基于经验模态分解的行星齿轮箱故障特征提取新方法

王付广

铜陵学院实践教学管理处,安徽 铜陵 244000

0 引言

行星齿轮箱即行星减速箱又称为“齿轮箱”,因其动力传递平稳、传动比大、承载力大、结构紧凑占空间小、使用寿命长等优势,在风力发电、车辆、冶金化工等行业应用广泛。但在齿轮箱出现故障或者失效时,往往影响整个系统的传动效果,甚至还会产生噪声安全隐患。

实际工况下,行星齿轮箱传动转速和载荷均为非平稳状态,且生产过程中强背景噪声会淹没信号中的有效信息,因此,采集到的振动信号存在时变性、非线性以及非平稳性的特征。此外,齿轮箱啮合振动和通过效应会调制信号中故障特征信息。相比于定轴齿轮箱,行星齿轮箱振动信号的特征提取和故障诊断更加困难。研究表明,现有特征提取和故障诊断方法对行星齿轮箱的应用具有局限性。文献[1]将时域、频域传统特征指标引入到齿轮箱故障识别,试验结果表明,常用特征指标可区分缺齿故障和正常状态,但对早期微弱故障效果不佳。由于行星齿轮箱振动信号耦合分量较复杂,学者将解调方法引入到齿轮箱振动信号的分解,旨在从原始信号中分离出故障特征的单分量信号。其中,经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)可将复杂、耦合的振动信号分解为单分量信号,解决模态混叠的问题[2-3]。常用的时域和频域特征指标受工况和载荷变化影响,特征指标标准不定,在实际使用过程中局限性较大。文献[4]针对上述情况引入熵指标,该指标针对信号周期性较为敏感且不受工况影响的情况,结果表明,该方法可有效区分缺齿、断齿和磨损故障。

本文针对行星齿轮箱振动信号特点,提出一种新的特征提取方法。该方法首先利用EMD算法将采集到的原始振动信号分解成多个imf分量;其次,对其进行筛选,得到包含较多有用故障信息的单分量信号,并进行重构;最后,根据特征指标对不同故障的敏感性和变化趋势不同,构建特征新指标,识别行星齿轮箱不同故障类型。

1 新特征提取方法

1.1 基本思路

齿轮箱内零件故障类型较复杂且故障程度也不同,目前,单一的传统特征指标均无法有效区分齿轮箱内不同故障类型。行星齿轮箱内的故障形式有2种,分别为局部式故障和分布式故障。局部式故障中较常见的故障类型有齿轮裂纹、断齿、缺齿等,而分布式故障主要包括磨损、点蚀等。齿轮箱内发生局部式故障时,局部故障点参与啮合产生较强烈的啮合冲击,局部故障程度越严重,啮合冲击能量越强,周期性也越明显。分布式故障与局部式故障相比,由于齿轮箱存在分布式故障时,在故障齿轮啮合的全过程中均会发生啮合冲击,但冲击能量分布不集中,周期性不明显。为区分不同故障类型,本文引入多尺度模糊熵(multiscale fuzzy entropy,MFE)[6],故障冲击能量越强,冲击越明显,MFE值越小,因此,本文将MFE作为基本参数之一。研究表明,单一多尺度模糊熵无法对不同故障类型中早期故障进行有效区分。考虑特征指标应不受工况变化影响,本文提取重构信号概率密度函数的波形指标(Sr)作为基本参数之一。

1.2 特征提取步骤

将采集到的行星齿轮箱原始振动信号选择恰当的长度进行等周期裁剪,对裁剪得到的振动信号进行特征提取,方法如下。

1) 信号分解和筛选。利用EMD将振动信号分解,得到不同频段单分量信号。根据文献[5]筛选前3个单分量信号。将筛选后的单分量信号进行信号重构,得到重构信号X(X=sum(imfi)/3)。

(1)

1.3 特征指标评估

为评估本文提出的新特征指标的区分效果,选用标准差来量化类内集中性,引入双样本敏感度Z来量化类间差异性。

区分m种故障,每种故障类型包含n个样本。分别计算FE-Sr值,得到m×n的矩阵A。Z值计算步骤如下。

2)计算矩阵B每行元素的标准差(STDt)、最大值(FE-Srmax)以及最小值(FE-Srmin)。

3)计算m种故障类型、n个样本,相邻两行之间双样本Z值定义为：

(2)

由式(2)可知,只要Zi,i+1>0,FR-Sr值便可将相邻的2种故障类型区分开,且区分度随着Z值的增大而增大,将其最小值(Zmin)作为新特征指标的故障敏感性。

2 新特征提取方法试验验证

2.1 DDS实验台及试验设计

DDS实验台配置几种太阳轮、行星轴承故障,本实验台可拆卸并更换不同故障零件模拟不同类型故障。太阳轮和滚动轴承故障零件如图1所示。本次实验设计利用DDS实验台进行稳定工况信号采集,本次试验每种故障采集转速均为20 Hz和30 Hz。

图1 太阳轮故障示意图

2.2 故障特征提取

表1 转速20Hz单级行星齿轮箱不同故障FE-Sr值

对比上述分析转速30 Hz工况下,单级行星齿轮箱不同太阳轮故障FE-Sr值。分析转速20 Hz和30 Hz工况下,双级行星齿轮箱不同太阳轮故障的FE-Sr值。不同故障类型随样本的变化趋势分别如图2～4所示。

图2 单级行星齿轮箱转速30 Hz

图3 双级行星齿轮箱转速20 Hz

由表1、图2～4可知,对于不同结构、不同工况的行星齿轮箱,本文提出的新特征FE-Sr值均可有效区分太阳轮正常、裂纹、断齿、磨损状态。其中,单级传动的行星齿轮箱Zmin为11.78,双级传动的行星齿轮箱Zmin为5.12,且每种状态的新特征指标FE-Sr较为稳定且波动较小。

3 结束语

针对传统故障特征提取方法对行星齿轮箱故障识别的局限性,本文利用EMD、多尺度模糊熵和波形指标建立了故障特征新指标,并定义双样本敏感值来评估新特征指标。结果表明：在不同结构、转速下,本文故障特征提取新方法均可有效区分行星齿轮箱的不同类型故障。