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基于油液監測的齒輪箱疲勞磨損運行狀態評估

2022-10-23 14:00:20邢鵬康胡彬
機械制造與自動化 2022年5期
關鍵詞:特征融合

邢鵬康,胡彬

(1. 河南工業職業技術學院 電子信息工程學院,河南 南陽 473009;2. 華中科技大學 計算機科學與技術學院,湖北 武漢 430074)

0 引言

在齒輪系統運行過程中,應對齒輪箱狀態進行實時監測并準確診斷各類故障,從而及時察覺并排除設備故障,避免因設備故障而造成潛在風險[1-3]。油液監測屬于一種綜合運用多種油液分析方法來達到持續反饋設備用油理化性能指標與磨粒變化特性,由此實現準確獲取設備在各個運行階段的潤滑性能及其磨粒狀態,能夠滿足對設備磨損程度定性與定量分析要求。通常利用理化性能指標綜合評價設備用油劣化的情況,判斷設備潤滑效果,但無法深入分析設備發生磨損的程度[4-7]。

都玉輝等[8]按照設定周期從齒輪箱內采集得到油樣,再對其各項理化指標以及磨粒進行了分析,以此達到準確識別齒輪箱運行過程中形成的磨損狀態。林麗等[9]將不同粒徑尺寸的鐵磁性顆粒加入齒輪箱潤滑油內,再對顆粒的濃度差異進行實時測試,根據齒輪表面微觀結構變化并結合鐵譜分析的方式,探討了齒輪箱發生磨損失效的作用機制。閆書法等[10]選擇光譜分析的方法評價了傳動裝置在運行階段引起油液磨粒濃度變化的情況,再根據Wiener分析方法綜合評價了設備的控制性能,并對剩余壽命進行了預測。采用傳統鐵譜分析方法時實際操作過程非常復雜,需要消耗很長的調節時間,受到個人主觀性的較大影響。圖像處理技術已經可以實現沉積磨粒的智能識別功能,越來越多學者開始將其應用到了鐵譜圖像測試領域中,由此達到對設備磨損程度的準確判斷。

選擇油液監測方法對齒輪箱運行狀態進行監測時,需對多項特征指標進行綜合分析[11-12]??紤]到各項特征指標變化趨勢存在差異性,無法直觀反饋齒輪箱運行控制性能。本文通過主成分分析的方式測試了多特征融合的特性,同時對上述相關特征指標進行轉化處理后得到一組只包含少數不相關特征的集合,在充分保留原始特征集信息的條件下確定主成分,實現對齒輪箱狀態直接反饋。

1 齒輪疲勞磨損試驗

為了對以上方法進行有效性驗證,采用圖1中的齒輪箱測試結構表征齒輪運行階段發生疲勞磨損的情況[13]。利用變頻電機提供系統所需的動力,以此驅動齒輪箱測試臺的運行,確保試驗臺保持正常運行狀態,同時也可以結合實際測試要求利用變頻控制器調節轉速參數;通過轉矩轉速傳感器實現了轉矩與轉速測試的功能;為試驗臺設置了機械加載的控制結構。

1—電動機;2—陪試箱;3—聯軸器;4—轉速傳感器;5—主試箱。

本次選擇漸開線直齒輪作為測試齒輪,表1給出了齒輪副各項結構參數。

表1 齒輪副的基本參數

為齒輪箱測試系統的主試箱與陪試箱分別安裝了相應的測試齒輪,再對這些齒輪進行疲勞磨損性能表征。測試期間,主試箱齒輪副設置為半齒寬嚙合的條件,其中,嚙合寬度為30 mm;陪試箱齒輪副設置為全齒寬嚙合的形式,對應的嚙合寬度為60 mm。主試箱和陪試箱均為圓柱齒輪齒輪箱,其嚙合方式如圖2所示。

圖2 齒輪副的嚙合方式

本次試驗按照以下的過程實現齒輪箱的振動監測:采用英邁克提供的IEPE壓電型加速傳感器,測試靈敏度可以達到0~100 mV/g,通過貼片式的形式將其安裝于支撐軸承邊緣箱體的部位,再對齒輪箱沿x、y、z各方向形成的加速度信號進行測試。采用DASP16通道數據采集儀按照4 h間隔分別采集主試箱與陪試箱產生的振動信號,單次采集時間為1 min,控制采樣頻率為12.5 kHz。

