基于LabVIEW的行星齿轮箱故障分析系统设计

刘艾强 李智 李青萌

摘要：  针对行星齿轮箱在低速重载的工作环境易导致关键部件发生故障的问题，本文提出了“小波包-峭度-包络”分析方法，基于LabVIEW开发一套行星齿轮箱故障分析系统，系统可读取多种格式的信号数据进行时域显示和频谱分析。通过小波包分解将信号分解到不同频带上，以小波包系数的峭度值作为频带选取准则，对小波包系数峭度值最大的频带进行包络谱分析，搭建行星齿轮箱故障模拟实验台，对采集的太阳轮、行星轮和齿圈故障信号进行分析，成功识别出故障。实验分析结果验证了方法的有效性和系统的可行性。该研究对行星齿轮箱运行过程中实时监测和早期故障识别具有重要意义。

关键词：  LabVIEW; 行星齿轮箱; 小波包分析; 故障诊断

中图分类号： TP277.3 文献标识码： A

收稿日期： 2019-05-18; 修回日期： 2019-07-20

作者簡介：  刘艾强（1995-），男，山东淄博人，硕士研究生，主要研究方向为微弱信号特征提取方法与机械故障诊断。

通信作者：  李智，男，副教授，硕士生导师，主要研究方向为测控技术及虚拟仪器技术。Email： lizhiqd65@qq.com

行星齿轮箱具有结构紧凑、承载力大和传动效率高等特点被广泛应用。行星齿轮箱传动系统故障的60%由齿轮故障引起[1]，因此在行星齿轮箱的运行过程中进行状态监测对提高设备的可靠性和安全性，具有十分重要的工程价值。近年来，国内外学者对提取行星齿轮箱运行过程中的动态特征以及对动态特征信号处理进行了大量研究，提出了包括时域同步平均[2]、包络解调[3]、倒谱分析[4]、小波变换[5]、Cohen类时频分布[6]、HilbertHuang变换[7]和盲源分离[8]等多种信号处理方法。加拿大多伦多大学Yu J等人[9]在2010年提出了基于小波变换和时域平均的行星齿轮箱故障诊断方法;冯占辉等人[10]提出了基于HilbertHuang变换的啮合频率边频带能量来诊断行星齿轮箱中齿轮的轮断齿故障方法。但现有方法大部分是借助定轴传动齿轮箱故障诊断技术试图解决行星齿轮箱的诊断问题，没从根本上揭示故障与动态响应信号之间的映射关系及故障的产生和动态演化机理[11]。针对以上问题，本文结合行星齿轮箱振动信号非平稳、噪声干扰严重等特点，以LabVIEW为技术手段，以行星齿轮箱的故障机理作为出发点，探究齿轮箱部件的早期微弱故障特征提取，为机械设备的状态监测和故障诊断提供了新方法。

1 齿轮啮合点处振动信号模型

当齿轮产生局部故障时，齿轮的周期性啮合会使故障点产生周期性冲击。行星齿轮箱的齿轮产生局部损伤时不但与轴频有关，还与行星轮个数以及传递路径等有关，不同的传递路径[12]以及各种转频之间会产生调幅调频作用，如信号采集时传递路径会对齿轮局部故障引起的冲击振动产生调幅作用[13]。行星齿轮箱中齿轮啮合点处的振动信号模型为

x（t）=1+＼[1+Acos（2πkfgt+）＼]cos＼[2πkfmt+Bsin（2πkfgt+φ+θ）＼]（1）

式中，A和B分别称为调幅和调频强度，均大于零;fm为行星齿轮箱啮合频率，fg为局部故障齿轮的特征频率;θ，，φ分别为初始相位;k∈Z。

2 峭度指标应用

峭度K是归一化4阶中心矩，反映随机变量分布特性的数值统计量。峭度对振动冲击特别敏感，反映了振动信号偏离正态分布的程度。对于离散信号，峭度[14]的表达式为

K=E（x4（n））E2（x2（n））=1M∑Mn=1x4（n）σ4（2）

式中，x（n）表示信号在去均值后的瞬时幅值;σ为标准差;M为信号长度。峭度不受转速、载荷等影响，对冲击信号尤其敏感，是诊断齿轮局部故障的有效指标[15]。

3 小波包分解和包络解调分析

3.1 小波包分解

小波包分解能够把信号分解到不同层次的频带上，对高频带和低频带进行信号的分解与重构，其实质是一种滤波[16]。小波包分解的每一层都将频带均分，n层分解可得2n个子频带，小波包分解也可以对高频部分进行分解，因此具有更高的时频分辨率，分解后得到的频带等宽[17]。以3层小波包分解为例，3层小波包分解的树结构[18]如图1所示。

