【正文】 機(jī)械設(shè)備的故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用是對(duì)故障征兆的提取和識(shí)別以及對(duì)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)價(jià)展開(kāi)的。機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)研究的主要內(nèi)容，體現(xiàn)在機(jī)械設(shè)備故障診斷過(guò)程中故障機(jī)理的研究、故障信息的獲取、故障特征的提取、機(jī)械設(shè)備狀態(tài)的分析和診斷以及狀態(tài)信息的存貯與管理等。故障特征提取方法的研究是機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的關(guān)鍵。含有豐富狀態(tài)信息的機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)的特征提取是建立在信號(hào)處理的基礎(chǔ)上的。濾波技術(shù)、頻譜分析是傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法。機(jī)械設(shè)備狀態(tài)分析和診斷方法的研究是設(shè)備診斷技術(shù)的核心，比較常用的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)分析和診斷方法有狀態(tài)空間分析診斷法、函數(shù)診斷法、對(duì)比診斷法、統(tǒng)計(jì)診斷法、模糊診斷法、人工智能診斷法、遺傳算法診斷法等方法。本課題著重研究機(jī)械故障特征的提取方法，將虛擬儀器技術(shù)應(yīng)用到機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，以齒輪故障為例，采用 LabVIEW 軟件進(jìn)行虛擬機(jī)械故障診斷的研究，提高測(cè)試系統(tǒng)的整體性能，有效地解決傳統(tǒng)故障診斷方法儀表不夠靈活且成本過(guò)高的問(wèn)題，并且，設(shè)計(jì)的虛擬故障診斷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)測(cè)試信號(hào)的時(shí)域分析、頻域分析、數(shù)字濾波、相關(guān)分析等功能，從而使得機(jī)械故障監(jiān)測(cè)診斷更靈活。 本文主要完成了以下工作： （1）論述了基于虛擬儀器的齒輪故障診斷的原理和方法。（2）詳細(xì)的介紹了齒輪故障的特征和齒輪故障信號(hào)的分析方法，采用時(shí)域分析、頻譜分析、解調(diào)分析對(duì)信號(hào)進(jìn)行了處理和分析。（3）建立了齒輪故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。（4）利用labview設(shè)計(jì)了具有數(shù)據(jù)采集、信號(hào)處理、故障監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)管理等功能的故障診斷程序，并介紹了這些功能基于labview的實(shí)現(xiàn)方法。 （5）制作了一套基于虛擬儀器的齒輪故障診斷系統(tǒng)，并且用齒輪故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)驗(yàn)證了該系統(tǒng)用于齒輪故障診斷的可行性。第2章 齒輪故障診斷的方法與原理齒輪箱故障診斷的方法很多，目前常用的方法有：基于振動(dòng)的分析方法、扭振分析法、噪聲分析法、油膜分析法等。扭振分析法就是在被測(cè)系統(tǒng)的軸上安裝扭振傳感器來(lái)測(cè)量該軸的扭矩的沖擊性變化，這種方法在大型發(fā)電機(jī)的故障診斷中較為常用。噪聲分析法是利用噪聲傳感器采集機(jī)械設(shè)備運(yùn)行時(shí)的噪聲并對(duì)其進(jìn)行分析從而得出分析結(jié)論。油膜分析法是通過(guò)油液的化學(xué)成分或其中的磨粒數(shù)量、大小、形狀分析對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障診斷，通常作為一種輔助手段。