基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法

为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。     

基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮启停过程中故障振动信号的调频特性,提出了基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法,并将其应用于齿轮瞬态信号的分析。广义解调时频分析是一种新的时频分析方法,它可以将多分量的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单分量信号,每个单分量信号可以是调幅-调频信号,因此非常适合处理多分量的调幅-调频信号。而当齿轮发生故障时,其启停过程中的振动信号就表现为多分量的调幅-调频特征。在基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法中,首先采用广义解调时频分析方法将齿轮瞬态信号分解为若干个单分量信号,然后计算各个分量的瞬时频率,再对其瞬时频率信号进行重采样,最后对重采样信号进行频谱分析得到阶次谱,从而提取齿轮振动信号的故障特征,判断齿轮的工作状态。仿真信号和实验信号的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于自适应时频滤波的变转速齿轮故障特征提取

针对变转速下齿轮的故障信号分离与故障特征提取,提出了基于线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit,CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用CPP算法从原始齿轮振动信号中估计出齿轮啮合频率,同时,对原始振动信号进行S变换获取其时频分布;然后根据齿轮啮合频率设计自适应时频滤波器;再采用时频滤波器对信号的时频分析进行时频滤波,并将时频滤波结果进行S逆变换,即可得到包含齿轮故障信息的滤波信号;最后对滤波信号进行阶次分析,并根据阶次谱中的调制边频带诊断齿轮故障。对变转速下齿轮的局部故障进行了算法仿真和应用实例分析,结果表明,自适应时频滤波器可根据信号的频率变化特点自适应地改变中心频率和带宽,具有较好的信号分析自适应性,且滤取的信号无相位畸变,非常适合于变转速下的非平稳信号分析。     

虚拟仪器与传感器融合在齿轮监测中的应用研究

目的研究印刷机齿轮在高速印刷时的振动状况。方法借助Labview软件为平台开发印刷机齿轮振动在线检测仿真系统,并结合虚拟仪器和传感器融合技术,研究印刷机的振动状况。结果通过仿真系统得出原始齿轮振动信号中的啮合频率受转频2倍频(23.6Hz)和3倍频(34.69Hz)调制。结论虚拟仪器与传感器信息融合技术可以监测到印刷机在高速印刷时的振动状况,并通过相关特征波形提取分析,实时检测到齿轮磨损、断齿故障。     

基于混沌和取样积分技术的大型风电增速箱早期故障诊断

针对风力发电机组增速箱早期故障振动信号被噪声调制污染,信噪比低,难以识别问题,根据增速箱振动信号的特点,提出基于混沌和取样积分技术结合的早期故障诊断方法。采用取样积分技术提高混沌振子对增速箱振动故障信号的检测门限,利用混沌振子相图变化及lyapunov指数确定增速箱齿轮啮合频率边频带及三倍频信号状态变化,从而对齿轮早期故障进行判断。通过对某风场1.5WM风力机增速箱实验,证明该方法有效。     

齿轮调幅调频所引起的室内啸叫噪声分析与控制

某前置后驱车型在加速过程中室内存在啸叫异响,在特定转速下尤为明显。试验数据显示后主减速器壳体振动和辐射噪声均存在相应的频谱特性。对室内噪声及主减速器壳体的噪声与振动在匀速和加速工况下进行数据采集,采用频谱分析和调制谱分析,确认该啸叫噪声为主减速器齿轮啮合引起的齿轮振动调制现象。该调制以主减速器齿轮啮合频率的高次谐频为载波频率,主减速器主动齿轮轴的转频为调制频率。在一定程度上提高齿轮加工精度可使室内啸叫噪声明显减弱。整个试验分析过程为后期齿轮异响问题排查提供一种新的思路。     

时频谱相似性度量的故障特征提取方法

针对齿轮或轴承在局部故障损伤状态下的振动信号,提出一种基于时频谱相似性度量的故障特征提取方法,用于齿轮或轴承相关故障的诊断。该方法首先利用比例因子可调的S变换对振动信号进行时频变换;然后在S变换时频谱中,选取一个显著的冲击特征,保持其频率不变,令其沿时间轴方向,从初始时间平移至终了时间,同时计算冲击特征与所遮掩时频区块之间的余弦相似度和相关系数;平移结束后获得余弦相似度和相关系数的曲线。仿真信号和齿轮、轴承故障振动信号的处理结果表明,余弦相似度曲线和相关系数曲线均可展现出故障冲击特征的周期性变化规律,且两者的频谱均能够提取出故障特征频率,实现齿轮或轴承相关故障的识别。     

