摘要: 为准确提取基于产品性能退化分析的齿轮箱可靠性评估依据,对几种不同工况下齿轮箱振动响应信号进行分析处理,分别从幅域、阶次域、阶次分析的能量域、频域等方面提取了可作为齿轮箱可靠性评估依据的特征参量,比较了这些特征参量在可靠性评估中的作用。通过试验,验证了不同特征参量对可靠性评估的有效程度。最后,确定了适用于基于性能退化分析的齿轮箱可靠性评估工作所需的特征参量集。
Abstract: The different vibration response signals on shift gears and loads in gearbox were analyzed. The character parameters of gearbox reliability evaluation were distilled in several domains, such as: breadth domain, order domain, energy domain and frequency domain, aim at confirming the gist based on performance degradation analysis for gearbox reliability evaluation. It was compared the effect of different character parameters in reliability evaluation. Through the experiment all the character parameters were tested to perform the extent of reaction. Finally, the character parameters collectivity was determined based on performance degradation analysis for gearbox reliability evaluation.
关键词: 可靠性评定;特征参量;性能退化;振动信号
Key words: reliability evaluation;character parameters;performance degradation;vibration signal
中图分类号:TH17 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)31-0172-04
0引言
传统的可靠性评估方法,是基于失效时间或故障率数据,根据产品的寿命分布模型及试验数据,利用概率统计方法针对产品可靠性的特征量进行统计推断的过程。基于性能退化分析的可靠性评估方法是对表征产品功能的某些特征参量进行连续测量,获得其退化数据,利用这些退化数据所包含的产品性能退化(失效)信息,实现产品的可靠性分析与评估。
基于性能退化分析的可靠性评估,是解决产品失效(故障)统计数据少,甚至没有失效(故障)统计数据时可靠性推断问题的有效途径,是近年来刚刚提出的新方法,比传统的基于故障率的可靠性评估具有明显的优势,在可靠性评估方法中具有重要意义。而基于产品性能退化分析的可靠性评估工作的基础和关键,是如何科学地确定产品的性能退化指标参量。确定性能退化量和失效标准是产品性能退化分析的基础和关键工作。性能退化量是指产品规定的性能输出参数或自身性能状态参数的变化程度,需要依据产品规定功能和现代测试分析技术来选取。该特征参量的选取须能反映产品完成规定功能能力的情况,当其变化程度超出规定范围时,产品发生失效。
目前基于性能退化数据进行可靠性评估的理论和方法仍处于起步阶段,如文献[1][2],而基于性能退化分析的可靠性评估在齿轮箱方面的应用研究尚属空白。在齿轮箱典型故障机理研究和特征提取方面,由于齿轮箱的结构复杂,工作环境一般比较恶劣,涉及问题较多,基于性能退化分析的齿轮箱特征参量确定仍需要进一步的研究。本文就是针对齿轮箱可靠性评估中性能退化分析的特征参量选择问题进行研究讨论,分析这些特征参量的应用可行性。
1可用于表征齿轮箱性能的特征参量
齿轮箱的性能退化分析,首先是利用齿轮箱振动的速度信号或加速度信号来计算出某一性能特征量,根据其大小来判定齿轮箱所处工作状态的方法。每一个性能特征参量要物理意义明确,监测方便,同时又要代表性、敏感性和稳定性兼顾。当产品状态发生变化时,特征参量要能够反映出产品运行状况的真实状态,并且受外界干扰的影响要小。
1.1 幅域特征参量统计特征参量本质上取决于信号的概率密度函数,反映了信号概率密度函数形状发生的变化。信号的幅域统计特征参量,可以用来计算信号的幅值变化、波动大小及能量分布等[3]。
