齒輪磨損狀態的周期平穩信號分析

金大瑋，朱建新，李偉

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齒輪磨損狀態的周期平穩信號分析

金大瑋1，朱建新2，李偉1

（空軍航空大學 1. 飛行器與動力系，2. 基礎部，吉林 長春 130022）

對齒輪常見的失效形式——磨損進行分析，并根據實際信號，將時域分析、FFT與周期平穩信號分析相比較．仿真結果表明，周期循環平穩分析方法在提取故障特征方面具有更大的優勢．

齒輪；磨損；周期平穩信號；調制

1　齒輪磨損的信號分析方法概述

齒面磨損是開式齒輪主要的失效形式之一，一般是由于潤滑油不干凈或載荷過大造成的．當不干凈的潤滑油或者磨粒進入正在運轉的齒面時，就有可能使齒面局部表面材料磨損或撕裂，這樣就會使齒廓發生顯著改變，加大側隙．在工程中及時準確地預知或診斷齒面是否磨損是非常重要的．在工程實際中，經常使用信號處理辦法對齒輪的磨損情況進行預測與診斷[1-3]．

在齒輪故障診斷中，常用的信號處理方法為時域分析與頻域分析[4]．近些年來，周期循環平穩信號的分析方法也逐漸引起了人們的關注，這是因為對于旋轉機械的某些零部件（軸承、軸和齒輪等）來說，在它們工作時產生的振動信號含有調制現象，這種調制現象通常是以調幅或調頻的形式表現出來．因此，在進行信號分析時，除了要兼顧到信號本身的特點，還要考慮到調制的現象[5]．在進行故障診斷時，常用的傳統分析方法同周期平穩信號相比，故障特征的提取能力并沒有優勢．同時，非平穩的高階噪聲和平穩噪聲都不能影響高階循環統計量與高階譜分析．所以，在進行此類分析時，可以忽略這２類噪聲的影響．這樣看來，周期循環平穩信號在齒輪磨損方面的故障診斷具有極大的優勢[6-8]．

2　齒輪箱磨損狀態的周期平穩信號分析

數據分析結果見圖1．

圖1 齒輪磨損狀態解調分析

由圖1a可以看出，齒輪有明顯的沖擊現象．在FFT譜圖中，譜峰在嚙合頻率與它的２倍頻處較為明顯，并且在嚙合頻率處的譜線兩邊存在有非常明顯的邊頻帶，邊頻帶的幅值變化清晰可見；在圖1c的低頻段中有一峰值的對應頻率為12.2 Hz，很明顯，應是高速軸的轉頻；在圖1d圖中，嚙合頻率處的譜線兩側也存在起伏變化明顯的邊頻帶．將圖1d與圖1b、圖1c比較后發現，噪聲對前者的影響比后兩者要弱得多．根據譜圖分析可以看出，在載波頻率384.1Hz兩邊所分布的譜線所對應的頻率值分別為372 Hz，373.5 Hz，375.8 Hz，392.2 Hz，396.4 Hz．經過計算可以知道載波頻率附近的頻帶距離為12 Hz與12.2 Hz，這與圖1c解調出來的頻率是基本相同的．375.8 Hz，392.2 Hz這２個頻率與載波頻率之間的帶寬為8.1 Hz，這恰好與低速軸轉速一致．373.5 Hz與載波頻率之間的帶寬為10.5 Hz，大約是低速軸轉頻與高速軸轉頻之和的二分之一．這樣看來，調制作用是由高速軸與低速軸的轉頻對嚙合頻率的影響而產生的．

在對磨損齒輪的故障信號進行分析時，周期循環平穩信號分析方法與時域分析和FFT信號分析相比，對于提取故障信號的特點具有更大的優勢．

[1] 張賢達，保錚．非平穩信號分析與處理[M]．北京：國防工業出版社，1998

[2] 王宏禹．非平穩隨機信號分析與處理[M]．北京：國防工業出版社，1999

[3] 陳進，姜鳴．高階循環統計理論在機械故障診斷中的應用[J]．振動工程學報，2001，14（2）：125-132

[4] 黃文虎，夏松波，劉瑞巖，等．設備故障診斷原理、技術及應用[M]．北京：科學技術出版社，1996

[5] 張雨，徐小林，張建華．設備狀態監測與故障診斷的理論與實踐[M]．長沙：國防科技大學出版社，2000

[6] 丁康，李巍華，朱嘵勇．齒輪及齒輪箱故障診斷實用技術[M]．北京：機械工業出版社，2005

[7] 高國華，張永忠．齒輪箱故障診斷技術的新發展[J]．機械傳動，2003，60（3）：58-61

[8] 陳進，姜鳴．高階循環統計理論在機械故障診斷中的應用[J]．振動工程學報，2001，14（2）：125-132

Periodic stationary signal analysis on gear′s abrasion

JIN Da-wei1，ZHU Jian-xin2，LI Wei1

（1. Department of Aircraft and Dynamic，2. Department of Basic Course，Aviation University of Air Force，Changchun 130022，China）

Analyzes abrasion which is the common failure of gear，and compare time-domain analysis，FFT and periodic stationary signal analysis，periodic stationary signal analysis．The simulation results showes that the periodic stationary signal analysis is the best method to abstract fault characteristic．

gear；abrasion；periodic stationary signal；modulation

1007-9831（2016）11-0025-03

O29∶TH17

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2016.11.007

2016-10-08

吉林省教育廳“十二五”科學技術研究項目——周期平穩信號分析在旋轉機械故障診斷中的應用

金大瑋（1976-），女，吉林九臺人，講師，博士，從事故障診斷研究．E-mail：jindawei2002@163.com