齒輪箱振動信號分析和故障診斷課件

齒輪箱振動信號分析和故障診斷畢業(yè)設(shè)計終期答辯目錄研究背景和意義1測試方案2信號采集和處理3總結(jié)4研究背景和意義

機械沒備中大部分都是旋轉(zhuǎn)機械，尤其是齒箱屬于易磨損部件，其運行狀態(tài)不僅影響該機器設(shè)備本身的安全穩(wěn)定運行,故障嚴(yán)重時會造成重大經(jīng)濟損失，因此對故障診斷技術(shù)的要求十分迫切。此外，在機械故障診斷中，可用于監(jiān)測與診斷的信息很多，包括振動、溫度、壓力、位移、扭矩和變形等。其中，振動信號能夠迅速、直接地反映機械設(shè)備的運行狀態(tài)，據(jù)統(tǒng)計，70％以上的故障都是以振動形式表現(xiàn)出來的。通過對齒輪箱的振動信息進行綜合分析，可以嘗試找出齒輪箱故障位置。被測結(jié)構(gòu)壓電式加速度傳感器電荷放大器電壓放大器信號調(diào)理器A/D轉(zhuǎn)換器以太網(wǎng)接口信號采集裝置計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如下：本實驗在西北農(nóng)林科技大學(xué)工程訓(xùn)練中心的機械設(shè)計實驗室進行。齒輪傳動試驗平臺渦輪傳動試驗平臺傳感器的安裝：本實驗主要通過安裝在變速箱箱體上的2個加速度傳感器，采集變速箱的振動信號，然后通過信號調(diào)理模塊和信號采集裝置將收集的信號送入計算機進行保存，傳感器的安裝位置如下所示：輸入轉(zhuǎn)速FI工頻F2工頻F1F2嚙合頻率1498r/min253.31001345r/min22.43901252r/min20.92.883970r/min16.22.265渦輪傳動結(jié)構(gòu)示意圖：齒輪傳動工況：渦輪傳動振動信號（1345r/min）渦輪傳動振動信號（1252r/min）渦輪傳動振動信號（970r/min）齒輪傳動(r/min)渦輪傳動(r/min)149514571402149813451252970方差0.19700.07420.08220.00190.03410.07640.0385偏度-0.01080.1928-0.1391-0.6687-7.175e-04-0.02240.0027峰度4.46254.48243.85474.03973.21252.99542.9684均方根值0.44380.27230.28670.04400.18470.27650.1962處理結(jié)果如下：小波分析

信號的連續(xù)小波變換分解在數(shù)學(xué)意義上實際是將信號投影在小波基空間上，在信號小波變換的尺度域上，信號并不對應(yīng)準(zhǔn)確的頻率，而是對應(yīng)于一個頻段。參考文獻中詳細論述了頻率與尺度的關(guān)系。另外，對于在不同小波基函數(shù)下的小波分解，因為小波基空間不同，信號分解結(jié)果在尺度域上的分布總有差異。選用Morlet小波函數(shù)，把振動信號在Morlet小波下進行尺度為32的分解，經(jīng)過連續(xù)Morlet小波變換可得到振動信號的尺度-能量關(guān)系。clcclearcloseallhidden%%********************************讀數(shù)據(jù)l1=zeros(7,33);fori=1:7l1(i,1)=i;endfori=1:7fni=[num2str(i),'.txt'];fid=fopen(fni,'r');x=fscanf(fid,'%f',inf);status=fclose(fid);n=length(x);c=cwt(x,1:32,'morl');%morlet小波32維分解a=zeros(32,1);forii=1:32forjj=1:na(ii,1)=a(ii,1)+(c(ii,jj)).^2;endend%求每個尺度對應(yīng)能量占總能量的百分比sum1=0;forii=1:32sum1=sum1+a(ii);endb=zeros(32,1);forii=1:32b(ii,1)=a(ii,1)/sum1;endb=b';l1(i,2:1:33)=b(1,:);endsavedata_l1l1程序如下：自功率譜分析

本實驗的信號分析方法將采用Welch法，分別對齒輪傳動和渦輪傳在不同輸入轉(zhuǎn)速下的振動信號進行自功率譜分析，通過Matlab軟件仿真估計，繪制出各個信號自功率譜圖。齒輪傳動振動信號功率譜（1402r/min）渦輪傳動振動信號功率譜（1498r/min）渦輪傳動振動信號功率譜（1345r/min）渦輪傳動振動信號功率譜（1252r/min）總結(jié)

1、在時域中，我們往往很難對齒輪箱的振動信號的時域波形圖直接進行有效分析，只能通過計算信號的的方差、偏度、峰度和均方根值等統(tǒng)計數(shù)學(xué)指標(biāo)，使我們能夠?qū)π盘柌ㄐ斡幸粋€初步大致的認(rèn)識。通過對不同輸入轉(zhuǎn)速下的振動信號比較，其時域特征并不能明顯的做出區(qū)分判斷。

2、連續(xù)小波變換可以將機械信號很好地分解在有限的時間—尺度范圍內(nèi)而保持信號的信息完整。對比傳統(tǒng)的頻譜分析，機械信號經(jīng)過連續(xù)小波變換后，其內(nèi)部蘊涵的故障信息能在尺度域上很好地體現(xiàn)出來。通過比對不同輸入轉(zhuǎn)速下齒輪（渦輪）傳動的小波能量-尺度分布圖，可以明顯做出區(qū)別。若把正常齒輪傳動和非正常齒輪傳動的能量—尺度分布圖進行比較，可以找出齒輪箱的故障信息。3、從幅頻特性來說，它主要表現(xiàn)在對不同頻率段的信號具有不同的抑制和增強作用。對于正常齒輪振動信號和非正常齒輪的振動信號，相同頻帶內(nèi)信號的能量會有較大的差別，它使某些頻帶內(nèi)信號能量減小，而使另外一些頻帶內(nèi)信號能量增大。因此，在各頻率成分信號的能量中，包含著豐富的故障信息，某種或某幾種頻率成分能量的改變即代表一種故障情況，由此可以出不必判斷齒輪箱故障位置。對于齒輪傳動，在不同輸入轉(zhuǎn)速下，自功率譜密度函數(shù)圖分別在920Hz、932Hz和900Hz處出現(xiàn)波峰或波谷，接近各自的嚙合頻率。并且在兩側(cè)出現(xiàn)20Hz對稱邊頻帶。可初步判斷小齒輪出現(xiàn)磨損。對于渦輪傳動，在不同輸入轉(zhuǎn)速下，分別在93.51Hz、80.08Hz和60.55Hz