聶雁西

（大同煤礦集團(tuán)同生煤礦生產(chǎn)管理有限公司，山西 大同 037003）

1 概述

機(jī)械設(shè)備進(jìn)行傳動的過程中，軸承與齒輪的作用是極為關(guān)鍵和極其重要的兩個部件。不過，在機(jī)械設(shè)備中齒輪和軸承這兩個部件出現(xiàn)故障的概率卻非常高。尤其是對于煤礦機(jī)械來說，由于其受到了工作條件的影響，更加容易導(dǎo)致齒輪以及軸承部件出現(xiàn)故障。而發(fā)生機(jī)械故障之后，不僅嚴(yán)重的威脅到煤礦安全生產(chǎn)，還會導(dǎo)致煤礦生產(chǎn)效率的降低，讓煤礦企業(yè)承受更多的經(jīng)濟(jì)損失。因此，對煤礦機(jī)械中的齒輪以及軸承結(jié)構(gòu)開展故障診斷工作，能夠盡可能的預(yù)防故障發(fā)生，顯著的降低設(shè)備維修次數(shù)，不僅使維護(hù)費(fèi)用得以減少，同時還能夠提升機(jī)械設(shè)備利用率，確保機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的安全性。依照歐美等國家的相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)來看，通過應(yīng)用機(jī)械故障診斷技術(shù)，能夠有效的避免約一半左右的事故發(fā)生，可以降低約60%的停機(jī)維修時間，維護(hù)費(fèi)用的投入也能夠減少20%左右。所以，對煤礦機(jī)械故障診斷進(jìn)行分析與研究，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益與社會效益。

2 齒輪與軸承常見故障分析

2.1 齒輪常見故障

一些傳動齒輪運(yùn)行過程中，因為齒輪的制造工藝不夠先進(jìn)，或者是在使用過程中維護(hù)方法不適宜，從而使得齒輪發(fā)生故障。另外，齒輪零件出現(xiàn)故障也和齒輪制造所使用的材料以及工藝等存在關(guān)聯(lián)?？偟膩碚f，可將齒輪故障劃分成兩種不同類型，一種屬于齒輪生產(chǎn)以及裝配過程中導(dǎo)致的故障，比如齒輪誤差、軸線無法對中以及齒輪不平衡等問題；另外一種屬于齒輪部件在使用的過程中產(chǎn)生的故障，由于齒輪部件在運(yùn)行中要承受相對大的載荷作用，兩個嚙合的齒輪間，輪齒不僅會發(fā)生相對滾動，同時還會發(fā)生相對滑動，滑動過程中所產(chǎn)生摩擦力在節(jié)點(diǎn)不同側(cè)的方向相反，便會導(dǎo)致脈動現(xiàn)象出現(xiàn)，那么，齒輪長期使用過程中便會出現(xiàn)點(diǎn)蝕、磨損以及裂紋等問題，嚴(yán)重時將導(dǎo)致輪齒發(fā)生斷裂。

2.2 軸承故障

軸承部件發(fā)生故障的原因也非常多，主要包含有制造材料質(zhì)量問題、生產(chǎn)工藝問題、潤滑問題、異物侵入問題以及腐蝕和過載問題等，這些問題均會導(dǎo)致軸承部件出現(xiàn)故障。并且，雖然軸承進(jìn)行安裝以及使用中均正常，不過，在使用特定的時間之后，軸承依舊會發(fā)生疲勞以及磨損的問題，對于煤礦機(jī)械正常運(yùn)行也會造成影響。軸承常見故障主要包含有磨損、疲勞剝落、塑性變形、腐蝕、斷裂以及膠合故障等。

3 煤礦機(jī)械故障診斷技術(shù)及對比分析

3.1 時、頻域分析技術(shù)

