齒輪結(jié)構(gòu)緊湊傳動(dòng)點(diǎn)多、運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變,齒輪引發(fā)的故障在機(jī)械故障中高達(dá)70%,因此,監(jiān)測(cè)齒輪故障情況對(duì)提高設(shè)備運(yùn)行效率以及減少工業(yè)經(jīng)濟(jì)損失起著重要作用[1-3]。
目前,振動(dòng)分析是機(jī)械設(shè)備故障監(jiān)測(cè)的主流方法。振動(dòng)監(jiān)測(cè)大都在穩(wěn)定工況下進(jìn)行信號(hào)采集,振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)周期性,出現(xiàn)不平穩(wěn)的幅頻調(diào)制情況較少[4]。但運(yùn)行工況的變化會(huì)增添振動(dòng)干擾源,導(dǎo)致結(jié)構(gòu)路徑間的振動(dòng)信號(hào)相互耦合,增加了振動(dòng)信號(hào)處理難度,導(dǎo)致傳統(tǒng)穩(wěn)態(tài)信號(hào)分析方法具有局限性[5]。而靜電傳感器采用非接觸式信號(hào)采集方法,避免了靜電信號(hào)與其他干擾信號(hào)的耦合,能減少運(yùn)行條件變化對(duì)傳動(dòng)系統(tǒng)信號(hào)監(jiān)測(cè)的影響,在高靈敏的摩擦接觸狀態(tài)監(jiān)測(cè)中具有很大的優(yōu)勢(shì)[6]。
劉舒沁等人[7]基于移動(dòng)窗局部離群因子算法,進(jìn)行了齒輪靜電監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了齒輪早期故障預(yù)警功能;但其未深入探究具體故障與靜電信號(hào)的關(guān)系。針對(duì)上述問(wèn)題,劉若晨等人[8]提出了靜電信號(hào)的均方根值和多元回歸分析相結(jié)合的方法,從參數(shù)關(guān)系角度進(jìn)行了故障診斷;但該方法在信號(hào)處理上未能完全消除靜電干擾信號(hào)的影響。為此,付宇等人[9]依據(jù)稀疏分解理論去除時(shí)域信號(hào)中的背景噪聲,去噪結(jié)果優(yōu)于其他算法;但該方法只從時(shí)域角度分析,故障特征提取并不全面。為了彌補(bǔ)時(shí)域分析的不足,文振華[10]采用小波變換分解靜電時(shí)域信號(hào),提取了頻域能量特征分布,從頻域角度對(duì)設(shè)備性能進(jìn)行了評(píng)估;但單一的時(shí)域分析或頻域分析在故障特征提取上都存在局限性。李婷[11]基于聲發(fā)射技術(shù),采用短時(shí)傅里葉變換,從時(shí)域和頻域角度出發(fā),對(duì)變槳軸承的健康狀況進(jìn)行了有效的評(píng)估;但其相關(guān)時(shí)頻分析過(guò)程不夠充分。NAIMA G等人[12]采用Morlet小波分析方法,結(jié)合快速峭度譜消除隨機(jī)噪聲及其諧波,從時(shí)頻峭度譜中有效提取了齒輪故障特征,并詳細(xì)論述了時(shí)頻分析的優(yōu)勢(shì);但其只在線(xiàn)性信號(hào)處理上進(jìn)行了驗(yàn)證,靈活性有所欠缺。ANTONIADOU I等人[13]則利用Teager-Kaiser算子和時(shí)頻能量分離算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)希爾伯特變換,優(yōu)化了時(shí)頻分析在非線(xiàn)性信號(hào)上的處理效果;但設(shè)備在變工況下多干擾源引發(fā)噪聲激勵(lì)增多的問(wèn)題并未得到解決。
為了解決傳統(tǒng)振動(dòng)監(jiān)測(cè)需依附被檢對(duì)象而引發(fā)振動(dòng)干擾源激勵(lì)增多的問(wèn)題,筆者以嚙合齒輪組為研究對(duì)象,分析靜電監(jiān)測(cè)信號(hào)的優(yōu)勢(shì),推導(dǎo)信號(hào)時(shí)頻分析理論,提出一種基于靜電信號(hào)和STFT的齒輪故障監(jiān)測(cè)方法;并搭建齒輪磨損區(qū)域靜電監(jiān)測(cè)平臺(tái),分析變工況下靜電信號(hào)數(shù)據(jù),對(duì)時(shí)頻功率譜特征提取的可行性進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)變工況下齒輪狀態(tài)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能。