目前普遍采用的是基于振動(dòng)的故障診斷方法。機(jī)械振動(dòng)無(wú)處不在，幾乎所有的機(jī)械系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)都會(huì)有機(jī)械振動(dòng)現(xiàn)象，只是有強(qiáng)有弱。較強(qiáng)的機(jī)械振動(dòng)我們憑借自己的感官就能觀測(cè)到。例如自行車(chē)的某個(gè)零件產(chǎn)生了松動(dòng)，當(dāng)我們騎著它時(shí)就會(huì)聽(tīng)見(jiàn)“咔咔”的響聲，可見(jiàn)對(duì)于某些類(lèi)型的機(jī)械故障我們無(wú)需借助儀器便能把它辨別出來(lái)。這也正體現(xiàn)出了基于振動(dòng)的故障診斷方法的可行性。因?yàn)槲覀儗?duì)振動(dòng)信號(hào)的采集技術(shù)已經(jīng)非常的成熟，圖21 各類(lèi)傳感器即便是非常微弱的信號(hào)我們也能很好的把它采集起來(lái)。而且振動(dòng)傳感器的種類(lèi)非常的齊全（如圖21是各類(lèi)傳感器），安裝方式也豐富多樣，使用起來(lái)非常方便。當(dāng)機(jī)械系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，它的振動(dòng)信號(hào)也會(huì)隨之發(fā)生明顯的變化。例如一對(duì)正常運(yùn)行的齒輪所產(chǎn)生的嚙合振動(dòng)整體上是平穩(wěn)的，當(dāng)其中一個(gè)齒輪出現(xiàn)斷齒時(shí)就會(huì)產(chǎn)生沖擊性振動(dòng)。如上所述也正是基于振動(dòng)的故障診斷方法被普遍應(yīng)用的原因。 利用基于振動(dòng)的方法來(lái)對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷是通過(guò)監(jiān)測(cè)機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)能量和頻譜實(shí)現(xiàn)的。[6]振動(dòng)信號(hào)的峰值、有效值、平均值從三個(gè)不同的角度體現(xiàn)了振動(dòng)信號(hào)的能量。峰值能夠反映系統(tǒng)振動(dòng)的能量大小，但是它反映的只是某一時(shí)刻，不能反映系統(tǒng)整體上的振動(dòng)能量狀況。有效值是一個(gè)周期內(nèi)振動(dòng)能量的方根，所以又叫方根值。它反映的是系統(tǒng)整體上的振動(dòng)能量狀況。有效值在工程上的應(yīng)用最為廣泛。平均值能夠反映振動(dòng)系統(tǒng)整體上的偏移。這三個(gè)值在故障監(jiān)測(cè)和診斷中具有重要的作用。機(jī)床的傳動(dòng)箱為例，當(dāng)它正常運(yùn)行時(shí)整體上振動(dòng)能量較小，這時(shí)其有效值為Xrms1，當(dāng)它出現(xiàn)故障時(shí)系統(tǒng)整體上的振動(dòng)能量變大了，此時(shí)的有效值變?yōu)閄rms2，這樣我們只需在這兩個(gè)有效值之間取一個(gè)合適的閾值Xrms0，把它作為故障存在與否的分界線，便能實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的故障監(jiān)測(cè)。振動(dòng)信號(hào)的頻譜是進(jìn)行故障診斷時(shí)最重要分析工具。我們知道，像正弦函數(shù)、余弦函數(shù)所對(duì)應(yīng)的信號(hào)是簡(jiǎn)諧信號(hào)，它的頻率成分是單一的。但是我們所遇到的大多數(shù)的信號(hào)并不是簡(jiǎn)諧信號(hào)，它們是由不同頻率的信號(hào)疊加融合起來(lái)的，咋一看我們很難理解它是什么樣的成分組成的（就像我們很難想象白光是由顏色絢麗的七色光組成的一樣）牛頓利用三棱鏡分離出了白光的成分，同樣振動(dòng)信號(hào)的頻譜就像是牛頓手中的“三棱鏡”“折射”出了振動(dòng)信號(hào)的成分。如圖22是自然光的光譜和機(jī)床振動(dòng)信號(hào)的的頻 圖22 光譜與頻譜譜。