齿轮故障诊断（精选九篇）
齿轮故障诊断 篇1
一、判断齿轮故障的信息来源
(一) 振动信号
机械设备是一个有机的整体, 在运行过程中, 由于齿轮的设计或制造中难免出现误差, 因此机器在运行过程中就会发生振动。目前, 针对不同运行状态下的机器振动来判断齿轮故障的方法已经相当成熟, 这也是目前齿轮故障的一个比较简单和普遍的方法。相关的检查仪器也比较齐全, 而且灵敏度也比较高, 因此比较常用。
(二) 声音信号
机器运行过程中发出的声音主要来源于齿轮的振动, 当齿轮在运行过程中发生振动的时候, 就会带动齿轮箱发出噪音。其中频段比较低的噪音主要由齿轮产生, 频段比较高的噪声则主要是由齿轮箱的箱体所产生。有经验的维修人员完全可以通过声音的频段与规律发现机械设备发生故障的部位, 并进行维修。
(三) 声发射信号
声发射是指材料由于受到来自外部或内部的力的作用而产生变形或断裂时, 以弹性波的形式释放能量的现象。主要用于齿轮设备的无损检测。现在一些技术人员已经开始尝试把声发射技术运用到齿轮的故障诊断中, 并根据弹力波的具体频段来判断故障发生的部位与的严重程度。与传统的振动、声音信号监测相比, 这种方法有利于维修人员更早的发现故障, 而且具有更高的准确性与实用价值。
(四) 红外成像技术
物体一旦被加热, 就会释放红外辐射。红外成像技术就是将人的眼睛所看不到的红外光转换成可见光并进行显示, 这种技术具有更好的灵敏度, 响应速度也比较快。维修人员可以根据红外成像设备所显示出的齿轮热量变化来准确判断齿轮是否发生故障, 以及故障的严重程度, 在某些情况下还可以判断出齿轮故障的类型。
二、齿轮故障的诊断方法
(一) 简单诊断与粳米诊断
目前, 我们常用的齿轮故障诊断法, 可以将其分为两种, 即精密诊断法与简易诊断法, 简易诊断法就是维修人员通过经验来直接听机器中的噪声来判断故障原因, 还可以利用手掌来感受机器的振动频率与振动强度, 来对齿轮的运行状况进行初步的判断。通过感观来感受机器的各种变化来判断机器故障的原因与程度。这种诊断的方法相对比较简单、而且速度比较快, 但对维修人员的经验要求比较高, 而且精确性无法得到百分之百的保证。精密的诊断方法是利用精密的监测和维修设备来监测机器的运行状态, 并对发现的故障进行及时处理。精密诊断方法的准确性更高, 但是要求维修人员必须有一定的文化素质, 能够操作这些复杂的设备, 而且这些精密设备的价格也比较昂贵, 资金状况不理想的企业很难承担。
(二) 离线诊断与在线诊断
从诊断的时间上来划分, 可以把诊断方法分为离线诊断和在线诊断两种。离线诊断是指在机器上采集数据, 之后把后期的诊断工作放在实验室或其他有条件的地方来进行的方法。这种方法由于获取信息不及时, 因此无法用于紧急状况下的维修。在线诊断方法是指在获取机器运行数据之后直接在现场进行相关处理。但是这种方法成本比较高, 一般只是用于紧急状况或关键设备的维修。
(三) 常规诊断与特殊诊断
常规诊断是对设备在常规状态下进行诊断分析, 包括日常的检修维护工作。这种方法的排查面积比较大, 可以使维修人员对机器的运行状态有一个全面的了解, 并且容易发现一些不是很严重的故障。特殊诊断则是指对机器中特定的部分进行有针对性的监测维修, 这种方法具有较强的目的性, 可以更快地对出现故障的部分进行检查与维修。
三、齿轮故障诊断技术的应用趋势
在计算水平的完善下, 出现了大量的新型故障处理技术, 代表性的有循环统计与高阶统计相结合的方式, 这是现阶段处理信号的有效工具。其次, 处于试验中的诊断方法将有望得到进一步的实用化。在科技水平的发展下, 必然会出现新型的诊断技术, 齿轮故障诊断的方法将会更加多样化与系统化, 远程的诊断技术也将得以实现, 使诊断技术快速走上实用化道路。
四、总结
在本文中, 作者对齿轮故障诊断技术的应用进行了比较系统的总结。众所周知, 齿轮传动系统结合了机械, 材料, 力学, 信息理论等多方面的知识与理论, 是一个比较复杂的系统。要想全面而精准地掌握齿轮故障的特点, 需要我国科技工作者与一线的维修人员的共同努力。
参考文献
[1]徐俊辉.齿轮传动故障诊断技术的应用[J].中国设备工程, 2014, 02:62-65.
