棒線材軋機(jī)齒輪箱故障診斷技術(shù)

黃引團(tuán)++糾永杰

在棒線材軋機(jī)中，齒輪箱是主要設(shè)備之一，由于需要連續(xù)工作，外加工況較為惡劣，極有可能出現(xiàn)故障。而本文的研究除可減小設(shè)備維修費(fèi)用外，還可改善產(chǎn)品質(zhì)量、增強(qiáng)其市場競爭力，具有重大意義。本文將重點(diǎn)探討軋機(jī)齒輪箱的故障診斷技術(shù)，希望可為實(shí)際使用提供幫助。

傳統(tǒng)功率譜剖析等方法，雖然得到了顯著提高與全面發(fā)展，但因齒輪箱自身結(jié)構(gòu)較為繁瑣，存在多種干擾，在故障隱患展現(xiàn)的微沖擊信號方面面臨提取困難。另外，部分企業(yè)圍繞齒輪箱裝設(shè)了監(jiān)測系統(tǒng)，但并不存在診斷功能，如果發(fā)現(xiàn)異常，無法有效解決。基于此，亟待加強(qiáng)故障診斷方面的探索。

齒輪箱的常規(guī)故障診斷技術(shù)與方法

雙特征剖析法。機(jī)械故障診斷通常是明確機(jī)械零件的具體失效程度，僅僅觀察信號自身平穩(wěn)沖擊性功率特性便可，其中前者為正弦和近似正弦信號、某些不足產(chǎn)生沖擊的一種隨機(jī)信號，該信號在基本譜圖中展現(xiàn)為各個頻率的棒線，但后者能夠完整展現(xiàn)于共振解調(diào)譜圖中，同時，利用和零件特征頻率一樣的棒線來展示；隨機(jī)沖擊則通過全頻雜亂譜線族進(jìn)行呈現(xiàn)。而雙特征剖析法則是依托基本的傅立葉譜圖對平穩(wěn)故障信號屬性展開剖析，依托共振解調(diào)傅立葉譜圖對沖擊故障信號屬性展開剖析。

一對嚙合齒輪包含三個特性頻率，具體為兩個齒輪對應(yīng)的軸頻率與共有嚙合頻率，其中前者代表長周期公差反復(fù)出現(xiàn)的頻率。對于長周期公差，主要包含周節(jié)積累誤差與基圓偏心等多種，對于短周期故障一般包含個別齒存在損傷、局部存在損傷等情形。而嚙合頻率除能代表嚙合齒輪對應(yīng)短周期誤差外，還能夠展現(xiàn)長周期誤差，在齒輪診斷環(huán)節(jié)一定要綜合思量長、短周期這兩個故障。

矩陣判別排除法。對現(xiàn)場機(jī)械而言，其故障診斷通常是參照故障征兆信息研究故障引發(fā)因素，機(jī)械故障通常是多因多果，簡單來說，一種征兆可呈現(xiàn)多種故障，而一種故障可產(chǎn)生多種征兆，原有的推理機(jī)制與智能診斷系統(tǒng)存在出入。

在具體的故障分析環(huán)節(jié)，通過矩陣規(guī)則完善判別工作，依托結(jié)果尋找原因是常用的過濾法，若不清楚結(jié)果，那么任何征兆參數(shù)均存在可能；若掌握某些征兆信息，利用矩陣規(guī)則判別能夠確定其因類，同時，可依照果類獲得某種因，所掌握的征兆參數(shù)和確定的因呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，越認(rèn)清征兆參數(shù)，則便越有可能確定唯一的原因。

把能產(chǎn)生果的所有因都列至判別篩選的范疇，若確定征兆信息可靠，矩陣規(guī)則合理，通常能夠獲得滿意結(jié)果。在征兆認(rèn)識不多的條件下也可過濾掉某些因，以此來縮小排查范圍。

在據(jù)果索因環(huán)節(jié)，橫列出所有的因，并在矩陣左行展現(xiàn)規(guī)則，在診斷過程，果為核心內(nèi)容，利用征兆在橫列圍繞各因?qū)嵤┡袆e，具體包含是、否和無法確認(rèn)這三種情形，面向各個因進(jìn)行打分，若為0便舍掉，若為1便提出。經(jīng)由此進(jìn)行過濾排查可明確概率較大的因。對于棒線材軋機(jī)，其齒輪箱故障主要具有下述診斷原則，具體見表1。

