齿轮传动系统维修新工程方式

　　对于现在机械工程中的新应用维修方式有哪些呢，要如何来促进现在机械工程新管理方针呢?本文是一篇机械工程论文。随着小波分析技术的发展及计算机容量和运算能力的飞速发展，最近人们开始对连续小波变换应用于故障诊断分析。连续小波变换能为基小波的选择提供很大方便，当己知需检成分的特征时，就可以选取成构造与之对应的基小波，作连续小波变换来揭示这些成分的分布和大小。

　　摘要：本文介绍了齿轮的几种典型故障的特征及诊断方法。在齿轮故障诊断过程中，应用振动诊断方法可以解决齿轮的绝大部分问题。

　　关键词：齿轮故障;故障诊断;振动,机械工程论文

　　1引言

　　随着科学技术的不断进步，机械设备向着高性能、高效率、高自动化和高可靠性的方向发展。齿轮由于具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等优点，是改变转速和传递动力的最常用的传动部件，是机械设备的一个重要组成部分，也是易于故障发生的一个部件，其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。

　　机械论文范例：《工程机械与维修》，《工程机械与维修》1994年创刊，是综合性权威刊物。本刊集指导性、信息性、技术性、实用性于一体工程机械行业的刊物。坚持为社会主义服务的方向，坚持以马克思列宁主义、毛泽东思想和邓小平理论为指导，贯彻“百花齐放、百家争鸣”和“古为今用、洋为中用”的方针，坚持实事求是、理论与实际相结合的严谨学风，传播先进的科学文化知识，弘扬民族优秀科学文化，促进国际科学文化交流，探索防灾科技教育、教学及管理诸方面的规律，活跃教学与科研的学术风气，为教学与科研服务。

　　在机械设备运转过程中，齿轮传动系统通过主、从动齿轮的相互啮合传递运动和能量，这个过程将产生一定形式的机械振动。而诸如磨损、点蚀、制造误差、装配误差等齿轮和齿轮传动系统的各种缺陷和故障必然引起机械振动状态(或信号)发生变化。因此，在齿轮传动系统的振动信号中，蕴涵有它的健康状态(故障与无故障)信息，监测和分析振动信号自然就可以诊断齿轮和齿轮传动系统的故障。

　　2影响齿轮产生振动的因素

　　在齿轮的传动啮合过程中，影响齿轮产生振动的原因很多，有大周期的误差也有小周期的误差。产生大周期振动的因素主要是齿轮加工过程中的运动偏心和几何偏心以及安装中的对中不良;产生小周期振动的因素主要有齿轮加工中的主轴回转误差，啮合刚度的变化，齿轮啮入、啮出冲击，以及在运行过程中产生的断齿、齿根疲劳裂纹、齿面磨损、点蚀剥落、严重胶合等等。其中啮合刚度的周期性变化是齿轮系统振动的重要激振源之一。它的周期性变化主要由以下两个原因所致：一是随着啮合点位置的变化，参加啮合的单一齿轮的刚度发生了变化;二是参加啮合的齿数在变化。

　　如图1所示，在啮合开始时(A点)，主动轮齿1在齿根处啮合，弹性变形较小;被动齿轮2在齿顶处啮合，弹性变形大，而在啮合终止时(D点)，情况则相反。设齿副I的啮合刚度为k1，齿副П的啮合刚度为k2，则总的啮合刚度为k=k1 k2。由图1可以看出总的啮合刚度随着从单啮合区到双啮合区而作周期性的变化。

　　图1直齿轮啮合刚度变化图

　　当齿轮存在大周期故障时，如运动偏心和几何偏心，则仿真出来的齿轮啮合振动信号的频谱图形如图2所示。由图中可以知道，随着齿轮大周期误差幅值的增大，谐波分量的幅值也会线性增大。而以啮合频率为中心以旋转频率为间隔的边带频率是由于信号调制产生的，即高频的齿轮啮合频率受到齿轮的旋转频率的调制，且随着大周期误差的增大而增大。

　　图2齿轮偏心时的频谱图

　　当齿轮存在诸如点蚀剥落等小周期误差时，则仿真出来的齿轮啮合振动信号的频谱图形如图3所示。齿轮在运转过程中存在小周期误差时齿轮的运转速度大小会有所变化，当小周期误差大时这种现象会更加严重。根据频率调制理论可知，齿轮的运转振动信号的频谱图会形成啮合频率及其高次谐波以及分布在它们周围的以旋转频率为间隔的边带成分，它们的振幅随故障的恶化而加大。

　　图3齿轮点蚀剥落故障时的频谱图

　　3齿轮故障诊断的方法

　　在各种齿轮故障诊断方法中，以振动检测为基础的齿轮故障诊断方法具有测量简便、实时性强等优点，通过测量齿轮运行过程中所产生的振动信号，作为故障诊断的重要信息来源，是一种理想的齿轮传动状态的在线运行监测工具。振动检测和故障诊断的关键是怎样从复杂的振动信号中提取和分离与齿轮故障特征有关的微弱信息。目前研究和应用的振动检测与故障诊断的方法可以分为以下几类：