從一臺(tái)機(jī)械設(shè)備上采集來(lái)的振動(dòng)信號(hào)是這臺(tái)設(shè)備上所有零件振動(dòng)信號(hào)“疊加”而來(lái)的，我們對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析便是這個(gè)“疊加”的逆過(guò)程，從頻譜中我們就能知道這臺(tái)設(shè)備上所有零件的振動(dòng)情況，如果某個(gè)頻率的振動(dòng)異常，我們便知道是設(shè)備的那一部分出了問(wèn)題，這也正是我們的目標(biāo)。常用的信號(hào)分析方法可以分為頻域分析和時(shí)域分析兩大類(lèi)7，時(shí)域分析包括振幅分析、相關(guān)性分析等，頻域分析包括頻譜分析、解調(diào)分析。時(shí)域分析方法是最簡(jiǎn)單最直接的故障分析方法。時(shí)域分析的主要指標(biāo)如下：（1）振動(dòng)幅值對(duì)于一組離散的信號(hào)x1,x2,…xn,振動(dòng)參數(shù)主要包括：均值 X=1ni=1nxi 21 絕對(duì)平均值X=1ni=1nxi 22最大值Xmax=maxxi i=1,2,…,n 23均方根值Xrms=1ni=1nxi2 24方根幅值Xτ=1ni=1nxi2 25歪度α=1ni=1nxi3 26峭度β=1ni=1nxi4 27在實(shí)際應(yīng)用中，均值的意義不大；歪度α反映信號(hào)幅值分布密度的不對(duì)稱(chēng)性，峭度β常用于監(jiān)測(cè)是否有脈沖性故障。一般來(lái)講與幅度有關(guān)的參數(shù)反映了振動(dòng)能量的大小，隨著故障的發(fā)生發(fā)展，這些參數(shù)也會(huì)逐漸增大。（2）與振動(dòng)幅值相關(guān)的其它參數(shù)有量綱參數(shù)不但與機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)有關(guān)，也與機(jī)器的運(yùn)動(dòng)參數(shù)如轉(zhuǎn)速、載荷等有關(guān)。無(wú)量綱參數(shù)只與振動(dòng)信號(hào)的分布密度有關(guān)，所以無(wú)量綱參數(shù)指標(biāo)是一種很好的機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷參數(shù)。常用的無(wú)量綱參數(shù)指標(biāo)有：波形指標(biāo)S=XrmsX 28峰值指標(biāo)C=XmaxXrms 29脈沖指標(biāo)I=XmaxX 210裕度指標(biāo)L=XmaxXr 211峭度指標(biāo)K=βXrms4 212上述參數(shù)是設(shè)備故障早期診斷的常用評(píng)價(jià)指標(biāo)。（3）相關(guān)分析信號(hào)相關(guān)性指信號(hào)之間的線性聯(lián)系或相互依賴關(guān)系。兩個(gè)信號(hào)xt和yt的相關(guān)函數(shù)定義為 Rτ=limT?∞1T0Txtyt+τdt 213函數(shù)Rτ的變化反映了信號(hào)xt和yt的相關(guān)性。信號(hào)自相關(guān)函數(shù)反映信號(hào)本身取值在兩個(gè)不同的時(shí)刻的自相似性，信號(hào)xt的自相關(guān)函數(shù)定義為Rxτ=limT?∞1T0Txtxt+τdt 214利用自相關(guān)函數(shù)可以發(fā)現(xiàn)隱藏在復(fù)雜噪聲環(huán)境中的周期分量以確定機(jī)器故障。特別是對(duì)于機(jī)器早期故障，周期信號(hào)不明顯，直接觀察難以發(fā)現(xiàn)，自相關(guān)分析則可以起到重要的作用。[8]信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)描述兩個(gè)信號(hào)之間的線性相關(guān)情況或取值相互依賴關(guān)系，隨機(jī)信號(hào)xt和yt的互相關(guān)函數(shù)定義為Rxyτ=limT?∞1T0Txtyt+τdt 215如果兩個(gè)信號(hào)xt和 yt均含有周期性分量，且周期相等，則互相關(guān)函數(shù)Rxyτ也含有相同周期的周期性分量?