基于LabVIEW的行星齿轮箱故障分析系统设计Word文件下载.docx
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行星齿轮箱的齿轮产生局部损伤时不但与轴频有关,还与行星轮个数以及传递路径等有关,不同的传递路径[12]以及各种转频之间会产生调幅调频作用,如信号采集时传递路径会对齿轮局部故障引起的冲击振动产生调幅作用[13]。
行星齿轮箱中齿轮啮合点处的振动信号模型为
x(t)=1+\[1+Acos(2πkfgt+)\]cos\[2πkfmt+Bsin(2πkfgt+φ+θ)\]
(1)
式中,A和B分别称为调幅和调频强度,均大于零;
fm为行星齿轮箱啮合频率,fg为局部故障齿轮的特征频率;
θ,,φ分别为初始相位;
k∈Z。
2;
峭度指标应用
峭度K是归一化4阶中心矩,反映随机变量分布特性的数值统计量。
峭度对振动冲击特别敏感,反映了振动信号偏离正态分布的程度。
对于离散信号,峭度[14]的表达式为
K=E(x4(n))E2(x2(n))=1M∑Mn=1x4(n)σ4
(2)
式中,x(n)表示信号在去均值后的瞬时幅值;
σ为标准差;
M为信号长度。
峭度不受转速、载荷等影响,对冲击信号尤其敏感,是诊断齿轮局部故障的有效指标[15]。
3;
小波包分解和包络解调分析
3.1;
小波包分解
小波包分解能够把信号分解到不同层次的频带上,对高频带和低频带进行信号的分解与重构,其实质是一种滤波[16]。
小波包分解的每一层都将频带均分,n层分解可得2n个子频带,小波包分解也可以对高频部分进行分解,因此具有更高的时频分辨率,分解后得到的频带等宽[17]。
以3层小波包分解为例,3层小波包分解的树结构[18]如图1所示。
在每层分解中,A表示低频信号,D表示高频信号,尾数表示分解层数,经过3层小波包分解后,其原始信号为
S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3(3)
3.2;
包络解调分析
Hilbert解调算法可以只从信号中提取调制信号,去除高频载波信号,取信号的幅值包络做幅值谱分析,从而得到解调出来的故障频率[19]。
对峭度最大的频带进行小波包系数的包络谱分析,可以得到齿轮的故障频率。
4;
系统设计
LabVIEW是一种图形化编程语言,常用在数据采集和控制领域[20]。
本文基于LabVIEW开发故障分析系统,主要包括数据读取、计算故障特征频率、信号分析、结果显示等模块,整个系统界面简洁,可实现诊断功能,满足诊断需求。
为了使人机交互效果更好,方便用户操作和读取,系统前面板除了进行时域显示和频谱分析外,还加入了读取路径显示、故障特征频率计算结果显示、小波包设置和峰值提取列表等显示程序。
分析系统主界面如图2所示。
数据读取模块可以选择读取文件的路径和格式,包括txt、dat、tdms和csv格式的文件,还可以设置采样频率以及读取数据的列数等。
信号分析模块包含时域显示、频谱分析、小波包峭度包络分析等。
频谱分析将读取的信号进行Fourier变换并显示其频谱图,小波包峭度包络分析先将读取信号分解到不同的子频带上,对每个频带小波包系数进行峭度值计算,再对选取的峭度值最大的频带进行包络谱分析。
行星齿轮箱微弱特征提取流程图如图3所示。
5;
齿轮故障信号实例检验
为检验诊断方法的合理性和系统的可行性,本文搭建NGW型行星齿轮箱试验台,以行星轮断齿故障为例模拟太阳轮、行星轮和齿圈的断齿故障。
该行星齿轮箱包含3个相同的行星轮,太阳轮连接输入,齿圈固定不动,齿轮箱中太阳轮、行星轮、齿圈齿数分别为17,35,88。
行星齿轮箱模拟故障试验台及加速度传感器安装位置如图4所示。
3个传感器分别位于输入轴端、齿圈上方和箱体侧面,可实现横向振动和纵向振动信号的全面采集。
6;
行星轮断齿故障
设置输入轴转频为1;
200;
r/min,采样频率为12;
800;
Hz,采样点数为51;
200点。
根据齿轮箱结构参数和文献[1]中齿轮箱特征频率的计算方法得到各部件特征频率及故障特征频率。
行星架的旋转频率fc=3.238;
Hz,太阳轮绝对旋转频率frs=20;
Hz,行星轮的故障特征频率为8.14;
Hz,断齿故障信号频谱图如图5所示,由图可以明显看到,输入轴频及倍频,虽然啮合频率及边频带可以计算得到,但是故障并不清晰可观。
图4;
行星齿轮箱模拟故障试验台及加速度传感器位置图5;
断齿故障信号频谱图
对信号进行小波包-峭度-包络解调分析,选择db10小波为小波基函数,设置分析水平为3,分解得到8个频带的小波包系数,小波包变换后各频带对应的信号分量图如图6所示,左侧一列为1-4频带,右侧一列为5-8频带。
上述8个频带小波系数的峭度值分别为7.937,17.387,14.521,9.207,28.705,19.717,11.082,12.593。
第5频带的峭度值最大,其值为28.705,选取第5个频带的重构信号进行包络谱分析,行星轮故障信号的包络谱如图7所示。
从行星齿轮箱故障诊断的前面板可以看出,对行星轮故障实验信号的第5频带进行包络解调分析之后,在频率为8.116;
Hz处出现峰值,与理论故障频率非常接近,误差仅为0.29%。
另外2个幅值比较大的点对应频率39.748;
Hz和19.896;
Hz,为轴频20;
Hz的一倍频和二倍频。
根据以上分析,基于小波包峭度包络分析所搭建的行星齿轮箱故障诊断系统成功提取了行星轮故障频率,能够识别出行星轮断齿故障。
7;
结束语
本文将小波包分析、峭度提取和包络解调分析3种信号处理方法相结合,适用于齿轮、轴承等多种旋转零部件的故障诊断,能更好地提取微弱故障,具有一定的通用性。
在提出信号分析方法的基础上,基于LabVIEW開发了行星齿轮箱故障分析系统,对行星齿轮箱中太阳轮、行星轮和齿圈局部故障的微弱特征都有很好的提取和识别作用,具有比传统的频谱分析更加清晰准确的结果,系统具有很高的交互性和可扩展性。
实验证明,该方法合理有效,实现了齿轮故障的识别,具有一定的实用价值。
但该方法不能对断齿和磨损等故障进行分类,下一步可以对不同故障模式的识别和故障程度的定量识别进行研究。
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