　　3.1时域法

　　在状态监测和故障诊断的过程中，我们常常会直接利用振动时域信号进行分析并给出结果，这是最简单且最直接的方法，特别是当信号中明显含有简谐成分、周期成分或瞬时脉冲成分时更为有效。当然这种方法要求分析人员具有比较丰富的实际经验。振动时域波形是一条时间历程的波动曲线。根据测量所用传感器类型的不同，曲线的幅值可代表位移、速度或加速度。进行波形分析时，主要采用如下特征量，也称示性指标：(1)振动幅值，振动幅值包括峰值、有效值(均方根值)和平均幅值，其中峰值又分为零峰值和峰-峰值。(2)振动周期与频率，不同的故障源通常会产生不同频率的机械振动，因此频率分析在故障诊断中占有十分重要的地位。(3)相位，在实际应用中，相位主要用于比较不同振动运动之间的关系，或确定一个部件相对于另一个部件的振动状况。通常不同振源产生的振动具有不同相位。(4)其它指标为了有效描述复杂的振动，在实际应用中也经常使用一些示性指标如：偏度、峭度，有时还需要利用一些无量纲示性指标来完成诊断或进行趋势分析，如：峰态因数、波形因数、脉冲因数、峰值因数、裕度因数等无量纲示性指标。它们的诊断能力由大到小依次为：峰态因数----裕度因数----脉冲因数----峰值因数-----波形因数。

　　3.2频域法

　　频谱分析是在频域中对原信号分布情况的描述，通常能够提供比时域波形更加直观的特征信息。因此频谱〔包括功率谱和幅值谱等)被广泛用作为故障诊断的依据。频谱可以通过傅里叶变换的方式获取。值得一提的是，机器振动频谱中，有些振动分量虽然较大，但不随时间而变化，对机器的正常运行也不会构成什么威胁。相反有一些幅值较小，但增长很快的频率分量却往往预示着故障的产生和发展，应该引起足够的重视。

　　3.3倒频谱分析

　　齿轮振动的频谱通常主要表现为啮合频率及谐波的边带，这种边带的产生是齿轮轴的转频调制齿轮轴的啮合频率而产生。在正常运转情况下，它们保持不变。齿轮出现故障时，边带的数目和幅值发生变化。如上所述，轮齿发生裂纹时，故障齿轮每转都会产生一次局部调制，由于齿轮箱结构复杂，多种调制现象可能同时存在，每种调制现象都会产生不同系列的等间隔周期频谱。因为它们与调制波源相关，这些边带包含丰富故障诊断信息。根据利用FFT进行时-频域转换的概念，可以将频谱分析结果再次利用FFT技术转换到一个新的分析域中。这样就形成了所谓的倒频谱分析。倒频谱具有检测和分离频谱中周期性成分的能力，会使原来谱图上成族的边频谱线简化为倒频谱上的单根谱线，从而使频谱中的复杂周期成分变得清晰易辨，以利于故障诊断。这种方法的缺点是倒谱的幅值大小对裂纹长度的发展不敏感，不易进行故障定位。

　　3.4包络分析

　　包络分析就是提取载附在高频信号上的低频信号，从时域上看，为取时域波形的包络轨迹。像具有齿轮、轴承等零部件的旋转机械故障诊断常常用到包络分析。当旋转机械的轴承零部件有点蚀、剥落等损伤类故障时，伴随设备运转这些故障会产生周期性脉冲冲击力，激起设备的各阶固有振动。选择冲击激起的高频固有振动为研究对象，通过滤波将其从信号中分离出来，然后通过包络检波，提取出载附在其上的与周期脉冲冲击力对应的包络信号，从其强度和频次就可以判断零件损伤的程度和部位。这种技术称为包络解调，也称为早期故障探测法，它是判断设备零件损伤类故障的一种有效的手段。

　　3.5小波分析方法

　　小波变换作为一种新的数学理论和方法，己在不少领域得到了广泛的应用。

　　在振动信号分析中，小波变换属于一种多分辨率的时频分析方法，具有很多优点，为非平稳信号的分析提供了一个有价值的工具。实际应用中常使用简单方便的二进离散小波变换。从多分辨率分析的角度上看，小波分解相当于一个带通滤波器和一个低通滤波器，每次分解总是把原信号分解成两个子信号，分别称为逼近信号和细节信号，每个部分还要经过一次隔点重采样。如此分解N次即可得到第N层(尺度N上)的小波分解结果。

　　小波变换常以下面3种方法用于齿轮箱运行状态和故障诊断分析：(1)小波包能量谱进行监测;(2)边带识别;(3)奇异点的模极大值及过零点检测。

　　小波变换虽然是一种很好的信号分析工具，但它仍然存在下面两个问题：(1)小波变换分析的结果不如傅立叶变换那样直观明了，需要分析人员具有一定的小波分析理论基础进行判断，不宜于使用计算机对结果进行自动分析和处理。(2)小波变换的核函数不是唯一确定的，需要根据工程应用中的实际进行选择。

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文章名称： 齿轮传动系统维修新工程方式

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