按照以下方式實現齒輪箱狀態的油液監測功能:控制間隔為每4 h對主試箱與陪試箱進行油樣采集,每次補油時都采集體積為100 mL的同等體積油樣。為防止磨粒發生團聚而產生沉淀物,需保證機器運轉停止之后的2 min時間內完成油液采集過程。將采樣部位設置于靠近齒輪副嚙合的區域,由此得到更加豐富的油液特征。圖3為試驗過程中采集部分油樣照片。

圖3 油樣采集照片

2 油液特征融合分析

本文利用MATLAB軟件測試程序的運行過程,再計算得到協方差矩陣特征參數與特征向量,同時計算得到特征值方差與累計方差的貢獻率。將主成分提取閾值設定在90%,隨著特征值累計方差達到90%以上的貢獻率后,分別為主試箱與陪試箱設置6個主成分。表2與表3分別為主試箱與陪試箱的信號特征參數。

表2 主試箱信號特征參數

表3 陪試箱信號特征參數

考慮到特征值方差貢獻率代表特征值主成分相對各個主成分貢獻的比值,因此選擇貢獻率作為權值,再與各主成分進行相乘并線性相加,由此獲得加權主成分與綜合特征組成的融合指標,從而達到對多特征信息進行加權融合的效果。加權主成分屬于輸入頻域與時域特征以及油液特征通過加權處理后進行融合形成的一個綜合性評價指標(圖4),能夠對齒輪箱的運行狀態進行全面監測。

圖4 綜合特征融合指標的趨勢圖

對圖4進行分析可以看到,主試箱與陪試箱共同形成的綜合特征融合指標處于齒輪疲勞磨損測試階段的變化狀態。采用加權特征融合方法獲得的唯一加權主成分屬于無量綱參數,同時主、陪試箱綜合特征融合指標也存在差異性,從而顯著增加了分析過程的復雜性。為更方便進行統一分析,應對綜合特征融合指標實施歸一化,再把歸一化得到的結果定義成運行狀態指標,根據該指標參數的改變判斷齒輪箱處于各個階段的運行情況。采用MATLAB軟件進行計算時,也可以對map函數進行直接調用,再對綜合特征融合指標實施歸一化,由此獲得圖5中的主、陪試箱運行過程中的指數結果。

圖5 齒輪箱運行指數的趨勢圖

對圖5進行分析可以發現,根據主成分加權特征融合方法進行分析得到的齒輪箱運行指數形成了非常明顯的變化特征,同時因為主、陪試箱存在不同的嚙合條件,從而引起運行指數也發生改變,由此可以判斷運行指數能夠準確反饋齒輪箱運行控制情況。

主試箱進入運行階段的0~88 h時間內,主試箱發生了運行指數的快速增長,可以判斷在上述過程中主試箱形成了以下的運行狀態:形成了更加劇烈的振動與磨損情況,同時達到了很快的增長速率,此階段中齒輪箱屬于過渡狀態,引起該現象的原因是主試箱的副半齒發生了嚙合,產生了很大的作用力,引起主試箱進入運行過程后直接達到過渡階段,箱體發生了更明顯的振動,并在副嚙合的表面產生了較大的磨損,在油液內形成了更多的大尺寸磨粒;經過88 h之后,運行指數表現為高位波動的特征,此時,發生了齒輪箱的大幅振動,產生了較大的噪聲,在齒輪箱長期運行過程中會逐漸形成更大程度的異常磨損,引起齒輪表面形成點蝕甚至部分區域剝落,由此產生齒面凹坑,并在油液內形成眾多大尺寸磨粒。

在陪試箱齒輪箱運行的初期120 h時間內,陪試箱運行指數表現為低處持續增長的趨勢,只形成了很小的增長斜率,該階段保持相對穩定的狀態,并未產生劇烈振動,只引起齒輪副的輕微磨損,形成了更高比例的小尺寸磨粒;進入120~180 h時間段內,發生了陪試箱運行指數的快速上升,此時已經進入陪試箱過渡運行階段,振動與磨損程度都發生快速提高,油液內形成了更多的大磨粒;到達180 h之后,發生了運行指數的快速增大,并呈現高位持續波動的狀態。

3 結語

1)0~88 h時間內,主試箱發生了運行指數的快速增長,形成了更加劇烈的振動與磨損情況,產生了很大的作用力;之后運行指數表現為高位波動,在油液內形成眾多的大尺寸磨粒。

2)陪試箱運行指數表現為低處持續增長,形成了很小的增長斜率,保持相對穩定的狀態,并未產生劇烈振動;之后陪試箱運行指數快速上升,振動與磨損程度都快速提高。

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