呂克明

摘要：齒輪零件日益廣泛的在越來越多的場景和工程中使用，特別是在今天的重工業(yè)領(lǐng)域中，在航天、石油、煤礦和軍事的工程應(yīng)用中已經(jīng)成為其重要機械順利運行的部件，盡管齒輪傳動系統(tǒng)在當(dāng)前有著如此重要的應(yīng)用地位但由于其長期使用，系統(tǒng)會出現(xiàn)綜合性故障，因此，如果不能夠克服長期使用帶來的零件損耗問題就無法保障整個裝置的安全性和可靠性，所以如何有效地監(jiān)測和處理機械裝置中的齒輪傳動系統(tǒng)的故障是當(dāng)前急需探索的重要議題。

關(guān)鍵詞：齒輪傳動系統(tǒng);故障診斷;方法

Abstract： Gear parts are increasingly widely used in more and more scenes and projects， especially in today’s heavy industry. They have become important components for smooth operation of machinery in aerospace， petroleum， coal， and military engineering applications. Although the gear transmission system has such an important application status at present， due to its long-term use， the system will have comprehensive failures. Therefore， if the problem of parts loss caused by long-term use cannot be overcome， the safety and reliability of the entire device cannot be guaranteed. Therefore， how to effectively monitor and deal with the failure of the gear transmission system in the mechanical device is an important topic that needs to be explored urgently.

Key words： gear transmission system;fault diagnosis;method

0? 引言

齒輪傳動系統(tǒng)是一種旋轉(zhuǎn)機械系統(tǒng)，在其故障診斷的工作過程中應(yīng)該進行故障機理方面的研究工作，從而使得維修工作人員對于故障特征的分析能夠更加深入的進行。齒輪傳動系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)狀態(tài)的檢測和故障工作是在診斷設(shè)備和故障機理的基礎(chǔ)上進行。需要進行機理研究工作在機械振動學(xué)、材料失效學(xué)、運動學(xué)以及摩擦學(xué)等理論做好深入的研究工作，還需要在機理的基礎(chǔ)上進行不同參數(shù)下的數(shù)學(xué)模型，故障機理中的數(shù)值分析方法也是十分常用的，將發(fā)生故障的原因和故障征兆之間進行深入的分析和處理工作，將故障診斷工作應(yīng)用于生產(chǎn)實際。獲取信息的方式和診斷的基本方法分為了許多方面的診斷技術(shù)：振動檢測技術(shù)、油液分析技術(shù)等，都在實際的工作中發(fā)揮了十分重要的作用。

1? 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析

目前，國內(nèi)外對于齒輪傳動系統(tǒng)的故障診斷方法較為傳統(tǒng)，主要停留在研究某一機械環(huán)節(jié)的單一信號，例如機械裝置中的振動信號或者聲發(fā)射信號。這種傳統(tǒng)方法的判斷原則是根據(jù)機械裝置中某一單一信號本身所具有的物理特性來診斷其故障。傳統(tǒng)方法具有一定的局限性，尤其是在信號采集方面容易受到外部環(huán)境的擾亂，除此之外，操作者往往會對早期的單一信號故障由于感知能力差，故出現(xiàn)因主觀因素而診斷失誤的問題。在現(xiàn)行的其他方法中，還會通過改良上述方法進行除單一信號以外，進行多種信號同時采樣的同時域、同頻域和同空間狀態(tài)的物理特征診斷，但這種改進方法仍然具有故障診斷正確率偏低的缺點。因此，在這種方法的基礎(chǔ)上進一步拓寬思路，提高齒輪傳動系統(tǒng)的故障診斷正確率，使得機械裝置在各大領(lǐng)域的應(yīng)用日漸穩(wěn)定。

2? 齒輪傳動系統(tǒng)故障診斷方法

2.1 振動分析故障診斷方法

在對齒輪傳動系統(tǒng)進行故障診斷時，較早采用的是振動分析的研究方法，目前此類研究的重點主要體現(xiàn)在對故障進行機理分析、特征參數(shù)提取、智能故障診斷和信號降噪與處理等幾個方面。

在提取參數(shù)方面的研究中，經(jīng)歷了從早期的直接、簡單測量各個時域的振動參數(shù)，逐漸過渡到分析振動頻域的方法，這種方法的轉(zhuǎn)變是因為信號處理技術(shù)的發(fā)展尤其是以FFT為代表的有效性方法的進步。在研究初期Bridal和JamesI.Taylor利用最小方差倒譜的方法對軸承的細(xì)微故障進行診斷。在實現(xiàn)階次跟蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上采集機械裝置的振動信號，這種技術(shù)可以在即使轉(zhuǎn)速變化不大的情況下依然可分析得出較為準(zhǔn)確的齒輪系統(tǒng)故障診斷數(shù)據(jù)。最近10年，隨著現(xiàn)代信號的分析方法如：希爾伯特-黃變換、小波分析、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、時頻分析等手段的不斷豐富，應(yīng)用在齒輪系統(tǒng)故障的信號分析結(jié)果準(zhǔn)確率得到顯著提升。同時，用于提取齒輪箱變工況下特征諧波的包絡(luò)譜解調(diào)技術(shù)，也在診斷系統(tǒng)中得到了不錯的應(yīng)用。褚福磊和陳進等研究了時頻分析技術(shù)在齒輪箱等裝置的故障診斷技術(shù)。