在進(jìn)行故障診斷時，時、頻域分析方法是最為直觀的診斷方法，一些擁有相對明顯特性的故障，能夠通過此種方法進(jìn)行初步判斷以及預(yù)測。在對時域波進(jìn)行全面觀察之后，能夠獲得下列信息：采集的信息頻率復(fù)雜情況如何；信號發(fā)生振動的振幅有無波動；在信號里面是否存在沖擊以及調(diào)制成分。通過對時域波進(jìn)行分析之后，能夠清晰的得出幅值變化以及周期沖擊情況，如此便能夠清楚的掌握部件是否出現(xiàn)偏心、點(diǎn)蝕以及斷齒等問題，特別是對于一些沖擊型故障進(jìn)行判斷時效果更加顯著。而一些故障通過時域波不能進(jìn)行識別，此時便需要通過頻域波進(jìn)行分析，利用頻域波分析能夠把一些相對復(fù)雜的信號依照頻率分布加以分析，這也正好符合故障診斷需求。由于齒輪結(jié)構(gòu)之中包含有不同組的齒輪部件，所以，齒輪信號的頻譜分布也較為豐富，而采用頻域波的分析方法便能夠更加清晰的掌握是哪一組齒輪出現(xiàn)故障，能夠更加準(zhǔn)確的將故障定位。

3.2 共振解調(diào)技術(shù)

若是軸承部件出現(xiàn)損壞，那么便會出現(xiàn)一定周期性的脈沖信號，而且相應(yīng)的頻率值會和不同軸承部件相互對應(yīng)。因為脈沖信號所擁有的頻帶相對較寬，會和軸承部件以及傳感器部件的固有頻率形成諧振。由于所收集到的信息包含有故障信號、系統(tǒng)固有信號以及傳感器固有信號等等，而通過共振調(diào)節(jié)技術(shù)則能夠?qū)Σ煌念l段進(jìn)行過濾處理，利用包絡(luò)解調(diào)針對高頻固有信息加以解調(diào)處理，從而獲得故障特征信息，有效的對故障進(jìn)行分析與診斷。

3.3 小波分析技術(shù)

以往進(jìn)行故障信號的分析過程中，基本上都是基于傅里葉變換理論而構(gòu)建的故障分析模型，因為使用傅里葉理論在對故障進(jìn)行分析的過程中，所應(yīng)用到的屬于全局變換，不是全部在頻域中便是全部在時域中，所以，不能全面描述信息所擁有的時、頻域特性，但是這一特性卻正好是非平穩(wěn)信號最為重要的一個性質(zhì)。在科技不斷發(fā)展中，人們想要進(jìn)一步對非平穩(wěn)信號加以分析，從而對傅里葉理論進(jìn)行了進(jìn)一步革新，提出了短時傅里葉變換理論、時頻分析理論以及小波分析理論等等。在這些理論之中，小波分析理論正是針對傅里葉分析理論無法達(dá)到的信號處理需求而出現(xiàn)的。小波分析理論擁有多分辨率的分析特征，同時在時域以及頻域之中均擁有反映信號局部信息特點(diǎn)的功能。小波分析技術(shù)更加適用于一些瞬態(tài)反常問題的分析中，也被人們稱作是信號分析顯微鏡，對于故障的分析與檢測擁有非常好的效果。

4 不同故障診斷方法對比分析

4.1 頻譜分析技術(shù)和小波分析技術(shù)的對比分析

在對齒輪以及軸承振動信號進(jìn)行采集之后，完成傅里葉轉(zhuǎn)換，對所得頻譜之中具體成分加以分析，能夠?qū)ο鄬︼@著的故障進(jìn)行辨別，這種基于傅里葉變換理論的故障診斷技術(shù)在進(jìn)行平穩(wěn)信號分析過程中效果較好，不過在對一些非平穩(wěn)信號進(jìn)行分析的過程中，無法凸顯出突變的細(xì)節(jié)，會得出一些突變信號在整個時間段內(nèi)的平均結(jié)果，這樣便無法準(zhǔn)確的辨別故障具體位置。并且，傅里葉變換理論不能在時域上發(fā)揮作用，尤其是針對一些非平穩(wěn)的信號而言，發(fā)生在時間軸上的突變，在所得的頻譜之中會被分散于整個頻率軸之中。