；ハ嚓P(guān)函數(shù)的這一特性在信號(hào)檢測(cè)和特征提取中有重要的作用。頻域分析方法是機(jī)械設(shè)備故障診斷中最常用最重要的方法(1)頻譜分析信號(hào)頻譜是在頻率域中對(duì)原始信號(hào)分布情況的描述，能夠提供比時(shí)域波形更加直觀的特征信息，被廣泛的用作故障診斷的依據(jù)。通過(guò)傅里葉變換可得到信號(hào)的頻譜，即傅里葉變換Xf=∞+∞xtej2πftdt 216傅里葉反變換xt=∞+∞Xfej2πftdt 217信號(hào)的幅值譜Xf=Re2Xf+Im2Xf 218信號(hào)的相位譜φf(shuō)=arctanImXfReXf 219信號(hào)的功率譜密度函數(shù)反映了信號(hào)的功率在頻域隨著頻率的分布狀況。自功率譜密度函數(shù)是信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換，隨機(jī)信號(hào)的互功率譜密度函數(shù)定義為互相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換。其定義為自功率譜密度Sxf=∞+∞Rxτej2πftdτ 220互功率譜密度Sxyf=∞+∞Rxyτej2πftdτ 221進(jìn)行頻譜分析時(shí)，首先應(yīng)該注意幅度值較的譜峰，分析產(chǎn)生這些頻率分量的原因。其次是幅值較小但是增長(zhǎng)很快的頻率分量。特別是在原頻譜圖上不存在或比較微弱的頻率分量突然出現(xiàn)急劇增大時(shí)，極有可能在較短的時(shí)間內(nèi)對(duì)設(shè)備造成破壞。因此，進(jìn)行頻域分析時(shí)既要注意分量的絕對(duì)大小，更要注意各個(gè)譜峰的發(fā)展變化趨勢(shì)。(2)包絡(luò)分析包絡(luò)分析也稱(chēng)為解調(diào)分析，是提取載附在高頻信號(hào)上的低頻信號(hào)（即提取時(shí)域信號(hào)波形的包絡(luò)軌跡）的重要手段。當(dāng)齒輪等零部件出現(xiàn)局部故障時(shí)，都會(huì)產(chǎn)生周期性脈沖沖擊力，激起設(shè)備的固有振動(dòng)。選擇沖擊激起的高頻固有振動(dòng)為研究對(duì)象，通過(guò)濾波將其從信號(hào)中分離出來(lái)，然后通過(guò)包絡(luò)檢波提取載附在高頻固有振動(dòng)上的與沖擊相對(duì)應(yīng)的低頻信號(hào)的包絡(luò)，從包絡(luò)信號(hào)的強(qiáng)度和頻率就可以判斷故障的嚴(yán)重程度和發(fā)生部位。這種檢測(cè)技術(shù)成為共振解調(diào)，它是判斷設(shè)備零件損傷的有效手段。齒輪失效表現(xiàn)為多種形式，常見(jiàn)的齒輪故障類(lèi)型有：斷齒、點(diǎn)蝕、磨損等。不同的故障形式的振動(dòng)信號(hào)也表現(xiàn)出不同的特點(diǎn)，這是有規(guī)律可循的。以下是典型故障產(chǎn)生原因及其振動(dòng)信號(hào)的特征：9(1)斷齒 齒輪工作承受載荷時(shí)，每個(gè)輪齒可以看做是一支懸臂梁，齒根受到周期性載荷的作用當(dāng)齒輪到達(dá)其疲勞壽命或嚴(yán)重過(guò)載時(shí)齒根就可能斷裂。齒輪出現(xiàn)斷齒故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)變現(xiàn)為很強(qiáng)的沖擊特征，頻率成分主要為斷齒軸的轉(zhuǎn)頻、嚙合頻率及其諧波，以及在嚙合頻率及其諧波附近存在以斷齒軸轉(zhuǎn)頻為間隔的調(diào)制變頻帶。(2)點(diǎn)蝕 齒輪的輪齒在嚙合的過(guò)程中由于是高副接觸，接觸應(yīng)力非常大，在這樣的大應(yīng)力的反復(fù)作用下輪齒齒面便會(huì)因疲勞產(chǎn)生裂紋，最終會(huì)剝落出麻點(diǎn)。齒面出現(xiàn)點(diǎn)蝕故障時(shí)，齒輪的頻譜表現(xiàn)為在嚙合頻率及其高次諧波附近存在以點(diǎn)蝕齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻為間隔的調(diào)制邊帶，但調(diào)制變頻帶數(shù)量少且分布稀少。