早期靜電監(jiān)測(cè)技術(shù)主要應(yīng)用于航空發(fā)電機(jī)的氣路監(jiān)測(cè),通過(guò)監(jiān)測(cè)靜電荷變化情況來(lái)反映發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀況[14]。一般來(lái)說(shuō),靜電產(chǎn)生機(jī)理主要有5類(lèi),分別為摩擦荷電、電子摩擦發(fā)射、摩擦起電、接觸帶電和磨粒荷電[15]。
靜電監(jiān)測(cè)原理如圖1所示。
圖1 靜電監(jiān)測(cè)原理圖
靜電監(jiān)測(cè)技術(shù)主要是指:基于靜電感應(yīng)原理,將測(cè)試探頭靠近帶電體,依靠探頭和被測(cè)試帶電體之間產(chǎn)生的畸變電場(chǎng),測(cè)試帶電體表面的電荷點(diǎn)位。當(dāng)電荷經(jīng)過(guò)傳感器時(shí),其電場(chǎng)線(xiàn)將止于探極感應(yīng)面,此時(shí)極性相同的電荷會(huì)從探極感應(yīng)面的一端移動(dòng)到另一端,形成感應(yīng)電流;采用靜電信號(hào)調(diào)節(jié)電路優(yōu)化靜電傳感器所測(cè)量的信號(hào),最后將其轉(zhuǎn)化為靜電電壓信號(hào)輸出。
由于靜電傳感器測(cè)試點(diǎn)處場(chǎng)效應(yīng)管的輸入電容量較小,相較于電路工頻而言,其阻抗較高,且靜電傳感器探頭的饋線(xiàn)較長(zhǎng),不能屏蔽低頻率的電場(chǎng)工頻信號(hào)。因此,靜電傳感器將拾取電路工頻中的電磁場(chǎng)干擾信號(hào),最后將干擾信號(hào)和有效靜電信號(hào)一同輸出。
齒輪靜電時(shí)域和頻域信號(hào)如圖2所示。
圖2 齒輪靜電信號(hào)時(shí)域和頻域波動(dòng)圖
由圖2(a)可知:健康齒輪和故障齒輪靜電信號(hào)的時(shí)域特征中摻雜大量噪聲脈沖,且故障齒輪的時(shí)域幅值比健康齒輪的幅值沖擊大;
由圖2(b)可知:相較于齒輪固有頻率特征,工頻50 Hz更突出。為有效減少工頻干擾,筆者在靜電信號(hào)處理中加入帶阻濾波器來(lái)抑制工頻50 Hz及其倍頻的電磁干擾;再利用小波改進(jìn)閾值方法進(jìn)行降噪處理。通常靜電信號(hào)噪聲分量集中在小波分解后的細(xì)節(jié)分量里[16]。
基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比對(duì)可發(fā)現(xiàn):傳統(tǒng)強(qiáng)制小波消噪后的信號(hào)比較平滑,但同時(shí)消減了部分特征信號(hào)。所以筆者選擇改進(jìn)的軟閾值去除背景噪聲,利用短時(shí)傅里葉變換(STFT)提取靜電去噪信號(hào)里的時(shí)頻特征和功率譜密度特征。
相對(duì)于傅里葉變換而言,STFT更適用于分析局部非平穩(wěn)信號(hào)的頻率隨著時(shí)間的變化規(guī)律[17]。為了明確頻率變化情況,STFT對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行了分塊傅里葉變換;然后在切片信號(hào)上滑動(dòng)長(zhǎng)度為M的分析窗口,計(jì)算加窗信號(hào)的離散傅里葉變換(discrete Fourier transformation,DFT)。窗口函數(shù)在邊緣逐漸減小,以避免頻譜振鈴。通過(guò)指定輸出信號(hào)的重疊長(zhǎng)度為L(zhǎng),則重疊加上窗口段將補(bǔ)償窗口邊緣處的信號(hào)衰減。最后,每個(gè)窗口段的DFT被添加到矩陣中(該矩陣包含每個(gè)時(shí)間點(diǎn)頻率的幅值和相位),因此,STFT矩陣中的行數(shù)等于DFT點(diǎn)數(shù),其計(jì)算表達(dá)式如下:
(1)
式中:Nx為原始電信號(hào)長(zhǎng)度。