齿轮箱系统测量振动响应信号提取得到离散数据点的离散信号{xi,i=1,2,…,N},对此离散信号提取以下6个有量纲的统计特征参量:
(1)均值(Mean value)
=x(1)
(2)平均幅值(Mean amplitude)
=x(2)
(3)方根幅值(Square root amplitude)
SRA=(3)
(4)标准差(Standard deviation)
σ=(4)
(5)有效值(Effective value),又称均方根值(Root-mean-square value)
RMS=(5)
(6)峰峰值(Peak-to-peak value)
PPV=x-x(6)
对此离散信号提取以下6个无量纲的统计特征参量:
(1)偏态指标(Skewness Factor)
SKE=(7)
偏态指标反映了信号幅值概率密度函数的不对称性。高斯分布的偏态指标为零,当偏态指标偏离零值较大时,预示着机械系统的某种失效。
(2)峭度指标(Kurtosis Value)
KUR=(8)
峭度指标是反映信号偏离高斯分布程度的另一个指标。高斯分布信号的峭度指标值为3。峭度指标对大幅值非常敏感,当其概率增加时,将迅速增大,有利于探测信号中含有脉冲的故障。
(3)峰值指标(Crest Factor)
CRE=(9)
式中:Peak为峰值。峰值指标反映了峰值变化的程度,过大的峰值指标通常对应着局部缺陷。
(4)脉冲指标(Impulse Factor)
IMP=(10)
脉冲指标衡量信号峰值与平均幅值的相对大小。脉冲指标的敏感性较好,但稳定性一般。
(5)波形指标(Shape Factor)
SHA=(11)
波形指标是用于滚动轴承简易诊断的有效指标之一。当SHA值过大时,表明滚动轴承可能有点蚀;而SHA值过小时,则可能发生了磨损。
(6)裕度指标(Clearance Factor)
CLE=(12)
1.2 阶次域特征参量在基于非线性拟合阶次分析的齿轮箱故障诊断方法[4]中,在特征参量的选择和提取问题上提出了阶次域特征参量:
(1)非线性拟合阶次谱波形指标
O=P(13)
式中:P为非线性拟合阶次谱均方根值;为非线性拟合阶次谱平均幅值,=P,P为i时刻非线性拟合阶次谱幅值,N为分析阶次内阶次谱线数目,一般N=N/2。
当采样点数足够多时,正常工作的齿轮箱振动信号的阶次谱图波形是基本确定的。当某种故障发生时,某些阶次的振动幅值将发生变化,会影响阶次谱波形的变化。非线性拟合阶次谱波形指标将反映这一变形的程度。
(2)非线性拟合阶次谱重心指标
O=PP(14)
式中:P为非线性拟合阶次谱重心阶次值;P为分析阶次值。
非线性拟合阶次谱重心指标反映了非线性拟合阶次谱重心位置的变化程度。当故障出现时,某些阶次的振动幅值将发生变化,会在很大程度上影响非线性拟合阶次谱重心位置。
(3)非线性拟合阶次倒谱脉冲指标
O=C(15)
式中:C为非线性拟合阶次倒谱峰值;为非线性拟合阶次倒谱平均幅值,=C,C为i个倒阶次点非线性拟合阶次倒谱幅值,N为分析倒阶次内非线性拟合阶次倒谱谱线数目。
1.3 能量域特征参量基于非线性拟合阶次分析的能量域特征参量:
(1)非线性拟合阶次卡尔曼谱功率带值
PBA=EE(16)
式中:E为非线性拟合阶次域内卡尔曼滤波后信号的能量值;E为总能量值。非线性拟合阶次卡尔曼谱功率带值反映了某角域信号经过卡尔曼滤波后的能量占角域里的原始信号能量的比例。
(2)非线性拟合阶次边际谱一阶功率带值
PBA=EE(17)
式中:E为非线性拟合阶次域内能够反映故障的边际谱信号的能量值;E为总能量值。
非线性拟合阶次边际谱一阶功率带值反映了角域信号中包含故障信息的IMF分量(固有模式函数, Intrinsic Mode Function)的边际谱能量占角域里的原始信号能量的比例。
(3)非线性拟合阶次IMF功率带值
PBA=E(18)
式中:E为角域信号经EMD分解(经验模式分解,Empirical Mode Decomposition)后第i个IMF分量的能量值。
非线性拟合阶次IMF功率带值反映了角域信号经EMD分解后的各个IMF分量的能量值。在能量参数中,提取前3个非线性拟合阶次IMF功率带值作为能量参数。
1.4 频域特征参量在基于功率谱估计分析的齿轮箱故障诊断[5]方法中,在频域信号中提取如下无量纲参量作为特征参量:
(1)功率谱波形指标
PWA=P(19)
式中:P为功率谱均方根值;为功率谱平均幅值,N为分析频率内谱线数。
(2)功率谱重心指标
PCG=PP(20)
式中:P为功率谱重心阶次值;P为分析频率范围。功率谱重心指标反映了功率谱重心位置的变化程度。
(3)一阶功率带值
PBA=EE(21)
式中:E为功率谱某一频段能量值;E为总能量值。功率带值反映了某频段能量占总能量的比例。
(4)倒频谱脉冲指标
f=C(22)