小波分析技術(shù)則能夠把信號分解于各個頻率的通道之中，所以，此種分析技術(shù)便能夠在相應(yīng)的頻率通道之中把沖擊成分以及平穩(wěn)性成分進(jìn)行明顯的區(qū)分。而對于齒輪以及軸承部件來說，因為其故障信號之中很多情況下包含有一些突變信號，并且噪聲信號同樣也并非平穩(wěn)白噪聲信號，在消噪分析的過程中，因為傅里葉變換全部是針對時域加以分析，因此無法得到信號在時間軸上的突變信息，但是小波分析技術(shù)則可以對這些突變信息加以區(qū)分，便能夠有效的對非平穩(wěn)信號進(jìn)行消噪處理，從而能夠得到更為精準(zhǔn)的故障診斷結(jié)果。

4.2 共振解調(diào)分析技術(shù)和小波分析技術(shù)的對比分析

共振解調(diào)分析技術(shù)對軸承產(chǎn)生周期性脈沖信號加以分析，但是，因為各個部件所擁有的故障特征頻率有所差異，所以便要求要應(yīng)用到多個中心頻率帶通濾波器，導(dǎo)致故障診斷系統(tǒng)的線路連接非常復(fù)雜。利用小波分析技術(shù)，僅僅采用各種尺度因子便能夠達(dá)到對于不同中心頻率信號的分析，恰好能夠有效彌補(bǔ)共振解調(diào)分析技術(shù)存在的不足。

5 小波分析技術(shù)對齒輪和軸承故障分析的實現(xiàn)方法

首先，要針對所收集的各種信號進(jìn)行闕值消噪處理，在經(jīng)過該處理過程之后，然后完成小波分解工作，將所得信號分別分解值入各個頻率通道里面。因為利用小波分解手段能夠得到不同通道的結(jié)果，因此，當(dāng)部件出現(xiàn)故障時，定會在相應(yīng)的通道之中產(chǎn)生相對明顯的沖擊信號，通過分析不同沖擊信號的間隔時長，便能夠得出相應(yīng)的頻率大小。要想進(jìn)一步的提升分析精準(zhǔn)性，還能夠結(jié)合所得結(jié)果對數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)處理，即將此頻道之中的數(shù)據(jù)保留，而將其余通道之中相關(guān)數(shù)據(jù)全部置零。另外，還能夠針對一些相對明顯的信號進(jìn)行Hibert包絡(luò)處理，在相應(yīng)的圖譜之中對故障進(jìn)行診斷。小波分析技術(shù)故障診斷流程見圖1。

圖1 小波分析技術(shù)故障診斷流程

6 結(jié)語

在各種振動信號之中包含有極為重要的機(jī)械運(yùn)行信息，而且煤礦機(jī)械具體運(yùn)行狀況也能夠完全反映在振動信號之中。在對煤礦機(jī)械的振動信號采集處理之后，利用相關(guān)分析手段對信號加以分析以及檢測，便能夠?qū)崟r得到煤礦機(jī)械早期發(fā)生損害的相關(guān)信息，從而可以盡早采取措施對煤礦機(jī)械故障加以處理，確保煤礦機(jī)械運(yùn)行的更加穩(wěn)定，進(jìn)一步提升煤礦開采的安全性。

〔1〕李 龍.探討故障診斷技術(shù)在煤礦機(jī)械設(shè)備中的應(yīng)用[J].科技風(fēng),2017（12）：164.

〔2〕安修慧.煤礦機(jī)電設(shè)備機(jī)械故障檢測診斷分析[J].能源與節(jié)能,2017（7）：78-79.

〔3〕張曉波.煤礦機(jī)電設(shè)備機(jī)械故障檢測診斷技術(shù)的應(yīng)用探究[J].民營科技，2017（9）：75.