在每层分解中，A表示低频信号，D表示高频信号，尾数表示分解层数，经过3层小波包分解后，其原始信号为

S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3（3）

3.2 包络解调分析

Hilbert解调算法可以只从信号中提取调制信号，去除高频载波信号，取信号的幅值包络做幅值谱分析，从而得到解调出来的故障频率[19]。对峭度最大的频带进行小波包系数的包络谱分析，可以得到齿轮的故障频率。

4 系统设计

LabVIEW是一种图形化编程语言，常用在数据采集和控制领域[20]。本文基于LabVIEW开发故障分析系统，主要包括数据读取、计算故障特征频率、信号分析、结果显示等模块，整个系统界面简洁，可实现诊断功能，满足诊断需求。为了使人机交互效果更好，方便用户操作和读取，系统前面板除了进行时域显示和频谱分析外，还加入了读取路径显示、故障特征频率计算结果显示、小波包设置和峰值提取列表等显示程序。分析系统主界面如图2所示。

数据读取模块可以选择读取文件的路径和格式，包括txt、dat、tdms和csv格式的文件，还可以设置采样频率以及读取数据的列数等。信号分析模块包含时域显示、频谱分析、小波包峭度包络分析等。频谱分析将读取的信号进行Fourier变换并显示其频谱图，小波包峭度包络分析先将读取信号分解到不同的子频带上，对每个频带小波包系数进行峭度值计算，再对选取的峭度值最大的频带进行包络谱分析。行星齿轮箱微弱特征提取流程图如图3所示。

5 齿轮故障信号实例检验

为检验诊断方法的合理性和系统的可行性，本文搭建NGW型行星齿轮箱试验台，以行星轮断齿故障为例模拟太阳轮、行星轮和齿圈的断齿故障。该行星齿轮箱包含3个相同的行星轮，太阳轮连接输入，齿圈固定不动，齿轮箱中太阳轮、行星轮、齿圈齿数分别为17，35，88。行星齿轮箱模拟故障试验台及加速度传感器安装位置如图4所示。3个传感器分别位于输入轴端、齿圈上方和箱体侧面，可实现横向振动和纵向振动信号的全面采集。

6 行星轮断齿故障

设置输入轴转频为1 200 r/min，采样频率为12 800 Hz，采样点数为51 200点。根据齿轮箱结构参数和文献[1]中齿轮箱特征频率的计算方法得到各部件特征频率及故障特征频率。行星架的旋转频率fc=3.238 Hz，太阳轮绝对旋转频率frs=20 Hz，行星轮的故障特征频率为8.14 Hz，断齿故障信号频谱图如图5所示，由图可以明显看到，输入轴频及倍频，虽然啮合频率及边频带可以计算得到，但是故障并不清晰可观。

图4 行星齿轮箱模拟故障试验台及加速度传感器位置图5 断齿故障信号频谱图

对信号进行小波包-峭度-包络解调分析，选择db10小波为小波基函数，设置分析水平为3，分解得到8个频带的小波包系数，小波包变换后各频带对应的信号分量图如图6所示，左侧一列为1-4频带，右侧一列为5-8频带。

上述8个频带小波系数的峭度值分别为7.937，17.387，14.521，9.207，28.705，19.717，11.082，12.593。第5频带的峭度值最大，其值为28.705，选取第5个频带的重构信号进行包络谱分析，行星轮故障信号的包络谱如图7所示。

从行星齿轮箱故障诊断的前面板可以看出，对行星轮故障实验信号的第5频带进行包络解调分析之后，在频率为8.116 Hz处出现峰值，与理论故障频率非常接近，误差仅为0.29%。另外2个幅值比较大的点对应频率39.748 Hz和19.896 Hz，为轴频20 Hz的一倍频和二倍频。根据以上分析，基于小波包峭度包络分析所搭建的行星齿轮箱故障诊断系统成功提取了行星轮故障频率，能够识别出行星轮断齿故障。

7 结束语

本文将小波包分析、峭度提取和包络解调分析3种信号处理方法相结合，适用于齿轮、轴承等多种旋转零部件的故障诊断，能更好地提取微弱故障，具有一定的通用性。在提出信号分析方法的基础上，基于LabVIEW開发了行星齿轮箱故障分析系统，对行星齿轮箱中太阳轮、行星轮和齿圈局部故障的微弱特征都有很好的提取和识别作用，具有比传统的频谱分析更加清晰准确的结果，系统具有很高的交互性和可扩展性。实验证明，该方法合理有效，实现了齿轮故障的识别，具有一定的实用价值。但该方法不能对断齿和磨损等故障进行分类，下一步可以对不同故障模式的识别和故障程度的定量识别进行研究。

参考文献：

[1] 唐道龙.行星齿轮箱故障表征与诊断方法研究[D]. 辽宁： 大连理工大学， 2018.

