基于LabVIEW的行星齒輪箱故障分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

劉艾強(qiáng) 李智 李青萌

摘要：??針對(duì)行星齒輪箱在低速重載的工作環(huán)境易導(dǎo)致關(guān)鍵部件發(fā)生故障的問題，本文提出了“小波包-峭度-包絡(luò)”分析方法，基于LabVIEW開發(fā)一套行星齒輪箱故障分析系統(tǒng)，系統(tǒng)可讀取多種格式的信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域顯示和頻譜分析。通過小波包分解將信號(hào)分解到不同頻帶上，以小波包系數(shù)的峭度值作為頻帶選取準(zhǔn)則，對(duì)小波包系數(shù)峭度值最大的頻帶進(jìn)行包絡(luò)譜分析，搭建行星齒輪箱故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)，對(duì)采集的太陽輪、行星輪和齒圈故障信號(hào)進(jìn)行分析，成功識(shí)別出故障。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性和系統(tǒng)的可行性。該研究對(duì)行星齒輪箱運(yùn)行過程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和早期故障識(shí)別具有重要意義。

關(guān)鍵詞：??LabVIEW;?行星齒輪箱;?小波包分析;?故障診斷

中圖分類號(hào)：?TP277.3?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：?A

收稿日期：?2019-05-18;?修回日期：?2019-07-20

作者簡(jiǎn)介：??劉艾強(qiáng)（1995-），男，山東淄博人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槲⑷跣盘?hào)特征提取方法與機(jī)械故障診斷。

通信作者：??李智，男，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闇y(cè)控技術(shù)及虛擬儀器技術(shù)。Email：?lizhiqd65@qq.com

行星齒輪箱具有結(jié)構(gòu)緊湊、承載力大和傳動(dòng)效率高等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用。行星齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)故障的60%由齒輪故障引起[1]，因此在行星齒輪箱的運(yùn)行過程中進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)提高設(shè)備的可靠性和安全性，具有十分重要的工程價(jià)值。近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)提取行星齒輪箱運(yùn)行過程中的動(dòng)態(tài)特征以及對(duì)動(dòng)態(tài)特征信號(hào)處理進(jìn)行了大量研究，提出了包括時(shí)域同步平均[2]、包絡(luò)解調(diào)[3]、倒譜分析[4]、小波變換[5]、Cohen類時(shí)頻分布[6]、HilbertHuang變換[7]和盲源分離[8]等多種信號(hào)處理方法。加拿大多倫多大學(xué)Yu?J等人[9]在2010年提出了基于小波變換和時(shí)域平均的行星齒輪箱故障診斷方法;馮占輝等人[10]提出了基于HilbertHuang變換的嚙合頻率邊頻帶能量來診斷行星齒輪箱中齒輪的輪斷齒故障方法。但現(xiàn)有方法大部分是借助定軸傳動(dòng)齒輪箱故障診斷技術(shù)試圖解決行星齒輪箱的診斷問題，沒從根本上揭示故障與動(dòng)態(tài)響應(yīng)信號(hào)之間的映射關(guān)系及故障的產(chǎn)生和動(dòng)態(tài)演化機(jī)理[11]。針對(duì)以上問題，本文結(jié)合行星齒輪箱振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)、噪聲干擾嚴(yán)重等特點(diǎn)，以LabVIEW為技術(shù)手段，以行星齒輪箱的故障機(jī)理作為出發(fā)點(diǎn)，探究齒輪箱部件的早期微弱故障特征提取，為機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷提供了新方法。

1?齒輪嚙合點(diǎn)處振動(dòng)信號(hào)模型

當(dāng)齒輪產(chǎn)生局部故障時(shí)，齒輪的周期性嚙合會(huì)使故障點(diǎn)產(chǎn)生周期性沖擊。行星齒輪箱的齒輪產(chǎn)生局部損傷時(shí)不但與軸頻有關(guān)，還與行星輪個(gè)數(shù)以及傳遞路徑等有關(guān)，不同的傳遞路徑[12]以及各種轉(zhuǎn)頻之間會(huì)產(chǎn)生調(diào)幅調(diào)頻作用，如信號(hào)采集時(shí)傳遞路徑會(huì)對(duì)齒輪局部故障引起的沖擊振動(dòng)產(chǎn)生調(diào)幅作用[13]。行星齒輪箱中齒輪嚙合點(diǎn)處的振動(dòng)信號(hào)模型為

x（t）=1+＼[1+Acos（2πkfgt+）＼]cos＼[2πkfmt+Bsin（2πkfgt+φ+θ）＼]（1）

式中，A和B分別稱為調(diào)幅和調(diào)頻強(qiáng)度，均大于零;fm為行星齒輪箱嚙合頻率，fg為局部故障齒輪的特征頻率;θ，，φ分別為初始相位;k∈Z。