STFT矩陣方程式如下:
X(f)=[X1(f)X2(f)X3(f)…Xk(f)]
(2)
該矩陣的第m個(gè)元素計(jì)算式如下:
(3)
式中:g(n)為功能窗口的長(zhǎng)度;R為連續(xù)DFT之間的躍點(diǎn)大小(躍點(diǎn)大小是窗口長(zhǎng)度M與重疊長(zhǎng)度L之間的差值)。
齒輪振動(dòng)信號(hào)和靜電信號(hào)的處理結(jié)果,即其時(shí)頻特征圖如圖3所示。
圖3 齒輪振動(dòng)信號(hào)和靜電信號(hào)的時(shí)頻特征圖
在STFT變換過(guò)程中,因?yàn)殪o電信號(hào)時(shí)間窗函數(shù)的長(zhǎng)度與頻譜圖的頻率分辨率呈現(xiàn)正相關(guān)性,信號(hào)的時(shí)間窗口越長(zhǎng),獲取的信號(hào)長(zhǎng)度則越長(zhǎng)。由于信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換后的頻率分辨率和時(shí)間分辨率成負(fù)相關(guān)關(guān)系,筆者通過(guò)舍棄時(shí)間分辨率來(lái)提高頻率分辨率,以此放大齒輪的靜電故障信號(hào)頻率特征。
由圖3可知:齒輪振動(dòng)信號(hào)處理結(jié)果可凸顯低頻段中大量故障信息,但故障頻率的邊頻帶雜亂,故障頻率特征被噪聲湮沒(méi);而在靜電信號(hào)的時(shí)頻特征圖中,提取到的齒輪故障特征明顯,且隨時(shí)間延續(xù),故障特征功率保持穩(wěn)定。
因此,相比于振動(dòng)信號(hào),靜電信號(hào)更能有效地從齒輪中提取出故障特征,從而為變工況下齒輪故障診斷提供新的判別依據(jù)。
根據(jù)靜電監(jiān)測(cè)原理,筆者搭建了平行齒輪箱故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)。
實(shí)驗(yàn)所采用的齒輪工件分別為4種,即健康齒輪、齒面磨損、缺齒齒輪和斷齒齒輪。
實(shí)驗(yàn)所用4種齒輪的實(shí)物圖如圖4所示。
實(shí)驗(yàn)臺(tái)主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。
表1 平行齒輪箱主要技術(shù)參數(shù)
實(shí)驗(yàn)平臺(tái)所用的三相變頻調(diào)速異步電機(jī)的額定轉(zhuǎn)速為2 740 r/min,齒輪轉(zhuǎn)速上限設(shè)為3 000 r/min。電機(jī)和傳動(dòng)軸通過(guò)聯(lián)軸器進(jìn)行連接,三相變頻調(diào)速異步電機(jī)的轉(zhuǎn)速可以通過(guò)電機(jī)控制儀手動(dòng)輸入轉(zhuǎn)速控制。
電機(jī)旋轉(zhuǎn)帶動(dòng)傳動(dòng)軸旋轉(zhuǎn),繼而使安裝在齒輪箱內(nèi)部的大齒輪帶動(dòng)小齒輪轉(zhuǎn)動(dòng);其中,磁粉制動(dòng)機(jī)的額定扭矩為12 N·m,工作方式為增加一級(jí)帶輪減速。
負(fù)載控制儀和電機(jī)控制儀通過(guò)皮帶輪與磁粉制動(dòng)器連接,其中,磁粉制動(dòng)器可以用于對(duì)轉(zhuǎn)速進(jìn)行3∶1的減速調(diào)節(jié),能夠滿(mǎn)足多種變工況實(shí)驗(yàn)要求。
變工況齒輪箱監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖5所示。
圖5 變工況齒輪箱故障監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)臺(tái)
筆者采用非接觸測(cè)量方法,進(jìn)行了齒輪嚙合磨損區(qū)域的靜電監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)。
由圖5(a)知:筆者利用齒輪箱上表面有機(jī)玻璃封蓋的穿孔,使靜電傳感器的感應(yīng)端面伸入齒輪的嚙合磨損區(qū)域;通過(guò)改變玻璃封蓋上墊片的數(shù)量,調(diào)整感應(yīng)端面與嚙合區(qū)域的距離。
