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        重型機(jī)床齒輪箱故障診斷技術(shù)研究

        2016-03-10 16:36:05田偉石雙志
        企業(yè)文化·下旬刊 2016年1期
        關(guān)鍵詞:故障診斷

        田偉 石雙志

        摘 要:大型和重型零件在船舶、宇航、鋼鐵、發(fā)電等國(guó)防和支柱行業(yè)廣泛應(yīng)用,這些重型零件由于其工作性質(zhì)的需求,長(zhǎng)度可達(dá)到十余米,重量達(dá)數(shù)十噸。這些特殊零件的加工需要與之相應(yīng)量級(jí)的重型機(jī)床來(lái)完成。因此,重型機(jī)床在軍工、冶金、能源等領(lǐng)域具有舉足輕重的地位。

        關(guān)鍵詞:重型機(jī)床;齒輪箱;故障診斷

        一、重型機(jī)床故障診斷的意義

        重型機(jī)床的這種工作特點(diǎn)使得機(jī)床的安全性、穩(wěn)定性、可靠性變得尤為重要,因?yàn)樵诠ぷ鳁l件下工作載荷以及工件的慣性巨大,一旦出現(xiàn)故障造成機(jī)器突然停車,巨大的載荷沖擊會(huì)對(duì)整臺(tái)設(shè)備造成難以控制的損害,尤其是對(duì)機(jī)床中執(zhí)行動(dòng)力傳輸?shù)幕剞D(zhuǎn)部件造成破壞。此外,由于大型設(shè)備制造、運(yùn)營(yíng)成本高,啟動(dòng)、停止都會(huì)帶來(lái)巨大的載荷以及電流波動(dòng),對(duì)設(shè)備本身以及包括電網(wǎng)在內(nèi)的周圍環(huán)境產(chǎn)生較大的影響。因此對(duì)于它們工作狀態(tài)的保障以及故障的診斷排除被人們廣泛重視。所以對(duì)于工作的旋轉(zhuǎn)部件的狀態(tài)保障至關(guān)重要。因?yàn)樵谶@種重載的工況之下,微小的瑕疵會(huì)迅速擴(kuò)展,導(dǎo)致零件失效甚至造成突然停車等產(chǎn)生重大沖擊破壞其它零部件的致命故障。所以,在故障初期診斷并確定故障,對(duì)于重型機(jī)床的使用維護(hù),具有重要意義。

        (一)為確保重型機(jī)床工作時(shí)的穩(wěn)定狀態(tài),首先就要對(duì)機(jī)床裝配出廠時(shí)的工作狀態(tài)加以保證

        由于重型機(jī)床床身零部件的尺寸以及質(zhì)量都大于一般機(jī)床,因此工廠在裝配過(guò)程中大多采用吊裝的方式將機(jī)床各個(gè)部分分塊組裝,最后將各部分裝配成機(jī)床整體,并調(diào)試試驗(yàn)。

        (二)由于重型機(jī)床的體積、質(zhì)量巨大,它的加工控制操作需要通過(guò)數(shù)控來(lái)完成,而且目前的國(guó)產(chǎn)重型機(jī)床已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)控化

        而未來(lái)的數(shù)控系統(tǒng)將向智能化的方向進(jìn)一步發(fā)展,也就是逐步在某些方面替代腦力勞動(dòng)。

        對(duì)于重型機(jī)床的主軸箱裝配故障的研究,不僅可以為機(jī)床裝配過(guò)程中故障的消除提出指導(dǎo)性意見(jiàn),還可以為后續(xù)的智能數(shù)控系統(tǒng)中自主監(jiān)測(cè)狀態(tài)這一子模塊提供相關(guān)技術(shù)儲(chǔ)備。

        二、齒輪箱故障診斷技術(shù)

        (一)齒輪箱故障診斷的主要階段

        齒輪箱被廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域,由于其應(yīng)用的廣泛性以及在機(jī)械傳動(dòng)中的重要作用,對(duì)其故障進(jìn)行研究,以期在故障導(dǎo)致破壞之前進(jìn)行人為干預(yù),排除故障。重型機(jī)床主軸箱也是齒輪箱的一種,其故障類型與普通齒輪箱相似,卻又有其獨(dú)特的地方。對(duì)于齒輪箱的故障診斷,基本上可以分為三個(gè)主要階段。

        1.原始數(shù)據(jù)的獲取,根據(jù)齒輪箱故障時(shí)所引起的各種異常現(xiàn)象,利用不同的傳感器來(lái)獲取其異常信息。

        2.對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理以及表征故障和缺陷的有用特征的

        提取。

        3.基于模式識(shí)別的方法和理論根據(jù)提取出的特征識(shí)別出故障類型。

        (二)不同類型數(shù)據(jù)的采集

        為了實(shí)現(xiàn)有效準(zhǔn)確地診斷故障的目標(biāo),用不同類型的數(shù)據(jù)來(lái)分析和對(duì)比。目前,基于齒輪箱在故障狀態(tài)下工作情況的改變,主要被用來(lái)分析的信號(hào)包括振動(dòng)信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)、熱信號(hào)以及油液磨粒信號(hào)。

