浅析动力机械传动装置振动信号及其诊断技术

白晓林 徐爱英 高洪涛 盛长福

摘要：机械设备振动信号出现时变或者非平稳性信号的时候，其自身就会产生一定的局限性，且不能取得良好的分析效果，这就要求通过时间与频率的联合函数对信号进行表示。对于常用的信号分析法，对其优缺点进行探究，并结合设备振动特征，选择不同类型的诊断技术。基于此，文章先对动力机械传动装置进行简要概述，然后对故障特征进行探究，并对故障诊断技术进行分析，最后对处理方法进行阐述，以供相关人士参考。

关键词：动力机械;振动信号;诊断

引言

随着机械设备的发展与应用，部分零件在高速运转过程中，会产生剧烈振动，进而对其他零部件造成损坏。除此以外，异常的振动还会使机械设备产生故障，甚至造成严重的经济损失。为了对故障进行处理，就要采取有效的策略，建立完善的诊断系统。

一、概述

动力机械传动装置的振动信号以及诊断技术是对于机械设备连续运行状态以及故障的监测与分析，以确保设备的稳定运行，也是通过多种学科而成的一门新兴技术。其传动装置的运行是依靠内部零件以及机械的协调实现的。正是由于不同零件所组成的，一旦遇到故障，就会产生不同状态，其形式也是多种多样的。例如，声音、温度等的变化，因不同的故障形式，其诊断方法也有所不同。当前常见的故障诊断技术有振动检测以及温度检测技术等。多数故障是由于振动以及辐射产生的噪声而产生的，加之信号分析理论基础具有久远的历史，且涉及广泛的领域，因此，文章就对其诊断进行详细探究。

二、故障特征

动力机械传动系统的故障往往是由于旋转件故障进行诊断的。想要对机械故障进行准确判断，就要对各类故障特征进行掌握，现将其类型分析如下。

（一）齿形出现误差

结合频谱分析可知，因齿形误差的出现，就会导致系统振动加剧，进而使其信号出现明显的调制现状。其特征是以齿轮的啮合频率与倍频作为中心，在周边分布着调制频率的边带。如果齿形出现了严重的误差，就会因较大的激振能量，而使其频率为载波频率，且共振频率产生调制问题，此外，振动能量不断加大。

（二）轮齿出现磨损

齿轮所产生的磨损往往是比较均匀的，冲击振动信号没有产生或者冲击比较小，且不会产生较为明显的调制问题。一旦磨损到达一定程度的时候，啮合频率就要不断增加，且阶数不断增高，谐波不断增加，且振动能量大幅提升。

（三）出现断齿现象

断齿的时域波出现非常大的振动，且频率与断齿轴的转频相等。边频带数量不断增加，且分布较为宽广。同时出现较高次谐波，受到瞬态冲击的影响，将固有频率激起，进而产生固有频率的调制问题。

（四）轴部产生弯曲变形

轴出现轻度的弯曲时，就会受到齿轮的传动，而产生一定的误差，进而形成载波频率。若弯曲轴上产生较多对的齿轮啮合，那么就会产生较多对的调制现象。虽然与齿形的误差有着相似的边带，但其振动能量会不断的增大。

（五）轴向产生窜动问题

如果轴上出现了两个斜齿轮的时候，就易出现轴向窜动问题。这时啮合频率就是相等的，一周内还会产生一次较大的冲击振动，且频率值不断加大。

（六）轴产生不平衡现象

轴会出现非常严重的不平衡现象，在传运过程中，就会造成齿形误差，进而形成了载波频率，但通常谱图上存在的边带比较少，但故障轴所产生的转频不断增加。

（七）轴承产生剥落

滚动的轴承内外环出现了剥落以后，就会产生非常明显的调制现象，同时产生以外环固有的频率作为载波，以轴承为频的调制问题。因其产生的能量比较小，且频率幅值也较小，往往只产生一阶。