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD-SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解（VMD）滤波,利用同步提取变换（SET）对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。     

基于时间-小波能量谱的齿轮故障诊断

振动信号中的冲击现象及其频率特征是诊断齿轮局部损伤故障的重要依据之一。针对齿轮故障特征提出了一种时间-小波能量谱信号处理方法,它能够有效提取振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间-小波能量谱方法分析了正常、磨损、断齿等三种状态的齿轮箱振动信号,并与传统频谱分析方法进行相比。结果表明：时间-小波能量谱不仅可以有效提取故障特征,识别出齿轮箱的故障存在,而且可以清晰地分辨出故障类型及故障元件。     

应用Hilbert变换和ZFFT提取变速器齿轮故障特征

变速器故障齿轮振动信号,调幅现象和调频现象同时存在,其频谱中包括啮合频率及其谐波、调制产生的耦合频率。Hilbert变换无法提供足够高的频率分辨率解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,对包络信号进行复调制细化谱分析,得到齿轮轴转频基波及其谐波幅值。随着齿轮磨损程度的增加,齿轮轴转频基波及其谐波幅值明显增大,可作为齿轮磨损故障特征参数。     

多轴系耦合作用下齿轮系统转子裂纹故障的振动特性研究

为了探究多轴系耦合齿轮系统中的转子裂纹故障与单轴系转子裂纹故障振动响应特性的异同点,基于Jones轴承建模理论,建立滚动轴承的拟静力学模型;利用Timoshenko梁单元建立传动轴的有限元模型;考虑时变啮合刚度、齿轮传递误差、陀螺效应等因素,利用集中参数法建立齿轮副的动力学模型。将轴承、传动轴与齿轮副模型进行集成,建立齿轮系统非线性动力学模型;利用能量释放率理论与应力强度因子为零法分析裂纹转子单元的呼吸效应,利用Newmark-?数值积分法对转子裂纹故障进行动力学仿真,研究转子裂纹故障的振动响应特征。结果表明：与单轴系转子裂纹故障不同,当齿轮系统发生转子裂纹故障时,由于齿轮啮合的引起的耦合效应及转子裂纹引起的呼吸效应,时域响应表现出明显的幅值调制现象,频域中转频及其2倍频幅值增加明显,在啮合频率处伴有明显的边频带。研究结果为齿轮系统转子裂纹故障的监测与诊断提供了理论基础。     

裂纹故障对行星齿轮传动系统动力学特性的影响

针对行星传动装置动态特性复杂、故障率高的问题,拟从动力学角度探索行星传动系统的故障机理。采用改进能量法,仿真分析正常与含裂纹齿轮时变啮合刚度,考虑时变啮合参数影响,运用集中参数法建立了行星齿轮传动系统动力学模型;求解得到了正常与含故障齿轮传动系统动态响应,并对比分析了裂纹故障对动力学特性的影响;通过台架实验,分析了裂纹故障对齿轮动态响应的影响,结合小波分析与EEMD方法对齿轮振动信号进行频谱分析,并对比分析了正常与故障齿轮的频域特性差异,揭示了行星齿轮传动系统的故障机理。研究表明:所建立的动力学模型精度较高,能够很好地描述含故障齿轮传动系统的动力学特性;由于裂纹故障引起传动系统振动的调制效应,导致在齿轮啮合频率附近出现明显边频带,故障齿轮箱的振动能量主要集中在高频段。     

基于包络S变换时频图像提取齿轮故障特征

齿轮故障振动信号中调幅和调频现象同时存在,其频谱包括以啮合频率及其谐波为载频,齿轮所在轴转频及其谐波为调制频率产生的调制边频带。针对齿轮故障振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于包络分析和S变换时频图像相结合的故障特征提取方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,然后对包络信号进行S变换,得到包络的时频图像的等高线灰度图像,计算图像的灰度共生矩阵及其统计特征量,提取齿轮故障特征。试验结果表明：该方法能有效提取齿轮故障特征。     