2?峭度指標(biāo)應(yīng)用

峭度K是歸一化4階中心矩，反映隨機(jī)變量分布特性的數(shù)值統(tǒng)計(jì)量。峭度對(duì)振動(dòng)沖擊特別敏感，反映了振動(dòng)信號(hào)偏離正態(tài)分布的程度。對(duì)于離散信號(hào)，峭度[14]的表達(dá)式為

K=E（x4（n））E2（x2（n））=1M∑Mn=1x4（n）σ4（2）

式中，x（n）表示信號(hào)在去均值后的瞬時(shí)幅值;σ為標(biāo)準(zhǔn)差;M為信號(hào)長(zhǎng)度。峭度不受轉(zhuǎn)速、載荷等影響，對(duì)沖擊信號(hào)尤其敏感，是診斷齒輪局部故障的有效指標(biāo)[15]。

3?小波包分解和包絡(luò)解調(diào)分析

3.1?小波包分解

小波包分解能夠把信號(hào)分解到不同層次的頻帶上，對(duì)高頻帶和低頻帶進(jìn)行信號(hào)的分解與重構(gòu)，其實(shí)質(zhì)是一種濾波[16]。小波包分解的每一層都將頻帶均分，n層分解可得2n個(gè)子頻帶，小波包分解也可以對(duì)高頻部分進(jìn)行分解，因此具有更高的時(shí)頻分辨率，分解后得到的頻帶等寬[17]。以3層小波包分解為例，3層小波包分解的樹結(jié)構(gòu)[18]如圖1所示。

在每層分解中，A表示低頻信號(hào)，D表示高頻信號(hào)，尾數(shù)表示分解層數(shù)，經(jīng)過3層小波包分解后，其原始信號(hào)為

S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3（3）

3.2?包絡(luò)解調(diào)分析

Hilbert解調(diào)算法可以只從信號(hào)中提取調(diào)制信號(hào)，去除高頻載波信號(hào)，取信號(hào)的幅值包絡(luò)做幅值譜分析，從而得到解調(diào)出來的故障頻率[19]。對(duì)峭度最大的頻帶進(jìn)行小波包系數(shù)的包絡(luò)譜分析，可以得到齒輪的故障頻率。

4?系統(tǒng)設(shè)計(jì)

LabVIEW是一種圖形化編程語言，常用在數(shù)據(jù)采集和控制領(lǐng)域[20]。本文基于LabVIEW開發(fā)故障分析系統(tǒng)，主要包括數(shù)據(jù)讀取、計(jì)算故障特征頻率、信號(hào)分析、結(jié)果顯示等模塊，整個(gè)系統(tǒng)界面簡(jiǎn)潔，可實(shí)現(xiàn)診斷功能，滿足診斷需求。為了使人機(jī)交互效果更好，方便用戶操作和讀取，系統(tǒng)前面板除了進(jìn)行時(shí)域顯示和頻譜分析外，還加入了讀取路徑顯示、故障特征頻率計(jì)算結(jié)果顯示、小波包設(shè)置和峰值提取列表等顯示程序。分析系統(tǒng)主界面如圖2所示。

數(shù)據(jù)讀取模塊可以選擇讀取文件的路徑和格式，包括txt、dat、tdms和csv格式的文件，還可以設(shè)置采樣頻率以及讀取數(shù)據(jù)的列數(shù)等。信號(hào)分析模塊包含時(shí)域顯示、頻譜分析、小波包峭度包絡(luò)分析等。頻譜分析將讀取的信號(hào)進(jìn)行Fourier變換并顯示其頻譜圖，小波包峭度包絡(luò)分析先將讀取信號(hào)分解到不同的子頻帶上，對(duì)每個(gè)頻帶小波包系數(shù)進(jìn)行峭度值計(jì)算，再對(duì)選取的峭度值最大的頻帶進(jìn)行包絡(luò)譜分析。行星齒輪箱微弱特征提取流程圖如圖3所示。

5?齒輪故障信號(hào)實(shí)例檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)診斷方法的合理性和系統(tǒng)的可行性，本文搭建NGW型行星齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)，以行星輪斷齒故障為例模擬太陽輪、行星輪和齒圈的斷齒故障。該行星齒輪箱包含3個(gè)相同的行星輪，太陽輪連接輸入，齒圈固定不動(dòng)，齒輪箱中太陽輪、行星輪、齒圈齒數(shù)分別為17，35，88。行星齒輪箱模擬故障試驗(yàn)臺(tái)及加速度傳感器安裝位置如圖4所示。3個(gè)傳感器分別位于輸入軸端、齒圈上方和箱體側(cè)面，可實(shí)現(xiàn)橫向振動(dòng)和縱向振動(dòng)信號(hào)的全面采集。