棒线材轧机齿轮箱故障诊断技术 篇2
传统功率谱剖析等方法，虽然得到了显著提高与全面发展，但因齿轮箱自身结构较为繁琐，存在多种干扰，在故障隐患展现的微冲击信号方面面临提取困难。另外，部分企业围绕齿轮箱装设了监测系统，但并不存在诊断功能，如果发现异常，无法有效解决。基于此，亟待加强故障诊断方面的探索。
齿轮箱的常规故障诊断技术与方法
双特征剖析法。机械故障诊断通常是明确机械零件的具体失效程度，仅仅观察信号自身平稳冲击性功率特性便可，其中前者为正弦和近似正弦信号、某些不足产生冲击的一种随机信号，该信号在基本谱图中展现为各个频率的棒线，但后者能够完整展现于共振解调谱图中，同时，利用和零件特征频率一样的棒线来展示；随机冲击则通过全频杂乱谱线族进行呈现。而双特征剖析法则是依托基本的傅立叶谱图对平稳故障信号属性展开剖析，依托共振解调傅立叶谱图对冲击故障信号属性展开剖析。
一对啮合齿轮包含三个特性频率，具体为两个齿轮对应的轴频率与共有啮合频率，其中前者代表长周期公差反复出现的频率。对于长周期公差，主要包含周节积累误差与基圆偏心等多种，对于短周期故障一般包含个别齿存在损伤、局部存在损伤等情形。而啮合频率除能代表啮合齿轮对应短周期误差外，还能够展现长周期误差，在齿轮诊断环节一定要综合思量长、短周期这两个故障。
矩阵判别排除法。对现场机械而言，其故障诊断通常是参照故障征兆信息研究故障引发因素，机械故障通常是多因多果，简单来说，一种征兆可呈现多种故障，而一种故障可产生多种征兆，原有的推理机制与智能诊断系统存在出入。
在具体的故障分析环节，通过矩阵规则完善判别工作，依托结果寻找原因是常用的过滤法，若不清楚结果，那么任何征兆参数均存在可能；若掌握某些征兆信息，利用矩阵规则判别能够确定其因类，同时，可依照果类获得某种因，所掌握的征兆参数和确定的因呈现负相关，越认清征兆参数，则便越有可能确定唯一的原因。
把能产生果的所有因都列至判别筛选的范畴，若确定征兆信息可靠，矩阵规则合理，通常能够获得满意结果。在征兆认识不多的条件下也可过滤掉某些因，以此来缩小排查范围。
在据果索因环节，横列出所有的因，并在矩阵左行展现规则，在诊断过程，果为核心内容，利用征兆在横列围绕各因实施判别，具体包含是、否和无法确认这三种情形，面向各个因进行打分，若为0便舍掉，若为1便提出。经由此进行过滤排查可明确概率较大的因。对于棒线材轧机，其齿轮箱故障主要具有下述诊断原则，具体见表1。
表1 故障诊断矩阵
利用齿轮故障能够过滤掉轴部件不平衡几率，借助轴承让架故障能够区别开剩余故障。
整合双特征的该方法对应的推理方式见图1。其中主导征兆1选取矩阵判别过滤法，进而将其与剩余征兆区进行区别，最大的差异是面向主导征兆1开展深入诊断时，整合双特征剖析法，具体来说指面向信号自身的冲击及平稳属性一起开展判断工作，若仅仅存在平稳故障信号属性，便是因1；若仅仅存在冲击故障信号属性，便是因2；若存在上述两种属性，便是因3。
图-1 推理方式示例
共振调节技术。旨在通过共振解调技术明确机械设备发生故障隐患时对应的微冲击，借助加速度传感器对机械设备振动进行检测得到轴承与齿轮等由于故障形成的微冲击内容。冲击信号存在限次不计的谐波脉冲，且高频分量较为丰富，借助该特性，通过高频谐振器过滤掉信号中无法有效辨识的低频信息，得到信号内部因碰撞冲击形成的高频成分，从谐振器变换至共振波形，然后从解调电路变换到低频信号，进而能够从幅值与频率出发对高信噪比进行诊断。
工程应用
特征频率提取。借助自主研发提出的共振解调板针对棒线材轧机齿轮箱构建出监测系统，同时，配备于安钢一轧260机组中，经由实测数据探索，及早找到了轴承隐患，并进行诊断分析。
特征频率研究。研究故障频率发现，满足轴承3536滚动体这一故障特征频率，符合相应谐波。
对于没有进行共振解调操作的所有振动频谱研究数据中，只有轴承3536滚动体内部的113.281Hz不能有效指向外，剩余谐波均存在对应值。
最终结论。分析轴承滚动体代表性故障特征和轴承滚动体基本故障频率结构可知，因解调谱与振动谱均存在35636滚珠故障这一特征频率，参照双特征判断法能够明确该轴承发生损坏，同时，因相应元件磨损及间隙增大，所以，可知轴承出现了松动。
综上可知，本文研究出基于共振解调技术形成的数学模型，同时，计算出了对应的脉冲响应，促进了实际应用；经由反复实验和大量数据找到21次故障隐患，并在该基础总结得到齿轮箱常规故障诊断的基本规律；将双特征剖析与矩阵判别过滤法进行整合再推理，为故障诊断结果提供了有效的保障；为全面改善诊断情况，推动功能开发，将神经网络与专家系统进行整合。
齿轮故障诊断 篇3
行星齿轮减速器通常工作在低速重载的恶劣环境下, 而且在整个工作系统中具有重要的地位, 它一旦出现故障会导致整个工作系统的延时或停滞, 势必会给企业带来重大的经济损失。
1 行星齿轮减速器的结构和齿轮故障特点分析
行星齿轮传动系统的基本部件有太阳轮、行星轮、行星架和内齿圈。根据行星齿轮减速器的具体结构有很多不同的分类方法, 简单的我们可以用一级减速、二级减速、三级减速和四级减速来加以区别。其中二级减速以上的减速器的太阳轮采用浮动联接的方式, 因此在故障机理和信号传递路径和方式上有很多相同之处, 运动形式和自身结构都更加复杂, 所以以一级减速行星齿轮减速器为例进行分析。
