小波降噪與Hilbert解調相結合的齒輪箱故障診斷方法

劉尚坤， 唐貴基， 龐彬

（華北電力大學機械工程系，河北保定071003）

小波降噪與Hilbert解調相結合的齒輪箱故障診斷方法

劉尚坤， 唐貴基， 龐彬

（華北電力大學機械工程系，河北保定071003）

將小波降噪和Hilbert解調分析方法相結合對齒輪箱典型故障進行了診斷研究。介紹了小波降噪和Hilbert解調的基本原理，通過QPZZ-II旋轉機械故障試驗平臺進行了齒輪箱點蝕故障的實例驗證分析。研究表明，小波降噪后提高了信噪比和故障診斷精度；Hilbert解調技術可以解調出調制信號，但不能較好地處理疊加信號，可利用倒譜分析邊頻帶中的周期成分做進一步分析。通過實驗證明了方法的有效性。

小波降噪；Hilbert解調；齒輪箱；故障診斷

0 引言

齒輪箱作為機械設備中常用的動力傳輸和變速機構，在現(xiàn)代工業(yè)設備中得到了廣泛的應用。據(jù)統(tǒng)計,在齒輪箱的各類零部件中，齒輪本身產(chǎn)生的故障比例最大，達60%，因此在齒輪箱的故障診斷中，關鍵問題是齒輪的故障診斷［1］。而齒輪箱在工作過程中其內部的軸、齒輪和軸承都會產(chǎn)生振動，其振動信號較為復雜，如何有效地區(qū)分不同調制現(xiàn)象的振動特征,識別邊頻帶特征，在很大程度上決定了齒輪箱故障診斷的成敗，采用單一的常用故障診斷方法，往往不能保證診斷結果的可靠性。本文將小波降噪技術、Hilbert解調分析和倒譜分析相結合，應用到齒輪箱故障診斷中，經(jīng)實驗驗證，該方法可以有效應用于齒輪箱典型故障（如點蝕、斷齒、磨損等）的診斷。

1 齒輪箱故障診斷機理

齒輪故障按其振動特征分類，可分為局部故障和分布故障。前者表現(xiàn)為齒輪旋轉質量不平衡、齒輪偏心、松動、齒面裂紋、斷齒等故障，它影響到傳動誤差的長周期成分（即與轉速頻率有關的成分）；后者表現(xiàn)為齒面發(fā)生磨損、點蝕、疲勞剝落等分布性故障，它使傳動誤差的短周期成分加大，影響到齒輪嚙合頻率及其諧波成分的幅值。無論哪一類故障，都會使齒輪的振動和噪聲加劇，或者發(fā)出某些不正常的聲音。

從頻域上分析，齒輪振動信號中的主要特征有［2］：

（1）各軸轉頻及其高次諧波；（2）齒輪嚙合頻率及其高次諧波；（3）以齒輪嚙合頻率及其諧波為載波頻率,各軸轉頻及其倍頻為調制頻率的邊頻帶；（4）以齒輪固有頻率及其諧波為載波頻率,各軸轉頻及其倍頻為調制頻率的邊頻帶。

通常齒輪箱振動信號復雜，采用一般信號頻譜分析時的調制邊頻又可能重疊分布在一起，無法對邊頻的細節(jié)信息進行透徹分析，阻礙了進一步診斷故障，然而對于復雜的振動信號可以先采取小波降噪，再用Hilbert解調譜分析邊頻特點，即分析幅值譜上的頻率分布規(guī)律，再結合倒頻譜判斷是否發(fā)生故障以及故障發(fā)生的位置。

2 小波降噪和Hilbert解調原理

2.1 小波降噪原理

小波降噪實際上是特征提取和低通濾波功能的綜合。測得信號往往是低頻信號或是較平穩(wěn)的信號，但噪聲信號則往往是高頻信號。降噪過程為：首先選擇小波及小波分解的層次，對原始信號進行小波分解；然后選擇高頻系數(shù)的閾值，進行閾值量化處理；最后根據(jù)小波分解的低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進行小波重構。小波去噪方法具有低熵性、多分辨率、去相關性、選基靈活的特點，其中最為關鍵的是小波基和閾值規(guī)則的選取，這將決定信號去噪的質量［3］。通過對比試驗，采用效果明顯的db4小波、進行5層分解、啟發(fā)式閾值heursure對測得信號處理，以提高信噪比。

2.2 Hilbert包絡解調原理

Hilbert變換包絡解調是對含有調制信息的原始信號x（t）求Hilbert變換，得到原始信號的虛部h（t），由x（t）和h（t）得到原始信號Z（t）的包絡信號，再對包絡信號進行頻譜分析,進而得到原始信號的包絡解調譜。

設有實信號x（t），將x（t）進行Hilbert變換得到

即為實信號的包絡信號，再對此包絡信號進行頻譜分析，若在其頻譜中含有低頻故障頻率與理論分析基本一致，則可以由此確定故障的位置及類型。

3 實測故障及分析

3.1 研究對象

實驗采用QPZZ-II旋轉機械振動分析及故障診斷試驗臺，模擬實際中的齒輪箱常見故障，用加速度傳感器測取振動信號的原始數(shù)據(jù)。如圖1（a），該試驗臺為一級減速器，電動機通過32齒的同步帶連接小齒輪作為驅動輪,小