6?行星輪斷齒故障

設(shè)置輸入軸轉(zhuǎn)頻為1?200?r/min，采樣頻率為12?800?Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為51?200點(diǎn)。根據(jù)齒輪箱結(jié)構(gòu)參數(shù)和文獻(xiàn)[1]中齒輪箱特征頻率的計(jì)算方法得到各部件特征頻率及故障特征頻率。行星架的旋轉(zhuǎn)頻率fc=3.238?Hz，太陽輪絕對(duì)旋轉(zhuǎn)頻率frs=20?Hz，行星輪的故障特征頻率為8.14?Hz，斷齒故障信號(hào)頻譜圖如圖5所示，由圖可以明顯看到，輸入軸頻及倍頻，雖然嚙合頻率及邊頻帶可以計(jì)算得到，但是故障并不清晰可觀。

圖4?行星齒輪箱模擬故障試驗(yàn)臺(tái)及加速度傳感器位置圖5?斷齒故障信號(hào)頻譜圖

對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包-峭度-包絡(luò)解調(diào)分析，選擇db10小波為小波基函數(shù)，設(shè)置分析水平為3，分解得到8個(gè)頻帶的小波包系數(shù)，小波包變換后各頻帶對(duì)應(yīng)的信號(hào)分量圖如圖6所示，左側(cè)一列為1-4頻帶，右側(cè)一列為5-8頻帶。

上述8個(gè)頻帶小波系數(shù)的峭度值分別為7.937，17.387，14.521，9.207，28.705，19.717，11.082，12.593。第5頻帶的峭度值最大，其值為28.705，選取第5個(gè)頻帶的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析，行星輪故障信號(hào)的包絡(luò)譜如圖7所示。

從行星齒輪箱故障診斷的前面板可以看出，對(duì)行星輪故障實(shí)驗(yàn)信號(hào)的第5頻帶進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析之后，在頻率為8.116?Hz處出現(xiàn)峰值，與理論故障頻率非常接近，誤差僅為0.29%。另外2個(gè)幅值比較大的點(diǎn)對(duì)應(yīng)頻率39.748?Hz和19.896?Hz，為軸頻20?Hz的一倍頻和二倍頻。根據(jù)以上分析，基于小波包峭度包絡(luò)分析所搭建的行星齒輪箱故障診斷系統(tǒng)成功提取了行星輪故障頻率，能夠識(shí)別出行星輪斷齒故障。

7?結(jié)束語

本文將小波包分析、峭度提取和包絡(luò)解調(diào)分析3種信號(hào)處理方法相結(jié)合，適用于齒輪、軸承等多種旋轉(zhuǎn)零部件的故障診斷，能更好地提取微弱故障，具有一定的通用性。在提出信號(hào)分析方法的基礎(chǔ)上，基于LabVIEW開發(fā)了行星齒輪箱故障分析系統(tǒng)，對(duì)行星齒輪箱中太陽輪、行星輪和齒圈局部故障的微弱特征都有很好的提取和識(shí)別作用，具有比傳統(tǒng)的頻譜分析更加清晰準(zhǔn)確的結(jié)果，系統(tǒng)具有很高的交互性和可擴(kuò)展性。實(shí)驗(yàn)證明，該方法合理有效，實(shí)現(xiàn)了齒輪故障的識(shí)別，具有一定的實(shí)用價(jià)值。但該方法不能對(duì)斷齒和磨損等故障進(jìn)行分類，下一步可以對(duì)不同故障模式的識(shí)別和故障程度的定量識(shí)別進(jìn)行研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]?唐道龍.行星齒輪箱故障表征與診斷方法研究[D].?遼寧：?大連理工大學(xué)，?2018.

[2]?沈勇，?翟秀梅，?李興旺.?時(shí)域同步平均技術(shù)在直升機(jī)主減速器故障診斷中的應(yīng)用分析[J].?計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，?2014，?22（11）：?3473-3475，?3479.

[3]?程軍圣，?鄭近德，?楊宇.?基于局部特征尺度分解的經(jīng)驗(yàn)包絡(luò)解調(diào)方法及其在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J].?機(jī)械工程學(xué)報(bào)，?2012，?48（19）：?87-94.

[4]?詹長(zhǎng)庚，?萬書亭，?王聰.?風(fēng)機(jī)傳動(dòng)齒輪箱故障的Hilbert及倒譜綜合分析[J].?電力科學(xué)與工程，?2013，?29（5）：?1-7.

[5]?祝文穎，?馮志鵬.?基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換的行星齒輪箱故障診斷[J].?儀器儀表學(xué)報(bào)，?2016，?37（10）：?2193-2201.

[6]?姜鳴，?陳進(jìn)，?汪慰軍.?幾種Cohen類時(shí)頻分布的比較及應(yīng)用[J].?機(jī)械工程學(xué)報(bào)，?2003，?39（8）：?129-134.