三、故障诊断分析

（一）控制模型的诊断

对于机械系统来说，如果通过理论或者实验的方式建立模型，那么其系统参数以及状态能够在整个系统中直接体现出来，进而为故障的诊断提供一定的参考。基于模型的诊断，主要包含建立模型、参数及其状态等技术，具体思想是对于故障构造形式包含能够进行参数调节的观测器，且处于零状态。一旦出现故障，可采取观测器中可调节部分，对系统状态及其输出进行补偿，使其在故障状态下，仍然能够处于零状态，然后对误差进行观测，这时可调部分地输出即是故障估计的最终结果，通过此种技术的应用，其优势是能够对故障信号及时在线建模，但如果系统一旦产生强非线性的时候，则不能有效进行计算。

（二）模式识別的诊断

对于故障进行诊断，即利用被诊断系统运行信息以及相关知识综合进行处理，最终对于系统运行及其故障情况进行综合评价的整个过程。若事前对可能存在的故障类型进行分析，则故障就会转变成模式识别。如果系统的模型变得复杂或者未知时，模式识别就能够为故障的诊断提供简单的方式。基于此种方式，可分为统计模式以及句法模式，在机械故障中取得有效应用。

（三）基于人工智能的诊断

在动力机械传动装置中，故障诊断方式包含知识故障诊断以及神经网络诊断。前者包括浅知识系统以及深知识系统同。是以操作者为中心，通过推理对结果进行诊断。其是结合此领域专业人士经验作为故障诊断进行服务，这种方式具有一定的局限性;而后者则对诊断对象各环节进行诊断，同时又具备明确的输入与输出关系，在进行诊断的时候，可结合诊断对象实际输出以及期望输出是否一致进行判断，进而产生一种不一致的原因集，并结合诊断对象中的特定关系，采取相应的算法，进而找到可能出现的故障源。人工神经网络进行诊断时，可从以下几方面进行探究。第一，模式识别角度的实际应用作为故障的诊断;第二，从预测角度作为预测模式，对故障进行诊断;第三，从知识角度，建立专家诊断系统，对故障进行诊断。此种方式不仅在诊断领域中得到广泛应用，在其他领域中也取得快速发展。但也存在着一定的不足之处，如样本获取较困难，且知识表达不好理解，对经验及其技巧具有较高的要求等。

四、振动信号的有效处理策略

（一）时域分析

时域分析即结合信号的变化波形对信号进行分析，进而得出信号的组成以及特征量。包含相关分析以及特征分析。前者是对随机数据间线性程度进行的分析，而后者则是结合概率统计的形式，对其进行分析。

（二）频域分析

信号频率即信号振动所产生的客观特性，与时域信号相比，更能展现出信号的特性，一般来说，包含频谱分析以及倒谱分析，前者是将信号从时域转变到频域，进而进行分析，其组成得到幅值以及相位等，后者则是指振动信号频率比较复杂，且很难进行区分，这就可采用倒谱分析法，对信号中各频率成分进行识别。

（三）时频分析

时域分析只注重某角度参数，而无法对信号实际及其全貌直接反映出来，而颁域分析虽然能够对信号的本质反映出来，但却无法展现出局部瞬间产生的变化，且具有一定的局限性，通常仅用于线性分析以及稳定的信号分析。为了对于非线性以及非平稳的信号进行分析，采用小波变换法。此种方式具备不可避免的局限性，同时还存在着函数的选择问题等;HTT是在非平稳信号进行处理的一种方式，突破了其他方式的局限性，得到了广泛的应用，但存在着一定的边界效应，此种方式简便、幅值准确等优势，在信号处理过程中得到有效应用，但因特性分析不完善，在应用过程中，往往是依靠经验。

五、结束语

总而言之，随着技术的不断发展，计算机技术以及理论等的进展，使得机械故障的诊断方式更加完善。随着时频分析等一系列新型诊断方式出现，虽然仍不成熟，但随着研究的不断深入，定将不断完善，且取得更广泛的应用。

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