《基于时域同步平均的齿轮箱故障特征提取》
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摘 要：齿轮箱是旋转机械中一种重要机械传动部件,对其故障诊断及检测具有重要研究意义.振动信号特征分析是机械故障诊断领域中常见方法,时域同步平均法是其中重要故障诊断方法之一,其能有效从复合信号中提取感兴趣的周期分量,提高信噪比.首先通过双通道分别采集原始振动信号及键相脉冲信号;其次通过键相脉冲信号获得参考轴每转起始位置,然后对原始振动信号进行分段截取;最后对前者进行分段叠加平均及频谱分析;通过齿轮箱实测故障数据,验证该方法可行性.
关键词：齿轮箱;时域同步平均;特征提取;故障诊断
1绪论
齿轮箱是机械工程设备中重要传动部件,其广泛应用于现代诸多工业机械设备中[1].齿轮箱结构复杂且大多工作于恶劣环境下,极易产生局部故障,其中齿轮、轴、轴承等加工工艺繁琐,装配精度要求较高,又要求其能持续工作在高速重载荷环境下,进一步增加产生故障概率.
齿轮箱故障诊断关键是对机械振动信号进行有效特征提取,其故障信号存在振动信号微弱,往往被强背景噪声所湮灭[2],且各齿轮间多个传动部件相互传动导致振动信号相互耦合叠加,使其产生明显非线性变化等诸多难点.本文采用一种时域同步平均分析方法,对故障信号中背景噪声进行有效抑制,使得特征信号凸显出来,且通过键相时标分段截取方法对信号进行分段截取有效解决了在实际传动过程中转速轴转速存在波动使得截取信号点数存在误差问题.
2时域同步平均技术
时域同步平均技术（TimeSynchronousAverage）是在原始复杂信号中提取出感兴趣周期信号分量且让整个周期信号中不同步因素最小化的一种方法[3].它按照转轴周期进行数据截断,然后进行平均并有效减缓随机噪声干扰.这种方法要求获取实际转轴转速大小和与原始振动信号相关键相脉冲信号,以此保证截取的每段采样信号和键相时标对齐.其详细原理如图1所示：
综上可知,原始振动信号经时域同步平均后信号中随机噪声功率值降低原来1/P,时域同步平均可有效抑制齿轮箱信号中随机背景噪声干扰.
3测试试验分析
3.1实验说明
在齿轮故障测试过程中,我们选用QPPZZ-Ⅱ试验台进行旋转机械振动实验及故障模拟检测,如图2所示,其可进行对齿轮及轴承的故障模拟实验.该试验台由齿轮箱、变速驱动电机、偏重转盘等部件相互配合组成.测试部件为具有裂纹故障齿轮.该试验台驱动电机额定功率为0.55KW,变速范围为75-1450r/min;齿轮箱中小齿轮齿数55,大齿轮齿数75,采用浸油式润滑.驱动电机输出轴连接大齿轮轴.
3.2信号分析
我们设定小齿轮轴转速n1为600r/min,利用QPPZZ-Ⅱ试验台机进行齿轮箱裂纹故障数据采集.图3（a）、（b）所示分别为齿轮箱裂纹故障振动信号时域信号及转速脉冲.仔细观察图3（a）可以发现,齿轮裂纹故障振动信号时域信号中较为清晰的出现较多大小不同振幅,且各振幅时间间隔较为接近.这是由于振幅调制作用,使这些调幅成分具有明显周期性.
利用时域同步平均处理齿轮箱裂纹故障振动时域信号,获得时域平均后信号（见图4所示）,可以发现被分析信号周期性更加显著.试验研究发现裂纹故障振动信号中噪声被明显抑制,使得故障相关特征信号更加凸显.裂纹故障特征频率的一倍频7.33Hz,二倍频14.66Hz,三倍频21.99Hz处倍频清晰,可见图5（b）,其与理论故障值基本吻合,验证了时域同步平均法可行性.
4结论
本文通过时域同步平均技术对采集齿轮箱振动信号进行分析,结果表明其能有效抑制齿轮箱复杂故障信号中随机背景噪声及其他因素干扰,使得故障特征更加凸显.而对于实际参考轴转速存在波动,使得每转截取信号点数出现偏差这一不可避免问题,本文通过键相时标分段截取的方法有效避免因转速波动对于最终故障特征提取影响.试验研究和数据分析均表明時域同步平均分析方法可实现齿轮箱故障信号特征有效提取.
参考文献：
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作者简介：王志乐（1990-）,男,汉族,安徽滁州人,硕士,助教,研究方向：机械系统故障检测与诊断.
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齿轮箱和特征提取引用文献:
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[2] 齿轮箱和案例分析大学毕业论文范文 关于齿轮箱和案例分析类论文怎么写5000字
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