[7]?于德介，?程軍圣，?楊宇.?HilbertHuang變換在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J].?機(jī)械工程學(xué)報(bào)，?2005，?41（6）：?102-107.

[8]?王曉偉，?石林鎖.?自適應(yīng)非線性BSS及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J].?振動(dòng)與沖擊，?2012，?31（10）：?45-48.

[9]?Yu?J，?Yip?L，?Makis?V.?Notice?of?Retraction：?Wavelet?analysis?with?timesynchronous?averaging?of?planetary?gearbox?vibration?data?for?fault?detection，?diagnostics，?and?condition?based?maintenance[C]∥2012?2nd?International?Conference?on?Mechanical?and?Electronics?Engineering.?Kyoto，?Japan：?IEEE，?2010：?132-136.

[10]?馮占輝，?胡蔦慶，?程哲.?基于時(shí)頻域狀態(tài)指標(biāo)的行星齒輪斷齒故障檢測(cè)[J].?機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，?2010，?29（6）：?701-704.

[11]?雷亞國(guó)，?何正嘉，?林京，?等.?行星齒輪箱故障診斷技術(shù)的研究進(jìn)展[J].?機(jī)械工程學(xué)報(bào)，?2011，?47（19）：?59-67.

[12]?馮志鵬，?褚福磊.?行星齒輪箱齒輪分布式故障振動(dòng)頻譜特征[J].?中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，?2013，?33（2）：?118-125，?21.

[13]?馮志鵬，?趙鐳鐳，?褚福磊.?行星齒輪箱齒輪局部故障振動(dòng)頻譜特征[J].?中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，?2013，?33（5）：?119-127，?17.

[14]?馬川，?李宏坤，?趙利華，?等.?運(yùn)用小波包峭度包絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].?振動(dòng)、測(cè)試與診斷，?2011，?31（6）：?720-723.

[15]?吳小濤，?楊錳，?袁曉輝，?等.?基于峭度準(zhǔn)則EEMD及改進(jìn)形態(tài)濾波方法的軸承故障診斷[J].?振動(dòng)與沖擊，?2015，?34（2）：?38-44.

[16]?褚福磊，?彭志科，?馮志鵬.?機(jī)械故障診斷中的現(xiàn)代信號(hào)處理方法[M].?北京：?科學(xué)出版社，?2009.

[17]?劉朦月.?基于振動(dòng)信號(hào)的電機(jī)軸承故障診斷方法研究[D].?哈爾濱：?哈爾濱工業(yè)大學(xué)，?2016.

[18]?陳慶文，?韓景立.?基于小波包分析和SVM的透平機(jī)振動(dòng)故障診斷研究[J].?自動(dòng)化與儀表，?2018，?33（2）：?54-58.

[19]?高大為，?朱永生，?劉煜煒，?等.?一種滾動(dòng)軸承特征頻率的自動(dòng)識(shí)別方法研究[J].?振動(dòng)與沖擊，?2017，?36（9）：?58-62，?121.

[20]?付士鵬.?基于LabVIEW的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)與故障診斷的研究[D].?北京：?華北電力大學(xué)，?2015.

Design?of?Planetary?Gearbox?Failure?Analysis?System?Based?on?Wavelet?PacketCurlnessEnvelope?Analysis

LIU?Aiqiang1，?LI?Zhi1，?LI?Qingmeng2

（1.?School?of?Electromechanic?Engineering，?Qingdao?University，?Qingdao?266000，?China;2.?CRRC?Sifang?Vehicle?Co.，?Ltd，?Qingdao?266000，?China）

Abstract：??Planetary?gearboxes?are?widely?used?in?modern?industry.?Lowspeed?and?heavyload?working?environments?often?cause?serious?failures?of?key?components.?It?is?of?great?significance?to?monitor?them?in?real?time?and?identify?them?early.?A?"wavelet?packetkurtosisenvelope"?analysis?method?is?proposed.?Based?on?LabVIEW，?a?planetary?gearbox?fault?analysis?system?is?developed.?The?system?can?read?signal?data?in?multiple?formats?for?time?domain?display?and?spectrum?analysis.?The?wavelet?packet?is?decomposed?into?different?frequency?bands，?the?kurtosis?value?of?the?wavelet?packet?coefficient?of?each?frequency?band?is?calculated，?and?the?frequency?band?with?the?largest?kurtosis?value?is?selected?for?the?envelope?spectrum?analysis.?A?fault?simulation?experiment?platform?for?planetary?gearboxes?is?set?up，?and?the?collected?fault?signals?of?the?sun?gear，?planet?gear?and?ring?gear?are?analyzed，?and?the?faults?are?successfully?identified.?The?experimental?analysis?results?verify?the?effectiveness?of?the?method?and?the?feasibility?of?the?system.

Key?words：??LabVIEW;?planetary?gearbox;?wavelet?packet?analysis;?fault?diagnosis