在一级行星齿轮减速器中, 通常情况下太阳轮固定在主动轴上, 若干个行星轮分别和太阳轮、内齿圈啮合, 通过行星架输出动力或运动。轮系的主要故障有点蚀、齿面磨损、断齿等。常见齿轮故障的发生比例为:齿面磨损为10%, 点蚀为31%, 断齿为41%, 其他为18%。齿面磨损通常发生在齿轮工作一段时间以后, 初期的齿面磨损不易发现, 当磨损达到一定的程度振动信号才有明显的显示, 齿轮的啮合频率及其谐波的幅值明显增大。断齿一般是因为齿轮传动中的循环应力作用超出了轮齿材料的疲劳极限, 逐渐在齿根产生裂纹, 进而发展成断齿。断齿故障的振动信号通常以齿轮啮合频率及其谐波为载波频率, 故障齿轮 (针对太阳轮) 所在轴转频及其倍频为调制频率, 调制边频带宽而高。对于行星齿轮其载波频率为齿轮的啮合频率或其倍频, 调制频率为故障齿轮的特征频率或其倍频。
2 行星齿轮减速器齿轮振动信号的特点
由于行星齿轮减速器传动系统中有既自转又公转的行星齿轮, 它的振动信号不仅包含太阳轮、行星轮、内齿圈和行星架的旋转频率, 还包含它们之间相互啮合的啮合频率。此外还有以上频率的倍频和其他部件产生的振动信号的叠加。
通常, 传感器安装在齿圈或与之相连的箱体上采集振动信号。太阳轮-行星轮以及行星轮–齿圈啮合副的啮合点相对传感器的位置随行星架旋转变化, 使得啮合点至传感器之间的振动传递路径发生变化。这种时变的传递路径对振动测试信号产生幅值调制效应, 进一步增加了信号的复杂性。针对行星齿轮系统的这种特性, 对不同结构的行星齿轮减速器建立适合的振动信号模型是进一步分析信号的基础。国内外的众多学者根据行星齿轮减速器的某些特点建立了与之相应的信号模型和处理方法。澳大利亚新南威尔士大学的BARSZCZ等针对常规诊断方法不能诊断出风电行星齿轮箱内齿圈裂纹的问题, 2009年利用谱峭度有效地提取出故障特征。清华大学的冯志鹏[1]等针对风机行星齿轮减速器的分布式故障和局部故障进行系统的研究, 详细论述了行星齿轮系中太阳轮行星轮和内齿圈的故障机理, 建立了信号模型, 推导出了与之相应的故障特征频率的计算公式, 为行星齿轮系的故障诊断建立了相对较完善的分析方法。但是由于行星齿轮系统自身的复杂特性, 研究者们目前只是通过精简的方法来研究, 忽略了很多特性, 只是针对某一点进行分析, 并没有形成完善系统的诊断方法。并且在研究中也只是以严重的齿轮故障 (严重磨损、断齿等) 作为对象, 并不能够区别早期的故障信号, 而且对于大减速比的多级行星齿轮减速器的研究也非常少。由于一些行星齿轮减速器应用部位很重要, 提高早期故障的预判几率, 避免重大故障的发生才是研究行星齿轮减速器的方向。
3 行星齿轮减速器故障信号的分析方法
鉴于行星齿轮减速器的结构特性, 实际工作中测量到的信号通常包含多种频率成分, 如何从中分离出故障信号和识别故障类型是解决问题的关键。冯志鹏[1]等提出了基于经验模式分解的频率解调分析方法和行星齿轮减速器的振动信号的调幅特点。提出了本质模式函数的选择原则, 推导了瞬时频率Fourier频谱的解析表达式, 提出了幅值解调分析方法, 推导了包络谱的解析表达式。在分析时要考虑齿轮啮合的瞬时冲击因素, 齿轮刚度的影响和相位变化。在现在的行星齿轮系统中, 多级行星齿轮减速器通常应用于非常重要的场合, 它的结构更加复杂。因此, 对于它的齿轮故障诊断需要融合基于实时信号处理的时域同步平均方法, 提高信号的真实性, 运用现代的信号采集技术, 进行实时有效的检测。要综合利用多种手段, 提高行星齿轮系齿轮故障预判的准确性。
4 结语
(1) 论述了行星齿轮减速器齿轮故障的诊断分析特点和信号处理方法。 (2) 提出了多级行星齿轮减速器齿轮信号分析的难点, 分析了采用多种技术融合来预判行星齿轮减速器齿轮故障的可行性。
参考文献
齿轮故障诊断 篇4
摘 要：齿轮传动式机械中最重要的应用最广泛的一种传动形式，对齿轮传动的最基本要求是运转平稳且有足够的承载能力。齿轮润滑剂不仅能降低摩擦，提高传动效率，还可以减少震动、降低噪音和散热。齿轮润滑剂是齿轮传动装置的血液。
关键词：齿轮传动；润滑方式；承载能力；传递
一、齿轮传动
齿轮传动是现代机械中应用最广的一种传动形式。它的主要优点是：
（一）瞬时传动比恒定、工作平稳、传动准确可靠，可传递空间任意两轴之间的运动和动力
（二）适用的功率和速度范围广
（三）传动效率高，η=0.92-0.98
（四）工作可靠、使用寿命长
（五）外轮廓尺寸小、结构紧凑
因此齿轮传动在现代机械中应用极为广泛。
二、齿轮传动的润滑方式
（一） 开式齿轮
开式齿轮一般用润滑油或润滑脂定期人工加油润滑。开式齿轮速度较低、载荷大、工作环境多尘且可能有水分，为维持一定的润滑油膜，避免流失，常选用粘度高（215–650cSt100oC）、吸附性好、防锈性好的沥青质开式齿轮油。速度不太高的开式齿轮可采用脂润滑。若在钙基、铝基、锂基脂内加入石墨、二硫化钼或其它极压添加剂，可以提高其承载能力。
（二） 闭式齿轮
闭式齿轮的润滑方式根据节圆圆周速度v的大小来决定。一般v≤15m/s时采用油浴润滑，v>15m/s时采用喷油润滑。
三、 齿轮传动润滑的作用
（一）减少相对运动表面的磨损，提高效率，延长使用寿命
（二）促使齿合面间动压油膜的形成，以油膜作为载体，提高承受能力
（三）润滑油膜的形成，可以防止金属表面的尘埃直接接触，减少应力集中，延缓齿面破坏
