白曉林 徐愛英 高洪濤 盛長福

摘要：機械設備振動信號出現(xiàn)時變或者非平穩(wěn)性信號的時候，其自身就會產(chǎn)生一定的局限性，且不能取得良好的分析效果，這就要求通過時間與頻率的聯(lián)合函數(shù)對信號進行表示。對于常用的信號分析法，對其優(yōu)缺點進行探究，并結合設備振動特征，選擇不同類型的診斷技術?；诖?，文章先對動力機械傳動裝置進行簡要概述，然后對故障特征進行探究，并對故障診斷技術進行分析，最后對處理方法進行闡述，以供相關人士參考。

關鍵詞：動力機械;振動信號;診斷

引言

隨著機械設備的發(fā)展與應用，部分零件在高速運轉過程中，會產(chǎn)生劇烈振動，進而對其他零部件造成損壞。除此以外，異常的振動還會使機械設備產(chǎn)生故障，甚至造成嚴重的經(jīng)濟損失。為了對故障進行處理，就要采取有效的策略，建立完善的診斷系統(tǒng)。

一、概述

動力機械傳動裝置的振動信號以及診斷技術是對于機械設備連續(xù)運行狀態(tài)以及故障的監(jiān)測與分析，以確保設備的穩(wěn)定運行，也是通過多種學科而成的一門新興技術。其傳動裝置的運行是依靠內(nèi)部零件以及機械的協(xié)調實現(xiàn)的。正是由于不同零件所組成的，一旦遇到故障，就會產(chǎn)生不同狀態(tài)，其形式也是多種多樣的。例如，聲音、溫度等的變化，因不同的故障形式，其診斷方法也有所不同。當前常見的故障診斷技術有振動檢測以及溫度檢測技術等。多數(shù)故障是由于振動以及輻射產(chǎn)生的噪聲而產(chǎn)生的，加之信號分析理論基礎具有久遠的歷史，且涉及廣泛的領域，因此，文章就對其診斷進行詳細探究。

二、故障特征

動力機械傳動系統(tǒng)的故障往往是由于旋轉件故障進行診斷的。想要對機械故障進行準確判斷，就要對各類故障特征進行掌握，現(xiàn)將其類型分析如下。

（一）齒形出現(xiàn)誤差

結合頻譜分析可知，因齒形誤差的出現(xiàn)，就會導致系統(tǒng)振動加劇，進而使其信號出現(xiàn)明顯的調制現(xiàn)狀。其特征是以齒輪的嚙合頻率與倍頻作為中心，在周邊分布著調制頻率的邊帶。如果齒形出現(xiàn)了嚴重的誤差，就會因較大的激振能量，而使其頻率為載波頻率，且共振頻率產(chǎn)生調制問題，此外，振動能量不斷加大。

（二）輪齒出現(xiàn)磨損

齒輪所產(chǎn)生的磨損往往是比較均勻的，沖擊振動信號沒有產(chǎn)生或者沖擊比較小，且不會產(chǎn)生較為明顯的調制問題。一旦磨損到達一定程度的時候，嚙合頻率就要不斷增加，且階數(shù)不斷增高，諧波不斷增加，且振動能量大幅提升。

（三）出現(xiàn)斷齒現(xiàn)象

斷齒的時域波出現(xiàn)非常大的振動，且頻率與斷齒軸的轉頻相等。邊頻帶數(shù)量不斷增加，且分布較為寬廣。同時出現(xiàn)較高次諧波，受到瞬態(tài)沖擊的影響，將固有頻率激起，進而產(chǎn)生固有頻率的調制問題。

（四）軸部產(chǎn)生彎曲變形

軸出現(xiàn)輕度的彎曲時，就會受到齒輪的傳動，而產(chǎn)生一定的誤差，進而形成載波頻率。若彎曲軸上產(chǎn)生較多對的齒輪嚙合，那么就會產(chǎn)生較多對的調制現(xiàn)象。雖然與齒形的誤差有著相似的邊帶，但其振動能量會不斷的增大。

（五）軸向產(chǎn)生竄動問題

如果軸上出現(xiàn)了兩個斜齒輪的時候，就易出現(xiàn)軸向竄動問題。這時嚙合頻率就是相等的，一周內(nèi)還會產(chǎn)生一次較大的沖擊振動，且頻率值不斷加大。

（六）軸產(chǎn)生不平衡現(xiàn)象

軸會出現(xiàn)非常嚴重的不平衡現(xiàn)象，在傳運過程中，就會造成齒形誤差，進而形成了載波頻率，但通常譜圖上存在的邊帶比較少，但故障軸所產(chǎn)生的轉頻不斷增加。

（七）軸承產(chǎn)生剝落

滾動的軸承內(nèi)外環(huán)出現(xiàn)了剝落以后，就會產(chǎn)生非常明顯的調制現(xiàn)象，同時產(chǎn)生以外環(huán)固有的頻率作為載波，以軸承為頻的調制問題。因其產(chǎn)生的能量比較小，且頻率幅值也較小，往往只產(chǎn)生一階。

