基于時域同步平均的齒輪箱故障特征提取

王志樂　李子強　曹舒森

摘要：齒輪箱是旋轉(zhuǎn)機械中一種重要機械傳動部件，對其故障診斷及檢測具有重要研究意義。振動信號特征分析是機械故障診斷領(lǐng)域中常見方法，時域同步平均法是其中重要故障診斷方法之一，其能有效從復(fù)合信號中提取感興趣的周期分量，提高信噪比。首先通過雙通道分別采集原始振動信號及鍵相脈沖信號;其次通過鍵相脈沖信號獲得參考軸每轉(zhuǎn)起始位置，然后對原始振動信號進行分段截取;最后對前者進行分段疊加平均及頻譜分析;通過齒輪箱實測故障數(shù)據(jù)，驗證該方法可行性。

關(guān)鍵詞：齒輪箱;時域同步平均;特征提取;故障診斷

1緒論

齒輪箱是機械工程設(shè)備中重要傳動部件，其廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代諸多工業(yè)機械設(shè)備中[1]。齒輪箱結(jié)構(gòu)復(fù)雜且大多工作于惡劣環(huán)境下，極易產(chǎn)生局部故障，其中齒輪、軸、軸承等加工工藝繁瑣，裝配精度要求較高，又要求其能持續(xù)工作在高速重載荷環(huán)境下，進一步增加產(chǎn)生故障概率。

齒輪箱故障診斷關(guān)鍵是對機械振動信號進行有效特征提取，其故障信號存在振動信號微弱，往往被強背景噪聲所湮滅[2]，且各齒輪間多個傳動部件相互傳動導(dǎo)致振動信號相互耦合疊加，使其產(chǎn)生明顯非線性變化等諸多難點。本文采用一種時域同步平均分析方法，對故障信號中背景噪聲進行有效抑制，使得特征信號凸顯出來，且通過鍵相時標(biāo)分段截取方法對信號進行分段截取有效解決了在實際傳動過程中轉(zhuǎn)速軸轉(zhuǎn)速存在波動使得截取信號點數(shù)存在誤差問題。

2時域同步平均技術(shù)

時域同步平均技術(shù)（TimeSynchronousAverage）是在原始復(fù)雜信號中提取出感興趣周期信號分量且讓整個周期信號中不同步因素最小化的一種方法[3]。它按照轉(zhuǎn)軸周期進行數(shù)據(jù)截斷，然后進行平均并有效減緩隨機噪聲干擾。這種方法要求獲取實際轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速大小和與原始振動信號相關(guān)鍵相脈沖信號，以此保證截取的每段采樣信號和鍵相時標(biāo)對齊。其詳細原理如圖1所示：

綜上可知，原始振動信號經(jīng)時域同步平均后信號中隨機噪聲功率值降低原來1/P，時域同步平均可有效抑制齒輪箱信號中隨機背景噪聲干擾。

3測試試驗分析

3.1實驗說明

在齒輪故障測試過程中，我們選用QPPZZ-Ⅱ試驗臺進行旋轉(zhuǎn)機械振動實驗及故障模擬檢測，如圖2所示，其可進行對齒輪及軸承的故障模擬實驗。該試驗臺由齒輪箱、變速驅(qū)動電機、偏重轉(zhuǎn)盤等部件相互配合組成。測試部件為具有裂紋故障齒輪。該試驗臺驅(qū)動電機額定功率為0.55KW，變速范圍為75-1450r/min;齒輪箱中小齒輪齒數(shù)55，大齒輪齒數(shù)75，采用浸油式潤滑。驅(qū)動電機輸出軸連接大齒輪軸。

3.2信號分析

我們設(shè)定小齒輪軸轉(zhuǎn)速n1為600r/min，利用QPPZZ-Ⅱ試驗臺機進行齒輪箱裂紋故障數(shù)據(jù)采集。圖3（a）、（b）所示分別為齒輪箱裂紋故障振動信號時域信號及轉(zhuǎn)速脈沖。仔細觀察圖3（a）可以發(fā)現(xiàn)，齒輪裂紋故障振動信號時域信號中較為清晰的出現(xiàn)較多大小不同振幅，且各振幅時間間隔較為接近。這是由于振幅調(diào)制作用，使這些調(diào)幅成分具有明顯周期性。

利用時域同步平均處理齒輪箱裂紋故障振動時域信號，獲得時域平均后信號（見圖4所示），可以發(fā)現(xiàn)被分析信號周期性更加顯著。試驗研究發(fā)現(xiàn)裂紋故障振動信號中噪聲被明顯抑制，使得故障相關(guān)特征信號更加凸顯。裂紋故障特征頻率的一倍頻7.33Hz，二倍頻14.66Hz，三倍頻21.99Hz處倍頻清晰，可見圖5（b），其與理論故障值基本吻合，驗證了時域同步平均法可行性。

4結(jié)論

本文通過時域同步平均技術(shù)對采集齒輪箱振動信號進行分析，結(jié)果表明其能有效抑制齒輪箱復(fù)雜故障信號中隨機背景噪聲及其他因素干擾，使得故障特征更加凸顯。而對于實際參考軸轉(zhuǎn)速存在波動，使得每轉(zhuǎn)截取信號點數(shù)出現(xiàn)偏差這一不可避免問題，本文通過鍵相時標(biāo)分段截取的方法有效避免因轉(zhuǎn)速波動對于最終故障特征提取影響。試驗研究和數(shù)據(jù)分析均表明時域同步平均分析方法可實現(xiàn)齒輪箱故障信號特征有效提取。

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作者簡介：王志樂（1990-），男，漢族，安徽滁州人，碩士，助教，研究方向：機械系統(tǒng)故障檢測與診斷。