2.2 油液分析故障診斷方法

另一項診斷技術(shù)是油液分析技術(shù)。該技術(shù)的作用原理是通過檢測齒輪潤滑油性能狀態(tài)和攜帶的磨粒進行分析，以此獲得機械動力傳遞系統(tǒng)的有關(guān)信息狀態(tài)，從而實現(xiàn)對齒輪系統(tǒng)故障的評價和預(yù)測。

在融合油液與振動兩方面信息中，主要通過分析振動與磨粒的兩者信息是否過載的情況，對齒輪箱體進行故障診斷，同時還可對多種故障中的故障原因做關(guān)系分析。其他類似的研究中，針對機械軸承的振動和磨損信號關(guān)系分析振動信號在高頻時期的峰值及均值變化與摩擦參數(shù)之間的關(guān)系。國內(nèi)研究人員將振動分析方法和油液分析利用DS證據(jù)理論相融合后對齒輪系統(tǒng)故障診斷進行研究。通過建立數(shù)學(xué)模型對齒輪系統(tǒng)的磨損進行分析，并驗證了該數(shù)學(xué)模型的科學(xué)性。

雖然可以利用潤滑油中所含微量金屬粉末顆粒的物理性狀來檢測齒輪系統(tǒng)的磨損狀況，但是該方法很難立即提取齒輪系統(tǒng)的磨損顆粒，若是進行離線的分析則又會對齒輪系統(tǒng)的連續(xù)運行造成影響。同時利用油液分析又要求儀器的精密度達到嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)，且采取樣本的過程較復(fù)雜。通過對滾動軸承的監(jiān)測來看，其潤滑脂溫度以及振動信號等多種復(fù)合信息可以形成齒輪系統(tǒng)的多信號監(jiān)測系統(tǒng)。試驗結(jié)果充分驗證了利用潤滑油液狀態(tài)反映齒輪系統(tǒng)故障的不足。早期齒輪系統(tǒng)出現(xiàn)細(xì)微故障時，潤滑脂溫度變化不顯著，而當(dāng)發(fā)生大規(guī)模嚴(yán)重故障時潤滑脂溫度才有明顯升高。

2.3 能量分析故障診斷方法

目前，針對機械裝置的齒輪系統(tǒng)故障診斷研究，國內(nèi)外大多從各種裝置振動信號的分析出發(fā)，但由于振動傳感器往往需要依附在機械裝置上才能捕捉到振動信號，加之此類振動傳感器或因安裝操作不便或因安裝外部環(huán)境惡劣，使得這種基于傳感振動分析的技術(shù)受到很多外部條件的限制。對于檢測齒輪系統(tǒng)內(nèi)部的故障，又必須通過對外圍裝置振動信號的拾取進行分析，外圍裝置的振動信號常常由于傳遞路徑繁雜多樣，導(dǎo)致拾取到的信號失真嚴(yán)重。在廣泛應(yīng)用于交通領(lǐng)域的魯棒性較弱的設(shè)備中，其在高鐵列車變速箱、高速發(fā)動機和汽輪機等裝置中的應(yīng)用，通常伴隨著周圍相對較大的噪聲能量。這些故障信號容易淹沒難以捕捉，如果在初期的細(xì)弱故障沒有做到及時檢測和排查就可能會為社會生產(chǎn)和生活造成嚴(yán)重后果。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，由磨損和振動分析齒輪系統(tǒng)故障的機械裝置只能實現(xiàn)其約百分之四十的檢測正確率?？上驳氖牵瑹o線測試技術(shù)的發(fā)展，為機械設(shè)備的齒輪系統(tǒng)故障檢測技術(shù)及時輸入各種能量信號要素，使得測診斷技術(shù)越來越便利，因此必須大力發(fā)展能夠?qū)崿F(xiàn)無線故障診斷技術(shù)。