三、故障診斷分析

（一）控制模型的診斷

對于機械系統(tǒng)來說，如果通過理論或者實驗的方式建立模型，那么其系統(tǒng)參數(shù)以及狀態(tài)能夠在整個系統(tǒng)中直接體現(xiàn)出來，進而為故障的診斷提供一定的參考?；谀Ｐ偷脑\斷，主要包含建立模型、參數(shù)及其狀態(tài)等技術，具體思想是對于故障構造形式包含能夠進行參數(shù)調節(jié)的觀測器，且處于零狀態(tài)。一旦出現(xiàn)故障，可采取觀測器中可調節(jié)部分，對系統(tǒng)狀態(tài)及其輸出進行補償，使其在故障狀態(tài)下，仍然能夠處于零狀態(tài)，然后對誤差進行觀測，這時可調部分地輸出即是故障估計的最終結果，通過此種技術的應用，其優(yōu)勢是能夠對故障信號及時在線建模，但如果系統(tǒng)一旦產(chǎn)生強非線性的時候，則不能有效進行計算。

（二）模式識別的診斷

對于故障進行診斷，即利用被診斷系統(tǒng)運行信息以及相關知識綜合進行處理，最終對于系統(tǒng)運行及其故障情況進行綜合評價的整個過程。若事前對可能存在的故障類型進行分析，則故障就會轉變成模式識別。如果系統(tǒng)的模型變得復雜或者未知時，模式識別就能夠為故障的診斷提供簡單的方式?；诖朔N方式，可分為統(tǒng)計模式以及句法模式，在機械故障中取得有效應用。

（三）基于人工智能的診斷

在動力機械傳動裝置中，故障診斷方式包含知識故障診斷以及神經(jīng)網(wǎng)絡診斷。前者包括淺知識系統(tǒng)以及深知識系統(tǒng)同。是以操作者為中心，通過推理對結果進行診斷。其是結合此領域專業(yè)人士經(jīng)驗作為故障診斷進行服務，這種方式具有一定的局限性;而后者則對診斷對象各環(huán)節(jié)進行診斷，同時又具備明確的輸入與輸出關系，在進行診斷的時候，可結合診斷對象實際輸出以及期望輸出是否一致進行判斷，進而產(chǎn)生一種不一致的原因集，并結合診斷對象中的特定關系，采取相應的算法，進而找到可能出現(xiàn)的故障源。人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行診斷時，可從以下幾方面進行探究。第一，模式識別角度的實際應用作為故障的診斷;第二，從預測角度作為預測模式，對故障進行診斷;第三，從知識角度，建立專家診斷系統(tǒng)，對故障進行診斷。此種方式不僅在診斷領域中得到廣泛應用，在其他領域中也取得快速發(fā)展。但也存在著一定的不足之處，如樣本獲取較困難，且知識表達不好理解，對經(jīng)驗及其技巧具有較高的要求等。

四、振動信號的有效處理策略

（一）時域分析

時域分析即結合信號的變化波形對信號進行分析，進而得出信號的組成以及特征量。包含相關分析以及特征分析。前者是對隨機數(shù)據(jù)間線性程度進行的分析，而后者則是結合概率統(tǒng)計的形式，對其進行分析。

（二）頻域分析

信號頻率即信號振動所產(chǎn)生的客觀特性，與時域信號相比，更能展現(xiàn)出信號的特性，一般來說，包含頻譜分析以及倒譜分析，前者是將信號從時域轉變到頻域，進而進行分析，其組成得到幅值以及相位等，后者則是指振動信號頻率比較復雜，且很難進行區(qū)分，這就可采用倒譜分析法，對信號中各頻率成分進行識別。

（三）時頻分析

時域分析只注重某角度參數(shù)，而無法對信號實際及其全貌直接反映出來，而頒域分析雖然能夠對信號的本質反映出來，但卻無法展現(xiàn)出局部瞬間產(chǎn)生的變化，且具有一定的局限性，通常僅用于線性分析以及穩(wěn)定的信號分析。為了對于非線性以及非平穩(wěn)的信號進行分析，采用小波變換法。此種方式具備不可避免的局限性，同時還存在著函數(shù)的選擇問題等;HTT是在非平穩(wěn)信號進行處理的一種方式，突破了其他方式的局限性，得到了廣泛的應用，但存在著一定的邊界效應，此種方式簡便、幅值準確等優(yōu)勢，在信號處理過程中得到有效應用，但因特性分析不完善，在應用過程中，往往是依靠經(jīng)驗。

五、結束語

總而言之，隨著技術的不斷發(fā)展，計算機技術以及理論等的進展，使得機械故障的診斷方式更加完善。隨著時頻分析等一系列新型診斷方式出現(xiàn)，雖然仍不成熟，但隨著研究的不斷深入，定將不斷完善，且取得更廣泛的應用。

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