（四）浸油润滑特别是循环润滑液能够散发出去，可以排除因箱体温度过高而产生的种种故障
（五）润滑良好，可以减少震动和冲击，润滑液可以减少机体损坏，降低噪声污染等
（六）润滑剂一般油性较好，可以防止金属表面的腐蚀，能够保护金属零件表面光泽和耐用
总之，润滑的作用是能使传动件表面之间能够形成理想的动压油膜起到承受负荷，减少摩擦磨损，提高转动效率减少动力消耗，延长使用寿命的良好效果。
四、齿轮传动润滑故障的常见形式
（一）运转不灵， 动力损耗大
机械设备在工作过程中，传动件常常会出现卡住，断续运转和运转不均匀等现象，在这种情况下，设备无法正常的传递负荷、传递运动且能量损耗又特别大。
（二） 振动大，噪声高，环境污染严重
机械设备启动后，有时还会产生较大的颤动现象。在这种情况下，严重污染环境，使生产现场失去安全感，影响生产。
（三） 温度过高，热变形大，引起损坏
减速机部件工作一段时间后，箱体内油温急剧上升，有时还会冒烟，漏油现象严重。在这种情况下，由于箱体内温度过高，有些零件会融结产生故障，有些零件热变形大，精度会出现下降，会出现异常损坏，还会降低材料强度，引起破坏。
（四）齿轮副等主要零件，如果在齿合面间的油膜破裂，齿面失效
减速机部件在工作过程中，各种零件均有损坏的可能，但出现几率最高，因损坏而报废的零件，是这些齿轮副，涡轮副，轴承等齿合传动关键零件了，它们在恶劣的工况条件下，齿合面间无法形成良好油膜或形成了又很快破坏了，因此，齿轮副、涡轮副、轴承表面就会出点蚀、胶合、塑性形变、严重磨损、冲击断裂熔焊等齿面失效形式，使机械设备不能正常工作。
五、齿轮传动润滑故障的原因
机械设备的故障形式有多种，产生的原因是错综复杂的，并由许多因素决定，与设计、加工、使用有密切联系，但不少学者专家认为，机械设备的故障、传动件的失效，尽管原因好多，但80%的故障与润滑油不良有关。例如：齿轮传动、涡轮传动、轴承等，组成零件的材料大多数是不同的金属材料组合而成。工作过程中，始终处于相对运动状态，担负着传递载荷，传递运动的任务。如果设计不合理、精度不能保证、间隙控制不合适、材料低劣或选配不当、润滑剂性能差或选用不合理等，再加上工况条件恶劣等客观因素，齿面见没有形成良好的动压油膜，或形成后又很快破裂了，润滑状态欠佳，使金属处于直接接触的摩擦状态，应力集中严重，摩擦磨损严重，能耗、发热大。因而，使齿面损坏，造成恶行循环不断出现故障，甚至使零部件报废和设备损坏。
六、齿轮传动润滑故障预防措施
（一）在设计时选用的结构、参数、润滑装置、材料及润滑油品等，都需要根据机械设备作用特点和环境条件来确定，保证或尽可能使传动件在工作过程中具有良好的润滑状态
（二）制造时，零件的加工精度，工艺方案装配等，也需要考虑尽可能促进和满足动压油膜润滑的形成
（三）在使用维修时要多观察，多做早期故障诊断，及时排除故障，加强设备的维修保养，使能量损耗降低到最小程度，把机械设备的利用率提高到最高程度
（四）购置机械设备时，要谨防劣质产品；启动设备时，要按规定严格检验润滑系统的工作状态；传动部件的润滑绝对不能采用变质报废润滑油或润滑脂等
七、结语
齿轮箱远程故障诊断分析及实验 篇5
齿轮箱作为机电设备运行中不可或缺的连接和动力传输部件, 它的正常运行直接决定着整台机电设备的正常运转, 但由于齿轮箱内部结构复杂, 工作强度大, 很容易受到磨损发生故障, 因而我们致力于齿轮箱远程故障诊断的研究具有重要的现实意义, 可以实时监测设备的运行情况, 及时调整设备运行参数, 确保生产的平稳、有序[1]。
1 齿轮箱典型故障分类
通过分析, 把齿轮箱经常出现的故障分类如图1所示。整个齿轮箱系统是一个包含有传动轴、轴承、齿轮以及箱体结构等机械部件的复杂动力系统, 在齿轮箱不断运转的工作过程中, 较容易发生机械故障的是齿轮、轴承和传动轴部件, 而箱体出现故障的概率往往较低。
在齿轮工作过程中, 由于某些原因丧失工作能力或功能参数值超过所允许的最大界限值, 被称为齿轮故障。齿轮故障表现形式多样, 总体上来说可以分为两类:一类是由于初始制造过程或安装失误导致的, 这类故障常表现为轮齿外圆和内孔不同心、齿轮啮合中的齿形误差以及轴线不对称等[2]。第二类是齿轮在长期的运转过程中慢慢形成的, 由于齿轮表面在承受较大负载的同时, 相互啮合的轮齿之间又存在着相对滑动和滚动的作用力, 并且相对滑动时的摩擦力作用在极点两侧的方向相反, 因而产生了力的脉动现象, 长时间的机械运转直接导致齿面发生磨损、胶合、齿根裂纹甚至发生断齿现象。
在齿轮箱的机械部件中, 轴也是很容易发生故障的零部件之一。当存在较大负载对轴进行冲击时, 会使得轴发生弯曲变形, 从而直接导致齿轮箱故障的发生。在对齿轮箱故障诊断的研究过程中, 我们发现不同弯曲程度的轴对齿轮箱故障的影响程度是不同的, 也会伴随不同的故障特征, 因而轴的弯曲可以定位为严重弯曲和轻度弯曲[3]。轴产生严重不平衡也会导致故障的发生, 其产生的原因来自两个方面:
1.1 在制造和加工过程中导致的问题, 新铸造的轴出现严重不平衡的现象。
1.2 长期在较大负载的情况下工作, 由长期负载发生的变形。
2 齿轮箱故障诊断实验
实验平台由齿轮箱、数据采集器、直流电机等组成, 可以模拟出齿轮箱齿轮最可能发生的故障类型, 比如齿轮的断齿、齿面剥落、齿轮均匀磨损、偏心等故障模式, 并能够实时采集各种故障信号, 实验平台的结构示意图如图2所示。