式中:C为倒频谱峰值。为倒频谱平均幅值,=C,C为i个倒频谱幅值,N为分析倒频谱谱线数目。
1.5 滚动轴承包络谱特征参量在基于阶次跟踪分析的齿轮箱性能检测[6]方法中,提出了针对滚动轴承的性能退化无量纲特征参量:
(1)包络谱外圈故障幅值指标
EOUT=(23)
式中:E为包络谱均方根值,E为包络谱外圈特征频率处的幅值的和,即E=f。
(2)包络谱内圈故障幅值指标
EIN=(24)
式中: E为包络谱内圈特征频率处的幅值的和,即E=f+fs。
(3)包络谱滚动体故障幅值指标
ERO=(25)
式中: E为包络谱滚动体特征频率处的幅值的和,即E=f+f。
2试验验证
2.1 试验台的搭建为了能验证各特征参量的实用性,建立了齿轮箱故障诊断研究的实验台,设计、购置、安装、调试了相关的实验设备,该实验装置能同时测量转速、扭矩和振动信号,并能根据需要改变负载的大小,为本研究提供了必要的实验条件。
齿轮箱故障诊断实验台的组成如下图所示,该系统由一台电磁调速电机(YCT180-4A)、转矩转速测量仪、齿轮箱、联轴器、B&K3560信号分析仪、加速度传感器组成。由安装在轴承座上的加速度传感器拾取齿轮箱振动信号,这些信号经B&K3560信号分析仪采集到计算机中,然后对采集到计算机中的数据进行后续分析和处理。
试验原理图及测点布置如图1所示。
2.2 试验数据的测量如图1中所示,4个测点布置在箱体上距轴承座最近的位置上。试验中设置7种工况进行特征参量提取,它们分别是:齿轮箱正常工况、齿根裂纹、齿面磨损、断齿、轴承内圈裂纹故障、轴承外圈裂纹故障和滚动体故障。测得的试验数据分列于以下4个表所示。
2.3 特征参量集的选择
2.3.1 对于幅域特征参量,6个有量纲参量值极易受工作条件比如转速、载荷等的影响。就理论研究而言,有量纲参量会随故障的发展而上升,在匀速定载荷的条件下分析产品的性能退化具有重要意义。其中,衡量齿轮箱振动最直接的方法是计算信号的均方根值,它能反映出产品的振动水平[7]。另外,国标GB6075-1985《制定机器振动标准的基础》等效采用的ISO2372-1974(E),是目前在生产实际中使用最为广泛的旋转机械振动烈度评价标准之一。其特征量就是振动烈度(振动速度均方根值)。
所以,在幅域有量纲特征参量中选择均方根值。而6个无量纲参数的特点是对故障信息敏感,而对信号的绝对大小和频率变化不敏感。表1为识别出的某轴承座处的激励信号在各工况下的幅域特征参量值。
可以看出,各种指标对齿轮的故障均具有一定的检测能力。偏态指标对滚珠严重损坏和齿轮故障较为敏感。峭度指标和峰值指标对齿面磨损故障反应最为明显。波形指标的灵敏度较差。裕度指标的最大值则对应滚珠损坏故障。
因此,决定选用偏态指标、峭度指标和裕度指标作为齿轮箱性能退化幅域特征参量。
2.3.2 表2为某激励信号在各工况下的阶次域和能量域特征参量值。由于非线性拟合阶次谱波形指标和非线性拟合阶次谱重心指标变化相对较小,因此在阶次域的特征参量中,可以首先提取非线性拟合阶次倒谱脉冲指标。卡尔曼谱功率带值比边际谱一阶功率带值更敏感,更能反映故障,因此选择卡尔曼谱功率带值。在能量参数中,提取前3个非线性拟合阶次IMF功率带值对故障都很明显,均可选择作为特征参量。
因此,决定选用非线性拟合阶次倒谱脉冲指标、卡尔曼谱功率带值和前3个非线性拟合阶次IMF功率带值作为齿轮箱性能退化能量域特征参量。
2.3.3 表3为各种工况下某激励信号的频域和倒频域的特征参量值。从表中数据分析发现,功率谱波形指标和功率谱重心指标比较接近不能区分故障,而激励信号的一阶功率带值和倒频谱脉冲指标的敏感性相对较好。但是,表3中4个参量均不适合选用作为齿轮箱故障的性能评价标准的参量。
因此,频域和倒频域不选择特征参量。
2.3.4 表4为某激励信号在各工况下针对滚动轴承故障的包络谱特征参量值。可知,包络谱内圈故障幅值指标和包络谱外圈故障幅值指标比包络谱滚动体故障幅值指标更明显地反映故障状态。
因此,决定选用包络谱内圈故障幅值指标和包络谱外圈故障幅值指标作为齿轮箱中滚动轴承的性能退化特征参量。
3结论
本文将基于性能退化分析的可靠性评估方法应用于齿轮箱的可靠性分析中。确定了在基于性能退化分析的齿轮箱可靠性评估可选择特征参量集为:幅域均方根值、偏态指标、峭度指标和裕度指标,非线性拟合阶次倒谱脉冲指标、卡尔曼谱功率带值和能量域前3个非线性拟合阶次IMF功率带值,包络谱内圈故障幅值指标和包络谱外圈故障幅值指标。
以上确定的特征参量集对齿轮箱故障特征反映明显,具有良好的可测性,实用有效,作为齿轮箱基于性能退化分析的可靠性评估的性能退化参量具有重要意义,为齿轮箱可靠性评估工作奠定了基础。
参考文献:
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