我國華南理工大學(xué)的黃平教授針對齒輪等旋轉(zhuǎn)機械的能量耗損方面的研究指出旋轉(zhuǎn)機械能部分轉(zhuǎn)為無效熱能的原因。即原子在摩擦?xí)r因各種因素使其本身所具有的能量沒有均勻分布，故原子的能量在傳遞時會損耗。Wang的能量邊界法，從微觀角度對機械裝置的振動展開分析。Diab建模分析了齒輪系統(tǒng)在機械裝置運作時的功率損耗。張秀芳對齒輪系統(tǒng)的振動能量特性以及其影響因素進行了研究分析。以上研究都是基于動力學(xué)角度對機械裝置的能量傳遞理論進行分析，未能拓展到利用數(shù)值來診斷故障。馮偉研究了機械裝置的能量耗損與磨損振動之間的關(guān)系。謝小鵬提出了機械裝置的故障診斷理論，他利用發(fā)動機的某一時刻油耗率作為參考特征，對比同一時刻的振動信號與其他數(shù)據(jù)，驗證了機械裝置磨損故障的診斷有效性。肖海兵建立了震動信號的特征庫獲取動力學(xué)的各類能量耗損數(shù)據(jù)，進行故障診斷研究。

當(dāng)前，對于機械裝置的損耗診斷研究主要集中在研究設(shè)備的磨損和振動中的能量耗損方面，對其他視野的相關(guān)技術(shù)研究較少。例如，通過對功率信號展開故障分析的相關(guān)文獻僅十余篇，無一例外都是基于電動機故障診斷的視角，未見其他分析方法的相關(guān)文獻。

3? 能量診斷方法有效性分析

從能量傳遞的方面看，齒輪系統(tǒng)振動的同時也是物理能量的傳播過程，能量不可避免的會在傳遞過程中發(fā)生一定程度的損耗，這種損耗也表現(xiàn)為齒輪系統(tǒng)部件的磨損。其振動的頻率與輸入能量的強度有關(guān)。因此，當(dāng)齒輪系統(tǒng)在傳動時出現(xiàn)故障，就會出現(xiàn)循環(huán)功率從而嚴(yán)重影響到齒輪傳動的運作，此時向外傳遞的振動能量就發(fā)生變化，向外表現(xiàn)為齒輪箱體的結(jié)構(gòu)性振動，和向周圍環(huán)境發(fā)出的噪聲，通過對這種震動和噪聲的檢測可以實現(xiàn)對齒輪故障的診斷。

齒輪系統(tǒng)在外部振動的過程中產(chǎn)生了物理能量的損耗，因此，可以用輸入輸出的映射關(guān)系來表現(xiàn)齒輪輸入能量與齒輪的故障振動之間的關(guān)系。

由于公式功率譜密度的計算是基于一定數(shù)據(jù)的預(yù)測，所以相關(guān)函數(shù)也相當(dāng)于采用了概率統(tǒng)計的形式輸入了信號x（t）對于總輸出信號y（t）的貢獻比例大小，以此從頻域角度揭示了二者的動力學(xué)關(guān)系。其相干值越大，表示處于該數(shù)值的振動耗能越明顯，反之則越微弱。因此就從經(jīng)典控制理論角度驗證了齒輪振動機理分析的有關(guān)內(nèi)容，闡釋了振動信號與能量信號之間的相關(guān)關(guān)系。

4? 結(jié)論

本文通過梳理和列舉齒輪系統(tǒng)故障診斷的傳統(tǒng)方法、集成方法以及智能方法各自的方式方法，搜集了近年來國際國內(nèi)對齒輪系統(tǒng)故障診斷方面的的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景進行綜合對比，總結(jié)了各類方法體系的優(yōu)缺點。從而有利于融合不同體系下檢測技術(shù)的優(yōu)點，從而有效提升齒輪系統(tǒng)的故障診斷的準(zhǔn)確性和時效性，最大程度的提高安全效益。齒輪系統(tǒng)在故障診斷方法研究的綜合梳理，有利于故障診斷方法在更大領(lǐng)域內(nèi)得到重視與技術(shù)提升，同時也便于國內(nèi)外學(xué)者和研究機構(gòu)進行參閱和研究。

參考文獻：

[1]王志遠(yuǎn)，邢志國，王海斗，等.重載齒輪彎曲疲勞壽命測試方法研究現(xiàn)狀[J].材料導(dǎo)報，2018，32（17）：3051-3059.

[2]姜宏，章翔峰，張小棟.雙矢時域齒輪早期微弱故障特征增強及應(yīng)用[J].振動、測試與診斷，2018，50（6）：1161-1168.

[3]顧煜炯，宋磊，蘇璐瑋，等.基于多元角域指標(biāo)離群檢測的風(fēng)電齒輪箱故障預(yù)警方法[J].振動與沖擊，2019，34（1）：80-87.

[4]寧少慧，韓振南，武學(xué)峰，等.嵌入式傳感器的齒輪裂紋故障診斷[J].振動與沖擊，2018，37（11）：42-47.

[5]黃偉國.基于振動信號特征提取與表達的旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷研究[D].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2019：1-94.

[6]楊宇.基于EMD和支持向量機的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究[D].長沙：湖南大學(xué)，2019：1-142.

[7]張超.基于自適應(yīng)振動信號處理的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷研究[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2019：1-101.