2.1 被测对象:
齿轮箱中的齿轮。
2.2 通道的选取:
对二级齿轮箱中的齿轮进行故障诊断时, 需要对三个通道的信号值进行提取后作一定分析处理。
2.3 电荷放大器:
为提高测试精度, 尽可能让A/D板得到等同的信号电压需求, 我们必须对设备信号进行放大。在本次试验中分别使用WLD振动测量仪和G22型数字振动测量仪对设备的振幅和转速通道进行测量, 通过不断调整电荷放大器的灵敏度获取不同的电压增量。
2.4 A/D采集板:
A/D采集板实现了连续信号向离散信号的转换, 只有离散的信号才能被计算机处理。
2.5 存储:
把放大的信号经过A/D板采集后, 将采集的数据存储在计算机文件中, 从而可完成模拟实验信号数据采集的功能。
齿轮箱试验平台主要包括齿轮减速器、直流驱动电机、变频器等部件, 其中直流电机、齿轮箱均固定在刚性平台上, 变频器可控制电机在一定范围内运转, 试验仪器的布置如图3所示。齿轮箱内部齿轮参数见表1。
1-电动机;2, 4-联轴器;3-齿轮箱;5-发电机;A-电涡流传感器;B, C, D-加速度传感器
本次实验中振动信号的采样频率是20000Hz, 滤波频率是10000Hz, 取样长度为8192, 负载的电压为30V, 电流为0.5A。通过数据采集器, 分别采集齿轮在不同模式及不同转速下 (分别为1000rpm、1500rpm、2000rpm) 各测试点的数据, 再把这些数据传输至计算机存储, 以供分析使用。
图4、图5、图6分别给出当齿轮转速为1500rpm时, 齿轮正常运转、齿轮受到磨损和齿轮点蚀的频谱图。
参考文献
[1]袁楚明, 陈幼平, 周祖德.机械制造设备远程监测与故障诊断技术[J].机械与电子, 2001 (2) :54-57.
[2]王强, 段晨东.机电设备远程监测和故障诊断系统的数据管理[J].计算机工程与应用, 2004 (9) :208-211.
高速列车齿轮箱故障诊断技术研究 篇6
故障诊断与状态检测对于高速列车有着重要而深远意义，国内外现状表明，发展和研究故障诊断技术具有重要性和迫切性[1,2]。例如：1964年，世界上第一条高速铁路-日本新干线在日本诞生，运营时速220km/h，经过40余年的发展都没有旅客伤亡。新干线的安全运行与其不断总结和发展故障诊断技术密不可分。随着电子信息技术的不断发展，信号处理方法的改进，使信息特征的处理上升了一个台阶，从而使故障诊断系统的安全性和可靠性也得到了提高。
我国高速列车对故障诊断技术的研究和应用起步较晚，目前动车虽然正在安全运营，但曾出现很多故障报警，增加了列车的维护成本。与国外发达国家相比，我国的故障诊断技术还存在一定的差距，例如传感器的数据可靠性差;故障诊断机理研究不透彻;系统的可靠性不高等。因此，如何选择合适的信号处理技术，结合智能的故障诊断方法[3]，建立高效可靠的故障诊断系统，是目前国内学者进行的重要研究课题之一。
2 故障诊断过程
设备在发生故障时，其部分特征参数会随之改变，例如：振动、噪声、压力、温度等信号，设备处于正常状态时，参数在某个区间内变化，一旦出现故障参数就会在另外一个区间内变化，如果特征参量选择合适，再选取适当的信号处理方法和故障诊断方法，就可以及时地发现设备异常状态，达到故障诊断的目的。故障诊断过程就是从设备状态监测、特征信息的采集与处理，到根据各种经验与知识进行故障识别与诊断的过程。
故障诊断技术经历了三个重要的发展阶段：一是状态检测阶段(CM)，选择合适的特征参量作为监测对象，应用傅立叶变换、小波包变换[4]等信号处理方法提取有效的特征值;二是故障诊断阶段(FD)，以故障模式分类为目标，选择合理的故障诊断方法，结合粗糙集理论[5,6]、人工神经网络等智能化专家系统，对设备的运行状态进行诊断;三是现代化管理阶段(MM)，根据设备的诊断结果，以智能化通信网络为基础，实现设备的优化控制、安全经济的运行。
3 CRH3高速动车组常见故障分析
3.1 常见故障类型
CRH3动车组在武广线和京津线成功运行，最高时速达到380km/s，满足了对动车组安全高速运行的要求。但受到我国运行环境、制造业水平等因素的影响，动车组在运行过程中出现了一些故障。故障的出现影响动车组的正常运营，增加了维护和维修的成本，若没有及时发现，在高速运行的状态下可能危及乘客的安全。经过对各系统存在的问题进行梳理，主要问题有：
(1)高压系统问题：支架裂纹、弹簧盒失效、风管破裂及接头脱落、车顶高压绝缘子闪络、高压保护引起自动降弓、高压锁闭。
(2)牵引系统问题：牵引变压器冷却油泵断路器(34-F55)脱扣、电机速度超限、辅助变流器Q21接触器故障。
(3)辅助供电系统：辅助变流器预充电电容烧损、双辅变流器风扇支座裂纹、车载电源箱内接触器故障。
(4)传感器问题：弗兰德齿轮箱温度传感器故障、牵引电机速度传感器故障、轴温传感器暖轴报警、牵引变流器冷却单元压力和温度传感器连接器进水。
3.2 典型故障分析及解决方案
CRH3动车组在运行过程中，故障诊断系统曾报齿轮箱轴承温度超限II，动车组限速140km/h运行。齿轮箱是动车重要的传动机构，任何细小的故障都可能引发安全事故，齿轮箱故障诊断系统的灵敏性和可靠性，为动车的安全运行提供了保证。