從而得到解析信號

則Z（t）的幅值函數(shù)齒輪轉速n1=760 r/min，齒數(shù)55；大齒輪為從動輪,齒數(shù)75，在其一個輪齒上設有點蝕故障,如圖1（b）；負載為磁粉扭力器。采樣頻率為5 120 Hz。加速度傳感器安裝在輸出軸的負載側。根據(jù)相關公式計算所需參數(shù)。

圖1 實驗設備與故障齒輪

3.2 時域和頻域分析

圖2是點蝕故障齒輪直接測得加速度時域波形圖，圖3是經(jīng)過小波降噪處理后的時域波形圖。分析時域波形圖，可見存在一定規(guī)律的沖擊，這表明實驗齒輪可能具有嚴重的局部性損傷；而降噪后的圖形不失真且沖擊更明顯。

圖2 故障齒輪時域波形圖

圖3 小波降噪后的故障齒輪時域波形圖

圖4與圖5分別為點蝕故障齒輪加速度幅值譜圖和小波降噪后的幅值譜圖。圖4中出現(xiàn)了以嚙合頻率696.67 Hz為載波頻率的邊頻調制現(xiàn)象，同時齒輪固有頻率1 016 Hz周圍也有邊頻調制現(xiàn)象，邊頻帶數(shù)量多且呈現(xiàn)近似均勻分布。

3.3 Hilbert解調分析

為了進一步分析確認故障，進行了Hilbert解調分析。

圖6是以齒輪嚙合頻率為中心頻率的窄帶通濾波后的Hilbert解調譜圖［4］。正常嚙合的齒輪，嚙合頻率附近只有少量各軸的轉頻調制現(xiàn)象，但對于故障齒輪嚙合，故障軸轉頻的邊帶在數(shù)量和幅值上就會體現(xiàn)出較大的不同。而分析圖6，可見9.25 Hz與輸出軸的轉頻9.29 Hz相接近，同時存在轉頻的二倍頻18.5 Hz、三倍頻27.75 Hz等較為明顯，因此可以得出結論，故障齒輪發(fā)生于輸出軸上，可以確定是局部損傷性故障，并且圖中有一定的干擾頻率成分。

圖4 故障齒輪的幅值譜圖

圖5 小波降噪后的故障齒輪幅值譜圖

圖6 故障齒輪的Hilbert解調譜圖

圖7為點蝕故障齒輪的倒譜圖，圖中存在明顯的4處沖擊幅值，它們的倒頻率分別是：0.108 2 s、0.216 4 s、0.325 s和0.433 4 s，這表明倒譜圖有周期為0.108 2 s的成分出現(xiàn)，很容易知1/0.108 2 s=9.242 Hz，表明調制頻率是9.242 Hz，這與輸出軸的轉頻9.25 Hz近乎相同，經(jīng)以上分析可見，故障應該發(fā)生在輸出軸的齒輪上，這與模擬故障實驗中大齒輪上的點蝕故障恰好相符合，同時可以看出利用倒頻譜分析能排除Hilbert解調時干擾頻率成分的影響。

圖7 故障齒輪的倒譜圖

4 結論

本文針對故障齒輪箱振動信號，首先采用小波降噪技術進行去噪處理，把與分析頻率無關的噪聲成分濾掉,從而避免無用信號對分析帶來的干擾；然后利用希爾伯特包絡解調技術對細節(jié)信號進行頻譜分析，得出齒輪箱故障頻率，經(jīng)過分析不但可以判斷齒輪箱是否存在故障，而且可以判斷故障發(fā)生的部位；最后，采用倒譜分析確認故障頻率，因為倒譜可以把成簇的邊頻帶簡化為單根譜線，可以有效地識別幅值譜中的周期成分，并且受傳遞路徑影響小。結果驗證了此方法可以快捷準確地提取齒輪箱故障信息并作為故障分析的依據(jù)。

［1］ 康海英，欒軍英，張志斌，等.基于時頻和頻譜分析的齒輪箱故障診斷［J］.軍械工程學院學報，2004（6）：10-13.

［2］ 張玉.基于振動信號分析的齒輪箱故障診斷［J］.儀器儀表與分析監(jiān)測，2011（1）：20-24.

［3］ 王龍，沈艷霞，季凌燕.基于小波降噪和EMD方法的風力發(fā)電系統(tǒng)齒輪箱故障診斷［J］.江南大學學報（自然科學版），2012（4）：159-162.

［4］ 王聰.基于Hilbert解調及倒譜的齒輪箱點蝕故障診斷研究［J］.電力科學與工程，2011（3）：36-40.

［5］ 繩曉玲，鐘勇超.基于倒譜和包絡解調的齒輪箱故障診斷［J］.機械，2011（6）：70-73.

［6］ 蔡建進.基于小波分析理論的齒輪箱故障診斷研究［D］.太原：中北大學，2006.

（編輯：啟 迪）

TH 132.41;TP 391.77

A

1002－2333（2014）04－0103－03

劉尚坤（1979—），男，講師，主要從事機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷研究。

2013-12-23