多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:感應(yīng)探頭距離齒輪嚙合的磨損區(qū)域越近,靜電荷量變化越顯著。
筆者采用信號(hào)放大器和模數(shù)轉(zhuǎn)換器,將傳感器感應(yīng)到的靜電荷量轉(zhuǎn)化為電信號(hào);利用計(jì)算機(jī)端的靜電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和采集卡設(shè)備,采集并輸出靜電電壓信號(hào)。
齒輪靜電故障監(jiān)測(cè)具體步驟如下:
1)做好實(shí)驗(yàn)前準(zhǔn)備工作,使用齒輪清洗劑清洗實(shí)驗(yàn)齒輪,擦拭干凈后通過(guò)浸油來(lái)保證齒輪潤(rùn)滑性能和數(shù)據(jù)采集質(zhì)量;
2)安裝待監(jiān)測(cè)的齒輪和聯(lián)軸器,調(diào)整墊片數(shù)量,使靜電傳感器感應(yīng)端面貼近齒輪的嚙合磨損區(qū)域;
3)按圖5(b)所示,依次將實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與軟件采集系統(tǒng)進(jìn)行連接,在系統(tǒng)中設(shè)置采樣頻率為12 000 Hz,同時(shí)配置好采集數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)路徑與位置;
4)采用磁粉制動(dòng)器改變齒輪負(fù)載,附加扭矩為0 N·m、0.6 N·m、1.6 N·m對(duì)應(yīng)的負(fù)載電流為0 A、0.03 A、0.08 A;實(shí)驗(yàn)輸入轉(zhuǎn)數(shù)為1 800 r/min、2 400 r/min和3 000 r/min。
實(shí)驗(yàn)分別在下述3種工況下進(jìn)行,即同一轉(zhuǎn)數(shù)下改變負(fù)載、同一負(fù)載下改變轉(zhuǎn)數(shù)、同一故障工況下改變轉(zhuǎn)數(shù)和負(fù)載,待負(fù)載和轉(zhuǎn)數(shù)穩(wěn)定不變后,開(kāi)始采集靜電數(shù)據(jù),采樣時(shí)間設(shè)置為10 s。
齒輪靜電信號(hào)的頻率特征主要有:嚙合頻率、諧波分量和以固有頻率為中心、轉(zhuǎn)頻為間隔的邊頻帶[18]。
齒輪靜電信號(hào)的函數(shù)表達(dá)式如下:
(4)
式中:Ai為輸入軸齒輪副i階信號(hào)幅值;fm為輸入軸齒輪副的嚙合頻率。
實(shí)驗(yàn)使用齒輪箱的齒輪轉(zhuǎn)速比為3:1,齒輪相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)見(jiàn)表1。大齒輪和小齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率分比為fr1和fr2,其表達(dá)式如下:
(5)
(6)
齒輪的嚙合頻率為fm,其表達(dá)式如下:
fm=fr1Z1=fr2Z2
(7)
式中:Z1為大齒輪齒數(shù);N1大齒輪轉(zhuǎn)速,r/min;Z2為小齒輪的齒數(shù);N2為小齒輪的轉(zhuǎn)速,r/min。
無(wú)論齒輪是否出現(xiàn)故障,齒輪嚙合頻率會(huì)一直存在。只有在不同的工況下,齒輪嚙合頻率的幅值才會(huì)發(fā)生變化。
齒輪旋轉(zhuǎn)頻率的高次諧波表達(dá)式如下:
k·fr(k=2,3,…)
(8)
式中:k為常數(shù)。
在齒輪故障監(jiān)測(cè)中,反映靜電信號(hào)穩(wěn)定性的特征參數(shù)是有量綱指標(biāo)的,無(wú)量綱指標(biāo)反映其靈敏度。當(dāng)故障出現(xiàn)時(shí),齒輪表面電荷會(huì)發(fā)生波動(dòng)以及扭矩變化,進(jìn)而電信號(hào)幅值和相位會(huì)隨著載荷和轉(zhuǎn)速呈現(xiàn)周期性變化,最終出現(xiàn)調(diào)幅和調(diào)頻現(xiàn)象[19-20]。
幅值調(diào)制公式如下:
X(t)=A(1+Bcos(2πfet))cos(2πfct+φ)
(9)
頻率調(diào)制公式如下:
X(t)=Acos(2πfct+Bcos(2πfet)+φ)
(10)