齿轮箱轴承温度过高，可能是内部零件出现磨损等故障，也可能是传感器本身发生故障。通过对报故障的弗兰德齿轮箱进行途中点温测量和库内检查后，未发现弗兰德齿轮箱异常，更换温度传感器后故障消失，确认是由于弗兰德齿轮箱温度传感器故障引起误报。通过齿轮箱温度超限故障误报，我们可以发现保证故障诊断准确度的重要性。
4 CRH3高速动车组故障诊断系统
4.1 系统构成
高速动车组的故障诊断过程，就是判定动车组各个部分参数的现实状况与理想状况是否有偏差，首先监测状态参量，看其是否与理想状态相符，然后对发现的偏差进行信息合并和逻辑分析，即通过故障诊断方法作出诊断结果分析，接下来提出对故障问题的改正和维护措施，最后对故障和维护的信息资料进行存档，用于以后的经验反馈。
高速列车的控制系统包括中央控制单元(CCU)，人机界面以及多种控制子系统，子系统包括：牵引控制系统;制动控制系统;火灾报警系统;电池控制系统;转向架控制系统;车门控制系统等。各个控制子系统通过通信网络与中央控制单元进行信息交流，完成列车的控制、监测和诊断功能，最后将诊断信息传送到人机界面，为司机和乘务员提供维修处理信息。
4.2 诊断方法可行性分析
目前故障诊断的研究重点已经由传统的人工智能转向新兴的计算智能领域，诊断方法也发展到智能阶段。小波包变换、人工神经网络、粗糙集理论等现代故障诊断方法，虽然在其它机械中得以充分利用，但对于动车故障诊断还不成熟，需要深入研究。
通过安装在动车各个子系统的传感器，可以检测到有用的信号，这些信号经过处理得到相应的特征参量。人工神经网络(ANN)是一种智能化故障诊断方法，具有并行计算能力和可学习性，特征值通过神经网络的诊断能够实现故障模式分类。粗糙集(RS)理论[5,6]是一种基于集合分类理论的数学方法，通过知识的分类和约简，去掉冗余属性，从而简化知识表达的空间维数，优化神经网络的输入向量，缩短网络的训练时间。因此若将小波包分解、粗糙集理论和人工神经网络有机地结合起来，应用于动车故障诊断，可以提高故障诊断系统的准确性和工作效率。
4.3 弗兰德齿轮箱故障诊断改进措施
为了提高弗兰德齿轮箱故障诊断的准确性和工作效率，建立采取多种智能化方法相结合的故障诊断系统，其故障诊断过程分为三个阶段：
(1）信号的采集与处理
动车处于正常运行状态时，应用安装在齿轮箱两侧的温度传感器采集温度信号，作为一组标准样本。在监测过程中，采集动车实时运行时的齿轮箱轴承温度信号作为待测样本。将两组信号数据进行降噪、去均值等预处理，然后应用小波包理论，将信号分解的多个频段，再应用能量谱分析，构造特征值，形成特征参量的样本集。
(2）特征值优化
应用粗糙集理论对齿轮箱温度信号形成的特征值进行优化约简，具体实现步骤如下： (1) 选择合适的离散化方法，将连续的特征值数据进行离散化处理; (2) 以小波包能量谱方法提取的特征值为条件属性，故障模式种类为决策属性，建立决策表并使其相容; (3) 应用粗糙集理论对条件属性化简。首先删除决策表中相同的规则，即重复的实例，然后去掉一个条件属性后，判断信息系统的不可分辨关系，若相同则删除表中该多余的条件属性，最后求出属性的核和约简。一个条件属性的约简即为优化的特征值集合。
(3）故障模式分类
将优化后的特征参量集合作为BP神经网络的输入向量，通过网络的数据分析以及信息整合，其输出即为不同的故障模式类型。最后将诊断结果的信号传递给中央控制单元和人机界面，为相关人员提供监测结果，以便及时作出有效的处理。
5 结语
CRH3动车组在设计、生产和运用管理部门的协调配合下，共同建立了较为全面的安全运行监控体系，为高速动车组行车安全奠定了基础。基于粗糙集理论的智能化故障诊断方法，可以优化特征值集合，通过简化人工神经网络的输入向量，提高故障诊断的效率和准确率，以便尽早发现故障或异常状态，从而提高动车组运行的可靠性，降低维护的成本。
摘要：介绍了高速动车组故障诊断过程和常见故障类型, 以弗兰德齿轮箱典型故障为例, 详细分析了动车组故障诊断系统的特点, 应用小波包分析、粗糙集理论和神经网络等方法, 通过优化特征值来改进故障诊断系统, 从而提高动车组故障诊断系统的准确性和工作效率。
关键词：CRH3动车组,故障诊断系统,故障诊断方法
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频谱分析在齿轮故障诊断中的应用 篇7
齿轮减速箱在运行中与其状态有关的特征有振动、温度、噪声、润滑油中的磨粒等。齿轮故障比较复杂, 齿轮装置振动的特征提取量具有测试方便、反应迅速、信息量全面、方法较成熟的特点。目前, 齿轮的故障诊断主要是通过对运行中的动态信号的分析处理来实现的, 一般有时域、频域和幅值域三种。频域分析是对信号进行FFT变换, 得到频谱图, 频谱突出了信号在各频率下的强弱变化, 可以根据频谱特征来判别设备的状态和进行故障分析。频域分析方法的多样性和诸多优点, 使其成为故障诊断中应用最多的方法。在实际工作中, 通常会先利用常规的时域分析做出初步故障判断, 再利用频谱方法得出齿轮故障精密诊断结果。
二、减速机的结构简图及测点布置