[2] 沈勇， 翟秀梅， 李兴旺. 时域同步平均技术在直升机主减速器故障诊断中的应用分析[J]. 计算机测量与控制， 2014， 22（11）： 3473-3475， 3479.

[3] 程军圣， 郑近德， 杨宇. 基于局部特征尺度分解的经验包络解调方法及其在机械故障诊断中的应用[J]. 机械工程学报， 2012， 48（19）： 87-94.

[4] 詹长庚， 万书亭， 王聪. 风机传动齿轮箱故障的Hilbert及倒谱综合分析[J]. 电力科学与工程， 2013， 29（5）： 1-7.

[5] 祝文颖， 冯志鹏. 基于改进经验小波变换的行星齿轮箱故障诊断[J]. 仪器仪表学报， 2016， 37（10）： 2193-2201.

[6] 姜鸣， 陈进， 汪慰军. 几种Cohen类时频分布的比较及应用[J]. 机械工程学报， 2003， 39（8）： 129-134.

[7] 于德介， 程军圣， 杨宇. HilbertHuang变换在齿轮故障诊断中的应用[J]. 机械工程学报， 2005， 41（6）： 102-107.

[8] 王晓伟， 石林锁. 自适应非线性BSS及其在齿轮故障诊断中的应用[J]. 振动与冲击， 2012， 31（10）： 45-48.

[9] Yu J， Yip L， Makis V. Notice of Retraction： Wavelet analysis with timesynchronous averaging of planetary gearbox vibration data for fault detection， diagnostics， and condition based maintenance[C]∥2012 2nd International Conference on Mechanical and Electronics Engineering. Kyoto， Japan： IEEE， 2010： 132-136.

[10] 冯占辉， 胡茑庆， 程哲. 基于时频域状态指标的行星齿轮断齿故障检测[J]. 机械科学与技术， 2010， 29（6）： 701-704.

[11] 雷亚国， 何正嘉， 林京， 等. 行星齿轮箱故障诊断技术的研究进展[J]. 机械工程学报， 2011， 47（19）： 59-67.

[12] 冯志鹏， 褚福磊. 行星齿轮箱齿轮分布式故障振动频谱特征[J]. 中国电机工程学报， 2013， 33（2）： 118-125， 21.

[13] 冯志鹏， 赵镭镭， 褚福磊. 行星齿轮箱齿轮局部故障振动频谱特征[J]. 中国电机工程学报， 2013， 33（5）： 119-127， 17.

[14] 马川， 李宏坤， 赵利华， 等. 运用小波包峭度包络的滚动轴承故障诊断[J]. 振动、测试与诊断， 2011， 31（6）： 720-723.

[15] 吴小涛， 杨锰， 袁晓辉， 等. 基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断[J]. 振动与冲击， 2015， 34（2）： 38-44.

[16] 褚福磊， 彭志科， 冯志鹏. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京： 科学出版社， 2009.

[17] 刘朦月. 基于振动信号的电机轴承故障诊断方法研究[D]. 哈尔滨： 哈尔滨工业大学， 2016.

[18] 陈庆文， 韩景立. 基于小波包分析和SVM的透平机振动故障诊断研究[J]. 自动化与仪表， 2018， 33（2）： 54-58.

[19] 高大为， 朱永生， 刘煜炜， 等. 一种滾动轴承特征频率的自动识别方法研究[J]. 振动与冲击， 2017， 36（9）： 58-62， 121.

[20] 付士鹏. 基于LabVIEW的旋转机械振动监测与故障诊断的研究[D]. 北京： 华北电力大学， 2015.

Design of Planetary Gearbox Failure Analysis System Based on Wavelet PacketCurlnessEnvelope Analysis

LIU Aiqiang1， LI Zhi1， LI Qingmeng2

（1. School of Electromechanic Engineering， Qingdao University， Qingdao 266000， China;2. CRRC Sifang Vehicle Co.， Ltd， Qingdao 266000， China）

Abstract：  Planetary gearboxes are widely used in modern industry. Lowspeed and heavyload working environments often cause serious failures of key components. It is of great significance to monitor them in real time and identify them early. A "wavelet packetkurtosisenvelope" analysis method is proposed. Based on LabVIEW， a planetary gearbox fault analysis system is developed. The system can read signal data in multiple formats for time domain display and spectrum analysis. The wavelet packet is decomposed into different frequency bands， the kurtosis value of the wavelet packet coefficient of each frequency band is calculated， and the frequency band with the largest kurtosis value is selected for the envelope spectrum analysis. A fault simulation experiment platform for planetary gearboxes is set up， and the collected fault signals of the sun gear， planet gear and ring gear are analyzed， and the faults are successfully identified. The experimental analysis results verify the effectiveness of the method and the feasibility of the system.

Key words：  LabVIEW; planetary gearbox; wavelet packet analysis; fault diagnosis