式中:A為信號(hào)幅值;fc為齒輪的載波頻率;B為頻率調(diào)制指數(shù);fe為調(diào)制信號(hào)的頻率值;Jn(B)為B的第n階貝塞爾系數(shù)。
實(shí)驗(yàn)中齒輪的輸入轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速對(duì)比情況,如表2所示。
表2 齒輪輸入轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速對(duì)比
筆者將變工況分成3類(lèi),分別進(jìn)行齒輪磨損區(qū)域的靜電監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)。
變工況實(shí)驗(yàn)一。針對(duì)不同故障類(lèi)別的齒輪,在不同的輸入轉(zhuǎn)速和相同的附加載荷下進(jìn)行靜電監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn);
變工況實(shí)驗(yàn)二。針對(duì)同種類(lèi)別的故障齒輪,在不同的附加載荷和相同的輸入轉(zhuǎn)速下進(jìn)行靜電監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn);
變工況實(shí)驗(yàn)三。針對(duì)同種故障類(lèi)別的齒輪,在不同的輸入轉(zhuǎn)速和不同的附加載荷下進(jìn)行靜電監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)。
筆者采用靜電采集系統(tǒng),在線(xiàn)采集靜電監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)中齒輪的靜電信號(hào),實(shí)現(xiàn)了線(xiàn)上監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及線(xiàn)下分析功能。
筆者采用健康齒輪、齒面磨損齒輪、斷齒齒輪以及缺齒齒輪,在額定扭矩1.3 N·m、附加扭矩0 N·m的工況下,通過(guò)改變齒輪轉(zhuǎn)速,進(jìn)行了齒輪靜電信號(hào)采集工作。
先對(duì)采集的靜電信號(hào)進(jìn)行降噪處理;然后進(jìn)行靜電信號(hào)的STFT時(shí)頻轉(zhuǎn)換,分析齒輪的故障頻率特征以及齒輪功率譜密度變化情況。
齒輪的靜電時(shí)頻三維功率譜(變工況實(shí)驗(yàn)一中的齒輪三維功率譜)如圖6所示。
圖6 變工況實(shí)驗(yàn)一中的齒輪三維功率譜
由圖6知:在同一載荷下,隨著齒輪轉(zhuǎn)數(shù)的增加,齒輪功率譜密度有增大趨勢(shì)。隨著齒輪轉(zhuǎn)速的增加,健康齒輪功率譜密度呈現(xiàn)低功率穩(wěn)定波動(dòng);故障齒輪靜電功率譜密度明顯大于健康齒輪,且波動(dòng)性隨轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動(dòng)周期出現(xiàn)不穩(wěn)定的高密度波動(dòng);
齒輪靜電功率譜密度與轉(zhuǎn)速呈現(xiàn)正向變化,故障齒輪與健康齒輪的靜電功率譜密度區(qū)別明顯。
齒輪靜電時(shí)頻特征(變工況一中的齒輪靜電信號(hào)時(shí)頻特征圖)如圖7所示。
圖7 變工況一中的齒輪靜電信號(hào)時(shí)頻特征圖
由圖7可知:故障齒輪的靜電信號(hào)時(shí)頻圖比健康齒輪呈現(xiàn)更多的特征頻率沖擊。由于工況變化,齒輪的靜電信號(hào)存在一定的調(diào)制特征,當(dāng)有故障發(fā)生時(shí),調(diào)制現(xiàn)象會(huì)有所改變。
由圖7(a)、圖7(d)知:健康齒輪的靜電信號(hào)幅度值變化和頻率分布均呈現(xiàn)規(guī)律性波動(dòng),特征頻率在309.6 Hz處出現(xiàn)幅值沖擊與理論嚙合頻率所對(duì)應(yīng)。齒輪轉(zhuǎn)速增大后,功率譜密度由18.43 dB增加到23.73 dB;