齿轮工作过程中的常见故障有减速机轴承振动噪声及发热、齿轮啮合不良及振动。现场监测过程中, 发现减速机的传动轴及齿轮啮合部噪声大, 振动增大。为确保齿轮减速箱的正常运行, 随时掌握其运行情况, 应在减速箱的两级齿轮啮合处及轴承位置设置水平、垂直两个测点。通过安装在齿轮箱上的加速度传感器测得振动信号, 并对振动信号进行频谱分析, 可有效评价齿轮箱齿轮和轴承的质量, 并对异常振动源进行诊断。
图1为齿轮箱的示意图。设备的相关技术参数包括: (1) 电机的额定转速为1 500 r/min, G1, G2, G3, G4分别表示两级减速齿轮箱的四个齿轮。齿轮齿数分别为Z1=8, Z2=96, Z3=8, Z4=100。 (2) 测试设备为YVD-5904手持式动态信号分析仪和ICP加速度传感器。动态信号分析仪的采样频率为1.28kHz, 分析频率为500Hz, 频域线数为400线。 (3) 测试位置和传感器安装位置。根据减速箱外壳为铝合金, 在线监测时应采用刚性高的蜡固定传感器, 其特点是频率特性好, 但不耐高温。选择将传感器安装在减速机的两级齿轮啮合处及轴承位置设置水平、垂直两个测点。
三、减速机齿轮故障机理分析与诊断实例
在电机空载的情况下测试了电机的工频。测试数据显示共振峰值频率在25Hz, 幅值为0.02mm/s。由此计算出电机的工作转速为1 500r/min, 并可计算出各级啮合频率:主轴1的转频fr1=750 r/min (12.5Hz) ;中间轴2的转频fr2=Z1fr1/Z2=62.5 r/min (1.04Hz) ;输出轴3的转频fr3=Z3fr2/Z4=5r/min (0.083Hz) ;Z1与Z2的啮合频率fc1=fr1Z1=fr2Z2=100Hz, Z3与Z4的啮合频率fc2=fr3Z3=fr4Z4=8.3Hz。
根据主轴和各级齿轮传动啮合频率所在的范围, 设定以下几个频率为监测时需要重点关注的频率和幅值:主轴1、2、3的转频, Z1与Z2的啮合频率以及倍频, Z3与Z4的啮合频率以及倍频。图2是测点1减速箱振动分析的时域波形图和振动频谱图。
图3是测点1减速箱振动分析的频域峰值图谱, 从频谱分析图中显示边频啮合频率的边频不是很多, 主要峰值以主轴1的转频 (12.5Hz) 、电机的工作频率 (25Hz) 和Z1与Z2的啮合频率及其倍频为主 (100Hz、200Hz、300Hz、402Hz、492.5Hz) 。其中, 以Z1与Z2的齿轮啮合频率的倍频峰值最高, 说明Z1与Z2的齿轮啮合是主要的振动源。据此, 判断G1与G2齿轮啮合存在局部缺陷。另外, 频谱图中存在次较高峰值的是主轴1的转频, 且其振动速度值高于一倍频, 很可能存在由于转轴不对中或不平行引起的齿轮啮合不良。
图4是测点2的减速箱振动分析的时域波形图和振动频谱图, 从频谱分析图中没有发现明显的高频故障成分, 说明G3与G4齿轮啮合良好。
四、现场验证
停机后检查设备, 发现减速机G1与G2齿轮啮合表面有剥落现象, 与上述诊断结果吻合。由于处理及时, 避免了一起重大设备事故, 说明应用状态监测技术, 可以快速、高效地检测出设备的故障, 提高设备的运转安全性, 有效降低企业因设备故障带来的经济损失。
摘要：针对减速机传动轴及齿轮啮合部噪声及振动增大的现象, 进行精密诊断, 结合时域及频谱方法进行分析, 找到了故障源并及时消除, 避免了设备的继续劣化及恶性事故的发生。实例结果表明, 该方法可行、有效。
关键词：频谱分析,齿轮,故障诊断
参考文献
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[2]万年红.空压机组的状态跟踪与故障诊断[J].宝钢技术, 2002 (5) .
齿轮故障诊断 篇8
1 故障诊断分析系统
1.1 试验台设计
齿轮箱故障源信号试验台要求能够方便地调节地铁车辆齿轮箱的转速, 能够模拟实际工况, 主要是对载荷和运动情况进行模拟。整个试验台安装完成后如图1所示。
1.2 数据采集分析系统
数据采集分析系统采用了SKF的MasCon/ProCon便携式在线监控系统, 它是一套专家向导的分析软件, 能够实现智能化的机器状态诊断, 对机器和过程的正确评估提供专家意见。该系统可以简捷地计算且直观地显示出轴承相应的故障通过频率, 帮助分析师正确分析轴承的状态。该产品系列已经大量用在铁路运输、航运、电力等行业。试验测试系统流程如图2所示:
2 数据采集处理实例
2.1 参数确定
试验测试用齿轮箱是试验室的某地铁车辆齿轮箱, 此齿轮箱传动比为6.69, 齿轮为斜齿轮。试验过程的高速端转速为1 805 r/min (转频为30 Hz) , 对应的低速端转速为270 r/min (转频为4.5 Hz) , 齿轮啮合频率为481.5 Hz。轴承缺省故障通过频率计算如表1所示。其中FTF为保持架故障通过频率, BPFI为内圈故障通过频率, BPFO为外圈故障通过频率, BSF为滚动体故障通过频率。
2.2 数据采集处理结果
图3、图4分别为小轴承端、大轴承端测得的水平方向的振动加速度包络信号。图中的标识分别为小轴承、大轴承的保持架故障缺省频率、滚动体故障缺省频率、外圈故障通过频率和内圈故障通过频率。
通过图3和图4可以看出图中大、小轴承对应的故障通过频率的幅值均没有出现峰值, 而且幅值都较小, 一般认为加速度包络小于0.5gE, 还没有进入轴承早期失效阶段, 表明轴承的运行情况良好。
3 结论