        機(jī)床的振動(dòng)信號(hào)往往攜帶和包含著機(jī)床工作時(shí)的動(dòng)態(tài)信息,這些信息能夠幫助實(shí)現(xiàn)故障特征的獲取和故障本身的診斷。振動(dòng)信號(hào)被認(rèn)為是最可靠的原始據(jù)而被普遍采用。但是在一些特殊情況下,振動(dòng)信號(hào)會(huì)不再適用,比如在低速旋轉(zhuǎn)的機(jī)器上。轉(zhuǎn)速低于100r/min被認(rèn)為是低工作轉(zhuǎn)速,在這種情況下,振動(dòng)幅值會(huì)由于能量過(guò)低而降低,這也導(dǎo)致不能及早地對(duì)故障實(shí)現(xiàn)診斷。但是聲發(fā)射信號(hào)(AE)更適用于在這種工況。AE是在材料內(nèi)部或者表面應(yīng)變能瞬間釋放時(shí)所產(chǎn)生的彈性波。AE信號(hào)在低速條件下的表現(xiàn)優(yōu)于振動(dòng)信號(hào)。此外,如果齒輪箱中存在不對(duì)中或者齒輪磨損,會(huì)在接觸部分產(chǎn)生額外的熱,而這些熱也會(huì)傳遞到其它的零部件,利用紅外照相機(jī)對(duì)齒輪箱的工作狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),并利用軟件自動(dòng)識(shí)別故障。油液顆粒監(jiān)測(cè)是另一種無(wú)損監(jiān)測(cè)手段,通過(guò)測(cè)量磨粒的尺寸、分析磨粒材料、計(jì)算磨粒積累的速度,可以對(duì)工作狀態(tài)進(jìn)行判斷。

        (三)不同方法對(duì)故障特征的提取

        傳統(tǒng)的用于齒輪箱分析的方法包括譜分析、倒譜分析、解調(diào)分析、統(tǒng)計(jì)分析、包絡(luò)分析等??焖僮儞Q(FFT)的出現(xiàn)使得基于頻譜分析的故障診斷方法進(jìn)入嶄新的階段,為該領(lǐng)域帶來(lái)了新的發(fā)展。但是慢慢的人們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的FFT方法并不能有效地顯示故障特征的瞬變信號(hào),而包絡(luò)譜分析雖然能夠展現(xiàn)故障特征,卻不能夠有效處理非穩(wěn)態(tài)信號(hào)。一些為了處理這種非穩(wěn)態(tài)問(wèn)題的方法被發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用,其中之一是短時(shí)變換(STFT)。這種方法將信號(hào)在等時(shí)間間隔上進(jìn)行分析,但是由于它的時(shí)域分辨率不能改變,會(huì)在分析需要細(xì)小分辨率的信號(hào)應(yīng)用上存在問(wèn)題。小波變換的方法被成功地應(yīng)用于非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的處理和內(nèi)含特征的提取。表2-1從處理非穩(wěn)定信號(hào)的能力、信號(hào)自適應(yīng)性、信號(hào)參數(shù)獨(dú)立性、時(shí)域表現(xiàn)能力四個(gè)方面對(duì)它們進(jìn)行了對(duì)比分析。

        (四)不同故障的識(shí)別分類方法

        通過(guò)分析可以識(shí)別和判斷出齒輪或者軸承的工作狀態(tài)。使機(jī)器能夠自己識(shí)別和判斷出故障的種類是應(yīng)用發(fā)展的方向。針對(duì)從故障齒輪箱提取的信號(hào)中存在各種不同源發(fā)出的不確定、隨機(jī)以及不完整的信息,引入在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域得到成功運(yùn)用的隱式Markov模型(HMM),以在實(shí)驗(yàn)中測(cè)得的信號(hào)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)未知故障的部件進(jìn)行診斷,取得了不錯(cuò)的判斷結(jié)果。

        三、結(jié)論

        本文對(duì)重型臥式車床主軸箱出廠裝配故障進(jìn)行診斷,是將故障診斷的方法和理論用于工廠生產(chǎn)實(shí)際的探索與嘗試,對(duì)于工廠檢驗(yàn)和修正裝配過(guò)程故障具有指導(dǎo)意義。

        參考文獻(xiàn):

        [1]李晶皎,王愛(ài)俠,張廣淵.模式識(shí)別[M].北京:電子工業(yè)出版社,2010:19-20.

        [2]何正嘉,陳進(jìn),王太勇,等.機(jī)械故障診斷理論及應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2010:31-36.

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