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1、第6期(总第199期)机械工程与自动化No.62016年12月MECHANICALENGINEERING&AUTOMATIONDec.文章编号:1672-6413(2016)06-0136-03基于分形滤波和局域波分解的齿轮箱轴承故障诊断﹡潘铭志1,王莲花2,许昕3,潘宏侠3(1.晋中学院机械学院,山西晋中030619;2.包头职业技术学院,内蒙古包头014030;3.中北大学机械与动力工程学院,山西太原030051)摘要:提出了一种基于分形滤波和局域波分解对齿轮箱进行故障诊断的方法。针对齿轮箱工作环境
2、的影响,传感器采集的信号含有噪声干扰,先使用分维数作为模糊系统控制系数的分形滤波器对振动加速度信号进行处理,以提高信号信噪比,然后用局域波分解算法将消噪数据进行处理,得到基本模型分量和剩余成分,最后对每一个基本模型分量做出功率谱图进行频谱分析,从而识别出齿轮箱轴承故障。关键词:分形滤波;局域波分解;齿轮箱轴承;故障诊断中图分类号:TH165+.3文献标识码:A0引言n(n2-1)EIfq=.(2)齿轮箱在机电装备中起到连接、变速、扭矩传递和2a2πn2+1M动力输出的作用,其工况将对机电装备的正常工作产
3、其中:E为弹性模量;r为滚动体半径;ρ为材料密度;n生直接影响。齿轮箱结构复杂,由轴承、轴、齿轮、壳体为振动阶数;a为内、外圈横截面直径;I为内、外圈横等不同部件组成,同时由于工作时工况复杂、承受大载截面的惯性矩;M为内、外圈质量。荷、高转速,以及加工装配时的误差等情况,极易导致1.2各部件故障旋转频率特征(低频段)一些齿轮发生轴不对称、轴承失效等故障。据统计:齿当轴承的某一部件产生故障征兆时,由于部件间轮箱故障的60%是由齿轮本身失效引起,19%是由轴转动的周期性,故障信号会具有一定的脉冲特性,因此承
4、失效引起,10%是由轴的失效引起。因此齿轮箱主可以从具有脉冲特性的低频频率中对各部件进行故障要的故障分为齿轮本身失效、旋转轴弯曲和轴承失效。诊断。轴承典型的失效模式为裂纹断裂、疲劳失效、点蚀、磨轴承外圈故障特征频率为:损和胶合等,其中,裂纹断裂和点蚀最为常见。NZdfo=(1-cosα).(3)1齿轮箱滚动轴承故障特征分析2×60D在轴承的故障诊断中,主要针对故障信号两个部轴承内圈故障特征频率为:分(低频与高频)进行分析。信号的低频部分主要成分NZdfi=(1+cosα).(4)由轴承故障部件间转动频率
5、构成,高频部分则是由轴2×60D承各故障部件的固有频率构成。其中:N为内圈的转速;d为滚动体的直径;Z为滚动1.1各部件的故障固有特征频率(高频段)体的个数;D为轴承节圆直径;α为接触角。由于轴承各部件受形状结构、加工材料、加工工艺轴承的故障信号与啮合频率、转频产生调制现象。和装配状态等因素的影响,因此轴承的各部件固有频2基于分形理论的滤波消噪率故障特征普遍存在于1kHz~10kHz这一频率段在本文中,针对特定的测试对象,采用了短时分维中。数作为模糊控制参数的分形滤波器,取得了不错的降轴承滚动体固有频率
6、故障特征为:噪效果。正常工况的消噪前、后对比如图1所示。0.424E3基于局域波分解的特征提取原理fn=r2ρ.(1)对于分量的提取就是把一个信号数据序列x(t)轴承内、外圈固有频率故障特征为:分解成为有限个数量的基本类型分量Cn(t)以及一个﹡国家自然科学基金资助项目(50875247);国家自然科学基金资助项目(51175480);山西省教育厅高等学校科技创新项目(2014148)收稿日期:2016-10-11;修订日期:2016-10-25作者简介:潘铭志(1977-),男,山西太原人,讲师,博士
7、,主要从事信号处理和故障诊断方面的研究工作。2016年第6期潘铭志,等:基于分形滤波和局域波分解的齿轮箱轴承故障诊断·137·趋势项Rn(t)之间的和,如h1(t)为初始信号x(t)的局在正常工况下转速为1200r／min时,选取测点Ⅴ部均值,那么初始分量h1(t)为初始信号x(t)与上下处长度为1s的数据,经过分形滤波器降噪后再进行包络均值m1(t)之差,由于提取局部均值会存在误差,局域波分解,得到9个基本模式分量和一个剩余分量,一些不满足瞬时频率限定条件的波形依然在h1(t)中,对前5个分量进行功率
8、谱分析,如图3所示。表4齿轮及轴的主要特征频率Hz因此对h1(t)继续筛选,则h11(t)=h1(t)-m11(t),直一倍频二倍频三倍频到第k次时h1k(t)满足条件,有h1(k-1)(t)-m1k(t)=输入轴转频204060h1k(t)=C1(t),C1(t)就是从x(t)中分解出来的第一个中间轴转频8.695617.391226.0872局域波分量,依次筛选下去得到C2(t)、C3(t),…,输出轴转频1.93253.86475.7