基于变分模式分解的行星齿轮箱齿轮组合故障频率解调分析

行星齿轮箱组合故障振动信号具有多源调制特点,在频域内边带结构复杂,通过常规Fourier频谱分析难以有效提取故障特征;组合故障振动信号的调频部分包含故障信息,且不受传递路径影响。为了准确提取行星齿轮箱组合故障特征,提出基于变分模式分解的频率解调分析方法。根据采样频率和载波频率确定单分量个数,通过变分模式分解将多分量信号自适应地分解为一系列本质模式函数;计算本质模式函数的瞬时频率,根据中心频率和啮合频率的匹配关系选取敏感单分量;通过分析敏感单分量瞬时频率频谱诊断组合故障。通过仿真信号和实验信号分析验证了方法的有效性,诊断了太阳轮与行星轮、太阳轮与齿圈、行星轮与齿圈的组合故障。     

基于分段间隙函数的螺旋锥齿轮时变啮合参数分析

刚度和阻尼等啮合参数是螺旋锥齿轮非线性振动的主要影响因素。考虑啮合刚度和啮合阻尼的时变性,采用二次谐波形式展开,建立了螺旋锥齿轮副振动平衡方程。基于不同啮合状态下间隙函数的变化,研究了啮合刚度及啮合阻尼在三种啮合状态下对螺旋锥齿轮副啮合特性的影响规律。采用Matlab进行分析,给出了平均啮合阻尼、谐波啮合阻尼、主谐波啮合刚度和次谐波啮合刚度对啮合点振动位移的影响曲线。结果表明增大平均啮合阻尼和降低主谐波啮合刚度会降低振动位移峰值,提高齿轮传动平稳性。     

含裂纹故障的齿轮系统动力学特性研究及其故障特征分析

考虑齿轮的时变啮合刚度、传动误差和轴承支撑刚度的影响,建立含齿根裂纹故障的齿轮系统多自由度力学模型,基于动力学方法对其故障机理进行研究。通过材料力学的方法计算齿轮在正常和含裂纹两种情况下的啮合刚度,对比两种刚度曲线的变化趋势,便于进行精确的动力学特性分析;对建立的模型求解系统的动态响应,结果表明当齿根存在裂纹时,其时域波形中会出现周期性的冲击现象,频谱中在啮合频率的基频及其倍频等地方形成一系列等间隔的边频谱线,其间隔大小等于故障齿轮的转频;这些边频成分幅值较低,能量分散且分布不均匀,在不同频带的幅值大小存在差异。针对上述特点,通过正交小波包方法对信号的频带进行分解,应用倒频谱分析各子频带信号的边频成分;结果表明,该方法能够有效的提高信号的信噪比,有助于识别和提取信号中由裂纹故障引起的边频成分。     

基于频谱编辑和调制信号双谱的齿轮裂纹故障诊断

齿轮产生裂纹故障时,其振动信号中的周期性故障冲击成分易被其他旋转部件的谐波信号以及背景噪声淹没,导致故障特征难以提取。针对这一问题,首先用改进的频谱编辑方法对原始信号中谐波分量进行抑制,提高信噪比;然后对编辑后的信号进行双谱分析,采用相邻切片融合平均的方法对双谱进行降噪,从降噪后双谱中选取故障特征频率明显的切片进行组合平均得到复合切片谱,进而提取出齿轮的故障特征。仿真和实验信号表明:在低信噪比条件下,频谱编辑与调制信号双谱相结合的方法能够有效抑制谐波信号以及白噪声的干扰,提取出故障特征,实现齿轮裂纹故障诊断。     

Fault mode analysis and detection for gear tooth crack during its propagating process based on dynamic simulation method

Gearbox is one of the most important parts of rotating machinery, therefore, it is vital to carry out health monitoring for gearboxes. However, it is still an unsolved problem to disclose the impact of gear tooth crack fault on gear system vibration features during the crack propagating process, besides effective crack fault mode detection methods are lacked. In this study, an analytical model is proposed to calculate the time varying mesh stiffness of the meshing gear pair, and in this model the tooth bending stiffness, shear stiffness, axial compressive stiffness, Hertzian contact stiffness and fillet-foundation stiffness are taken into consideration. Afterwards, the vibration mechanism and effects of different levels of gear tooth crack on the gear system dynamics are investigated based on a 6 DOF dynamic model. Then, the crack fault vibration mode is studied, and a parametrical-Laplace wavelet method is presented to describe the crack fault mode. Furthermore, based on the maximum correlation coefficient (MCC) criterion, the optimized Laplace wavelet base is determined, which is then designed as a health indicator to detect the crack fault. The results show that the proposed method is effective in fault diagnosis of severe tooth crack as well as the early stage tooth crack.