汽车变速器轴承故障的诊断技术

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时间:2019-10-17

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1、汽车变速器轴承故障的诊断技术摘要:社会经济的快速发展,汽车已经进入寻常百姓家,汽车的安全性严重影响着驾驶员的生命安全。该文在阐述汽车变速器轴承故障诊断分析重要性的基础上,深入分析了滚动轴承发生故障的原理,并运川相应的处理技术进行解决,从而保证汽车的安全性。同时重点研究了汽车变速器轴承故障诊断有关技术。关键词:变速器滚动轴承频谱细化中图分类号:U472文献标识码:A文章编号:1672-3791(2015)02(c)-0035-01变速器是汽车的主要传动部件,其生产质量以及运行情形严重影响着汽车总体应用状况。而变速器屮的齿轮与轴承以及同步器等有关部件工作

2、状况十分复杂,在变速器性能逐渐创新与改进下,结构变得更为复杂,以往的听、触摸以及看等诊断方法己经难以满足时汽车快速发展要求。同时变速器相关生产单位要求变速器的整休生产质量可以快速完成在线检测诊断,但是客户要求汽车可以在不开箱解体基础上完成变速器故障有效预报以及诊断。对此,应该综合电子和物理以及计算机等先进检测与故障诊断技术,将其运用在汽车变速器轴承故障诊断中。同时深入研究不解体基础上,有效、科学地检测出汽车变速器轴承故障诊断的技术。1汽车变速器轴承故障种类滚动轴承存在许多损坏方式,比较普遍的是疲劳失效和断裂失效以及胶合失效等。同时滚动轴承故障还能够分

3、成分布故障和局部故障,其中分布故障一般是表面波纹度和不対中等多种方式,而局部故障一般是轴承元件出现裂纹和划痕等各种方式。疲劳剥落作为轴承实效的重要原因,其是因为滚动体在相关滚道中反复承受并不均匀的载荷所发生的。在滚动轴承进行工作时,滚动体与内圈会不断进行旋转,而且滚动体和滚道相接触的表面会承受脉动循环交变应力作用。若是应力超出了材料自身疲劳极限,并且在载荷的反复作用一定期限后,就会在表面上产生一定的裂纹,同时还会慢慢发展至接触表面,从而导致表层的金属以片状进行剥落,产牛凹坑,进一步导致轴承发生冲击性振动,严重影响轴承的应用年限。引发滚动轴承损坏的原因

4、主要是滚动体与滚道Z间相对运动和外界污染物的不断侵入,导致润滑效果下降,同时装配不合理也会在一定程度上加剧轴承的蘑损或是擦伤。同时磨损量也会严重影响轴承应用年限,磨损造成轴承的游隙不断加大,在一定程度上降低了机械精度,加大振动以及噪声。除此之外,烧伤主耍是因为异常发热,从而造成轴承熔粘难以旋转,或者是滑动面变得更加粗糙。若是出现此种损伤的轴承,因为受到热的影响导致轴承硬度不断降低,所以有时就会造成轴承报废。在滚动轴承需要承受相对较大的静载荷或是冲击载荷时,就会导致滚动体与滚道接触位置应力超出了材料自身屈服极限,进而形成永久性变形。2汽车变速器轴承故障

5、诊断方法分析2.1振动水平诊断技术经过把测量的相关振动均方值(RMS)与所允许的门槛值进行比较,能够看出齿轮以及轴承的具体运行状况是否正常,通常情况下RMS值和齿轮以及轴承异常程度存在正比例关系。在大多数状况下,特别是故障发生的初期,振动RMS值发生的变化并不是很明显。但是其他有关原因比如说噪声或是润滑油不良,会造成振动水平发生突然变化。因此该种技术运用比较少。2.2峰值因素技术峰值因素技术主要指振动峰值和有效值的比,而振动峰值以及有效值能够利用振动测量设备获取。依据某公司的报道,峰值因素有关参数能够当作齿轮以及轴承故障初期的诊断参数,若是在1〜10

6、Hz间进行测量就会可以获取相对更为明显的效果。此种诊断技术速度比较快,而且操作简单,需要应用的设备成本相对偏低,但是存在的缺点就是其它相关振动源发生振动会对峰值因素造成一定的影响。2.3SPM(冲击脉冲技术)冲击脉冲方法是针对滚动轴承初期故障冇效检测的技术。若是轴承损坏之后在运转过程中会形成冲击脉冲,进而导致轴承或是检测系统出现共振,通过窄带滤波Z后的信号幅值具体大小就展现出冲击力的具体大小,直接关系到轴承具体损坏状况,其主要是将冲击脉冲级作为诊断参数。此种方法存在的缺点就是诊断参数和轴承自身的几何尺寸以及轴转速存在一定关系,同时会遭受高频坏境下的噪

7、声干扰比较大。许多实践表明在环境相对单纯下,此种技术是现阶段变速器轴承故障诊断比较有效的技术之O2.4频谱细化从频谱分析方面而言,故障特点信息常常会集中于某一个频段中。为了能够有效提升判断的精确性以及可靠性,就应该在该频段之内具备相对较高的频率分辨率。而频谱细化技术主要是应用移频原理仅仅在相关的某段频段屮进行和基带分析相同的多谱线深入分析,从而很大程度上提升分辨率。同时频谱细化技术从细化分辨率与提升运算速率方面而言具备良好的效果。2.5倒频谱分析技术倒频谱分析技术主要是依据故障信号能够进行调制的原理。其能够有效识别出相对复朵、繁琐频谱图屮冇关周期结构

8、,可以有效分离与提取密集泛频信号为中的有关周期成分,针对具备同簇谐频或是异簇谐频等比较复杂的信号完成有效识别

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