對(duì)比圖7(b)、圖7(e)知:磨損狀態(tài)下,齒輪的故障特征主要集中在嚙合頻率及其諧波的幅值變化上,轉(zhuǎn)速增大后,齒輪嚙合頻率的2倍頻發(fā)生小幅度偏移,且其倍頻率兩側(cè)出現(xiàn)邊帶頻。從時(shí)間變化角度,磨損齒輪在嚙合頻率與其諧波頻率上出現(xiàn)周期性中斷,在功率密度譜中呈現(xiàn)點(diǎn)狀式,功率譜密度由25.19 dB上升到35.86 dB,相較于健康齒輪,其沖擊功率譜密度均有所升高;
對(duì)比圖7(c)、圖7(f)知:缺齒齒輪的頻率特征主要集中在載波頻率和轉(zhuǎn)頻兩側(cè)的邊帶頻上,邊帶頻帶中齒輪旋轉(zhuǎn)頻率的二倍頻突出;高轉(zhuǎn)速下斷齒齒輪的調(diào)制頻率在615.8 Hz處呈現(xiàn)幅值沖擊,與理論嚙合頻率相對(duì)應(yīng);嚙合頻率倍頻的兩側(cè)出現(xiàn)小范圍的邊頻帶,這些特征沖擊說(shuō)明齒輪出現(xiàn)局部缺齒故障,多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果均與齒輪實(shí)際工況一致。
缺齒齒輪與斷齒故障特征相同,此處不再贅述。
筆者將齒面磨損的齒輪,約束在額定扭矩為1.3 N·m和實(shí)驗(yàn)輸入轉(zhuǎn)速2 400 r/min的工況下,通過(guò)調(diào)節(jié)磁粉制動(dòng)器的電流大小,改變附加在齒輪上的載荷。
實(shí)驗(yàn)中,在附加扭矩分別為0.6 N·m和1.6 N·m的負(fù)載條件下,進(jìn)行齒輪工況監(jiān)測(cè)與靜電信號(hào)采集、處理和分析。
變工況二和變工況三中的齒輪三維功率譜如圖8所示。
圖8 變工況二和變工況三中的齒輪三維功率譜
變工況二和變工況三中的齒輪靜電信號(hào)時(shí)頻特征圖如圖9所示。
圖9 變工況二和變工況三中的齒輪靜電信號(hào)時(shí)頻特征圖
由圖8知:相同轉(zhuǎn)速、不同載荷下的磨損齒輪通過(guò)附加不一樣的載荷,齒輪靜電功率譜密度不相同,附加載荷越大的齒輪,功率譜密度越大。
對(duì)比圖6和圖8知:缺齒齒輪功率譜全局呈現(xiàn)更高功率波動(dòng)。
由圖9知:缺齒齒輪故障頻率特征主要在嚙合頻率fm的一倍頻和二倍頻、轉(zhuǎn)頻fr的八倍頻以及二倍嚙合頻率與十六倍轉(zhuǎn)頻之和處。
對(duì)比圖7和圖9知:缺齒齒輪的邊帶頻更突出,彰顯局部故障更劇烈,多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果均與齒輪實(shí)際故障工況一致。
對(duì)比圖8(a)、圖8(c),及圖9(a)、圖9(c)可知:隨著轉(zhuǎn)速與附加載荷的增大,同一故障齒輪靜電功率譜密度全局大幅度提高,時(shí)頻特征中旋轉(zhuǎn)的倍數(shù)頻率特征增多,八倍轉(zhuǎn)頻兩側(cè)邊頻帶變寬,對(duì)應(yīng)故障頻率幅值隨之激增,嚙合頻率的二倍頻與八倍轉(zhuǎn)頻為主要故障頻率特征。
這些特征表明:齒輪出現(xiàn)缺齒故障,且在高速運(yùn)轉(zhuǎn),多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果均與齒輪實(shí)際故障工況一致。
為了解決傳統(tǒng)振動(dòng)監(jiān)測(cè)需依附被檢對(duì)象而引發(fā)振動(dòng)干擾源激勵(lì)增多的問(wèn)題,筆者提出了一種基于靜電信號(hào)和STFT的齒輪故障監(jiān)測(cè)方法;并搭建了齒輪磨損區(qū)域的靜電監(jiān)測(cè)平臺(tái),分析了變工況下靜電信號(hào)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)齒輪運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和故障診斷。
研究結(jié)果表明:
1)與齒輪振動(dòng)信號(hào)相比,靜電信號(hào)的時(shí)頻分析特征提取結(jié)果更優(yōu),提取的故障特征頻率為309.6 Hz;
2)對(duì)于健康齒輪,其時(shí)頻圖中齒輪的轉(zhuǎn)頻、嚙合頻率以及高次諧波都呈規(guī)律性變化,功率譜密度偏低。對(duì)于故障齒輪,隨轉(zhuǎn)數(shù)和載荷遞增,故障頻率幅值變化顯著,且三維功率譜中譜密度隨之增大。
在后續(xù)的工作中,筆者將深入研究齒輪靜電信號(hào)的消除干擾噪聲理論,以進(jìn)一步提高變工況下齒輪故障的診斷效果。