本文利用MasCon48P在线监测系统搭建了地铁车辆齿轮箱轴承故障状态监测系统, 通过试验, 发现系统能够方便直观地识别出轴承的故障缺省频率, 为下一步实现对在线运营的地铁车辆齿轮箱的状态监测及典型故障分析打下了一定的基础。
摘要：利用MasCon48P在线监测系统搭建了地铁车辆齿轮箱轴承故障状态监测系统, 为实现对在线运营的地铁车辆齿轮箱诊断状态监测打下了一定的基础。
齿轮故障诊断 篇9
1 故障背景
郑州一工地某盾构组装完成正在调试亟待始发, 调试刀盘系统时, 在添加主轴承齿轮油过程中, 出现主轴承齿轮油泄露故障, 主轴承齿轮油从土仓内主轴承外密封部位流出, 泄漏量大, 如图1 所示。经了解, 该盾构在进场前检修过程中, 根据上个项目的情况将主轴承拆解开, 对主轴承结构及密封系统进行了检查, 主轴承滚柱、保持架及跑道等无明显磨损, 密封衬环在第一道外密封处有一道4mm深的磨痕。由于这种槽痕间隙的存在会对主轴承密封唇口的密封性能造成影响, 根据主轴承的设计, 对密封衬环的位置进行了调整。
2 原因分析
主轴承润滑系统的密封结构如图2 所示, 外密封由一道迷宫密封加三道唇形密封组成, 第一道迷宫密封使用的是HBW (CONDAT) 密封油脂, 第一道和第二道唇形密封之间密封腔注入EP2, 第二道和第三道唇形密封之间是泄露检测腔;密封衬环的外圆周表面与主轴承密封的唇口接触, 依靠油脂对密封唇口的压力起到良好的密封性能, 密封衬环的内圆周表面与主轴承环形法兰之间不存在相对旋转, 依靠机械结构和一道O型密封圈保护主轴承密封性能。
从图1 可以直观地看出主轴承齿轮油从土仓内主轴承外密封部位泄露, 结合主轴承润滑系统密封结构的分析, 齿轮油漏油的原因有两个可能:①密封衬环的外圆周, 密封衬环外圆周与主轴承密封唇口之间的压力不足或存在间隙, 造成齿轮油泄露;②密封衬环的内圆周, 密封衬环内圆周O型密封圈失效或结构形成通道都存在造成齿轮油泄露的可能。
盾构进场前检修过程中, 主轴承拆检时已更换主轴承密封, 针对密封衬环外圆周上的磨痕, 也对密封衬环进行了调整;但在调整密封衬环时, 未对密封衬环内圆周以及O型密封圈进行检查, 故齿轮油从密封衬环内圆周泄露的可能性更大。在始发井下拆下密封压环后, 可以明显看出齿轮油从内圆周泄露 (图3) , 通过调整密封衬环, 泄露量明显减小, 可以确认为O型密封圈失效。
3 处理措施
根据对主轴承密封系统的分析和现场检查情况, 确认故障原因为密封衬环内圆周O型密封圈失效, 提出了3 种方案。
方案一:不拆卸刀盘, 不拆解主轴承外密封系统, 向外顶出密封衬环, 通过密封衬环调整螺栓孔向密封衬环内圆周注入密封胶, 调整密封衬环, 依靠密封胶达到密封效果。
此方案主要考虑到施工成本、工程工期、维修人工问题, 但主轴承工作负荷大、时间长、土仓内条件恶劣, 密封胶的密封性能能否确保, 注入密封胶的扩散范围是否充分, 密封效果的保证时间能否满足要求, 存在较大风险, 最终放弃。
方案二:在始发井下拆下刀盘, 拆解主轴承外密封系统, 清洗密封衬环内圆周, 更换内圆周O型密封圈, 清洗主轴承外密封, 重新组装。
这个方案能在根本上解决齿轮油泄露故障, 但在井下前盾竖放, 水平拆解主轴承外密封系统存在一定的施工难度。这个方案综合考虑了施工成本、工程工期问题, 并且维修人员有类似施工经验, 故选取了此方案。
方案三:盾构拆机, 吊出刀盘、前体, 前体翻身, 在地面拆解主轴承外密封系统, 清洗系统更换内圆周O型密封圈, 恢复主轴承, 重新装机。
这个方案是个稳妥的根本性解决办法, 但盾构拆机, 前盾吊出, 工程量大, 成本高, 工期紧, 人工需求多。现场盾构组装完成亟待始发, 工期无法满足, 专业维修人员不足等原因导致此方案无法实施, 最终放弃此方案。
结合现场情况, 选定第二种方案, 采取了以下措施:①由于盾构组装用250t履带吊已撤场, 现场租赁一台130t汽车吊挂起刀盘, 拆下刀盘后, 因起吊空间不足, 无法吊出, 将刀盘前移, 留出足够空间, 刀盘斜靠在掌子面上, 用倒链等固定;在刀盘与前盾之间的空间内搭设作业平台;②将检查时拆下的密封压环固定在刀盘上, 按图2 所示位置, 依次将主轴承密封、密封隔环拆下清洗;③将密封衬环向外顶出, 清洗密封衬环内圆周以及环形法兰, 检查内圆周O型密封圈, O型密封圈老化磨损;④更换O型密封圈, 依次安装密封衬环、主轴承密封及隔环、密封压环;⑤在主轴承润滑系统中添加齿轮油, 观察主轴承外密封部位, 无泄漏;向主轴承外密封注入EP2、密封油脂, 开启主轴承润滑系统, 运转主轴承, 运行正常;⑥拆除作业平台, 安装刀盘, 转动刀盘, 运行正常, 恢复调试。
4 结语
此次故障处理过程, 按原理分析、故障排查、制定方案的处理程序, 彻底高效地解决了齿轮油泄露问题, 为类似案例提供了一种故障处理思路。此次主轴承密封衬环调整过程中, 未提前考虑密封衬环内圆周的密封性能, 对此后主轴承密封维修工作也起到一个经验教训的意义。
摘要：通过对盾构主轴承密封结构和主轴承润滑系统的分析研究, 经现场检查确定故障原因并提出解决方案, 重点对故障诊断过程与处理方案进行了介绍, 可以对类似案例提供借鉴。
关键词：盾构主轴承,齿轮油泄露,密封衬环,故障诊断
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