表1 故障診斷矩陣

利用齒輪故障能夠過濾掉軸部件不平衡幾率，借助軸承讓架故障能夠區(qū)別開剩余故障。

整合雙特征的該方法對應(yīng)的推理方式見圖1。其中主導(dǎo)征兆1選取矩陣判別過濾法，進(jìn)而將其與剩余征兆區(qū)進(jìn)行區(qū)別，最大的差異是面向主導(dǎo)征兆1開展深入診斷時，整合雙特征剖析法，具體來說指面向信號自身的沖擊及平穩(wěn)屬性一起開展判斷工作，若僅僅存在平穩(wěn)故障信號屬性，便是因1；若僅僅存在沖擊故障信號屬性，便是因2；若存在上述兩種屬性，便是因3。

圖-1 推理方式示例

共振調(diào)節(jié)技術(shù)。旨在通過共振解調(diào)技術(shù)明確機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障隱患時對應(yīng)的微沖擊，借助加速度傳感器對機(jī)械設(shè)備振動進(jìn)行檢測得到軸承與齒輪等由于故障形成的微沖擊內(nèi)容。沖擊信號存在限次不計(jì)的諧波脈沖，且高頻分量較為豐富，借助該特性，通過高頻諧振器過濾掉信號中無法有效辨識的低頻信息，得到信號內(nèi)部因碰撞沖擊形成的高頻成分，從諧振器變換至共振波形，然后從解調(diào)電路變換到低頻信號，進(jìn)而能夠從幅值與頻率出發(fā)對高信噪比進(jìn)行診斷。

工程應(yīng)用

特征頻率提取。借助自主研發(fā)提出的共振解調(diào)板針對棒線材軋機(jī)齒輪箱構(gòu)建出監(jiān)測系統(tǒng)，同時，配備于安鋼一軋260機(jī)組中，經(jīng)由實(shí)測數(shù)據(jù)探索，及早找到了軸承隱患，并進(jìn)行診斷分析。

特征頻率研究。研究故障頻率發(fā)現(xiàn)，滿足軸承3536滾動體這一故障特征頻率，符合相應(yīng)諧波。

對于沒有進(jìn)行共振解調(diào)操作的所有振動頻譜研究數(shù)據(jù)中，只有軸承3536滾動體內(nèi)部的113.281Hz不能有效指向外，剩余諧波均存在對應(yīng)值。

最終結(jié)論。分析軸承滾動體代表性故障特征和軸承滾動體基本故障頻率結(jié)構(gòu)可知，因解調(diào)譜與振動譜均存在35636滾珠故障這一特征頻率，參照雙特征判斷法能夠明確該軸承發(fā)生損壞，同時，因相應(yīng)元件磨損及間隙增大，所以，可知軸承出現(xiàn)了松動。

綜上可知，本文研究出基于共振解調(diào)技術(shù)形成的數(shù)學(xué)模型，同時，計(jì)算出了對應(yīng)的脈沖響應(yīng)，促進(jìn)了實(shí)際應(yīng)用；經(jīng)由反復(fù)實(shí)驗(yàn)和大量數(shù)據(jù)找到21次故障隱患，并在該基礎(chǔ)總結(jié)得到齒輪箱常規(guī)故障診斷的基本規(guī)律；將雙特征剖析與矩陣判別過濾法進(jìn)行整合再推理，為故障診斷結(jié)果提供了有效的保障；為全面改善診斷情況，推動功能開發(fā)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)進(jìn)行整合。

在現(xiàn)實(shí)生活中旨在通過齒輪機(jī)的基本診斷來改善診斷質(zhì)量，以免因漏診而引發(fā)突發(fā)故障問題，增加實(shí)踐積累，優(yōu)化診斷知識，促進(jìn)疑難雜癥的有效解決。經(jīng)由多年探索，齒輪故障實(shí)現(xiàn)了長遠(yuǎn)發(fā)展，涌現(xiàn)出了多種新技術(shù)和新方法，原頻譜分析逐步完善。但上述技術(shù)與方法均存在優(yōu)缺點(diǎn)，我們應(yīng)揚(yáng)長避短，有效運(yùn)用。