(3)磨損 齒輪的磨損故障常常是因?yàn)槠涔ぷ鳝h(huán)境惡劣，齒輪箱中進(jìn)入了沙粒，腐蝕性物質(zhì)或是潤(rùn)滑油不足而造成的，嚴(yán)重的磨損將損壞齒輪的形狀、尺寸導(dǎo)致其失效。齒輪出現(xiàn)均勻磨損故障時(shí)由于無(wú)沖擊振動(dòng)產(chǎn)生，不會(huì)出現(xiàn)明顯的調(diào)制現(xiàn)象，當(dāng)磨損發(fā)展到一定的程度時(shí)，嚙合頻率及其高次諧波幅值明顯增大，同時(shí)振動(dòng)能量有大幅的增加。齒輪出現(xiàn)故障時(shí)產(chǎn)生不同程度的調(diào)制現(xiàn)象，在頻譜中會(huì)出現(xiàn)形式各異的調(diào)制邊帶。這些邊帶中包含了很多重要的齒輪故障信息。所以對(duì)調(diào)制現(xiàn)象及其邊頻帶分布特點(diǎn)進(jìn)行研究是齒輪故障診斷中的最重要的環(huán)節(jié)。（1）各軸的轉(zhuǎn)頻及諧波。（2）齒輪嚙合頻率及其諧波。（3） 以齒輪的嚙合頻率及其高次諧波為載波頻率，以齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻及其高次諧波為調(diào)制頻率的齒輪嚙合頻率調(diào)制現(xiàn)象而產(chǎn)生的邊頻帶。（4）以齒輪的固有頻率為載波頻率，以齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻及其高次諧波為調(diào)制頻率的齒輪固有頻率調(diào)制現(xiàn)象產(chǎn)生的邊頻帶。（5）其他可忽略成分10實(shí)際上不論是齒輪本身存在缺陷和故障，或是由于軸彎曲等其他故障引起齒輪傳動(dòng)產(chǎn)生異常振動(dòng)時(shí)都可能產(chǎn)生調(diào)制現(xiàn)象，調(diào)制的載波頻率是以嚙合頻率及其倍頻成分為主，是以齒輪本身的各階固有頻率為主，還是以箱體的各階固有頻率為主取決于激勵(lì)能量，也表征了故障的嚴(yán)重程度。當(dāng)故障較輕時(shí)，比如輕微的軸彎曲或面積小、數(shù)量少的齒面點(diǎn)蝕，一般表現(xiàn)為嚙合頻率為轉(zhuǎn)頻調(diào)制的嚙合頻率調(diào)制現(xiàn)象，如果故障較嚴(yán)重，激勵(lì)能量較大時(shí)，則齒輪本身的固有頻率被激起，產(chǎn)生以箱體固有頻率為載波頻率的共振調(diào)制現(xiàn)象。當(dāng)激振能量非常大，故障非常嚴(yán)重時(shí)，則齒輪箱箱體的固有頻率被激起，產(chǎn)生箱體固有頻率調(diào)制現(xiàn)象。應(yīng)當(dāng)特別注意的是不論載波頻率是多少，這三種調(diào)制現(xiàn)象的調(diào)制頻率均為故障軸的旋轉(zhuǎn)頻率及其高次諧波，這一點(diǎn)對(duì)故障滲斷非常重要。針對(duì)不同故障引起的不同振動(dòng)調(diào)制現(xiàn)象，應(yīng)采用不同的診斷方法：（1）對(duì)嚙合頻率調(diào)制采用頻譜和解調(diào)譜相結(jié)合的雙譜分析法。用解調(diào)譜找到有故障軸的轉(zhuǎn)頻或倍頻成分，從而滲斷故障發(fā)生的主要部分在哪個(gè)軸；再利用頻譜分析找到載波頻率，也就是嚙合頻率及其倍頻成分，診斷出產(chǎn)生主要故障的齒輪副。不論是轉(zhuǎn)頻還是嚙合頻率，在已知或?qū)崪y(cè)出轉(zhuǎn)速各傳動(dòng)鏈的情況下，是可以通過(guò)計(jì)算得到的，這為珍斷提供了有效的參考數(shù)據(jù)，如果輔以時(shí)域波形和包絡(luò)時(shí)域波形分析，則會(huì)進(jìn)一步提高診斷的準(zhǔn)確度。（2）對(duì)箱體固有頻率調(diào)制現(xiàn)象，可采用時(shí)域波形分析、頻譜分析、解調(diào)分析和能量分析相組合的故障診斷方法。表現(xiàn)在時(shí)域上，時(shí)域波形為有規(guī)律的沖擊振動(dòng)，一個(gè)大沖擊是由多個(gè)連續(xù)小沖擊構(gòu)成；在頻域中，頻率成分多，產(chǎn)生豐富的有故障嚙合齒輪的嚙合頻率及其高次諧波。（3）對(duì)齒輪固有頻率調(diào)制現(xiàn)象，可采用解調(diào)譜、細(xì)化譜和頻譜相結(jié)合的雙譜分析法。由解調(diào)譜分析有故障軸的轉(zhuǎn)頻，找出故