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基于電驅動總成耐久性試驗數據的早期故障診斷分析

2024-04-29 00:00:00周方添楊蒙
專用汽車 2024年3期
關鍵詞:耐久性振動故障

摘要:一般而言,一款成熟的新能源電驅動總成產品必須要經過多次不同工況的耐久測試檢驗其可靠性。針對耐久性試驗通常具備試驗周期長、故障發生頻率較低、故障原因及定位難以確認等缺點,某企業配備了德爾塔分析儀作為電驅動總成系統耐久性試驗的輔助監控設備。據此,從某電驅動總成系統發生的真實故障案例出發,介紹了德爾塔分析儀的使用背景、具備哪些功能、所配備的硬件及軟件的安裝使用方式、以快速傅里葉變換為基礎的階次分析的理論依據,并詳述了該電驅動總成系統故障發生的起因、分析過程、最終驗證結果。該案例充分表明,早期故障診斷分析不僅能夠精確地監控樣件故障并報警,及時防止了小故障的擴散,保護樣件整體的完整性,大大縮短了試驗過程中排查問題和試驗后維修過程的時間、資金耗費,并且還能起到保護試驗臺架的作用。研究過程中從多方面驗證了電驅動總成系統耐久性試驗早期故障診斷分析的益處及必要性。

關鍵詞:電驅動總成系統耐久性試驗;德爾塔早期故障分析儀;階次分析;傅里葉變換

中圖分類號:U467" 收稿日期:2023-12-19

DOI:10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.03.023

1 前言

減速器是汽車電機動力結構中的關鍵部件,在生產階段許多企業針對減速器性能測試主要采取兩種測試方法:可靠性試驗和耐久性試驗。耐久性試驗用以測試減速器的最大壽命。減速器在汽車駕駛過程中需要承受不斷變化的載荷,頻繁換擋造成減速器工作環境相對其他部件要更加惡劣并且多變,因此在汽車使用過程中減速器故障頻發。但電驅動總成在耐久性試驗中不方便隨時拆機檢查,且發生故障的頻率較低,輕微的磨損不容易表現出來[1]。試驗中出現故障的原因多種多樣,數據難以分類保存。針對這一現象,為了能更加直接和及時地監控減速器在疲勞耐久試驗中的運行狀況和磨損程度,某企業通過引進德爾塔分析儀用以測量電驅動總成在耐久性試驗中的振動信號變化,基于其獨特的階次分析頻譜實現異常情況監控并及時報警停機。

2 德爾塔分析儀功能

一個完美的電驅動系統在運行過程中可以不發出任何聲音,但在實際測試條件下很難做到,故障噪音往往夾雜在系統正常運行的噪音之中且難以被識別。德爾塔早期故障診斷分析儀(以下簡稱為德爾塔分析儀)診斷系統能夠將允許的噪音與禁止的失效噪音分開。也就是說,失效噪聲約占總噪聲的千分之一甚至更小。德爾塔分析儀的早期故障識別非常重要,因為它可以識別最薄弱的組件[2]。這樣一來,可以只更換發生故障的部件,其他未受損傷的部件則保持不變。這個辦法避免了其他部件的后續損壞或徹底失效,而這種徹底失效往往會讓找到故障根源成為不可能。在更換失效部件后,正常的部件可以按照已完成的測試時間繼續完成相應試驗。早期故障識別不僅能夠節省寶貴的研發時間,同時也能節省相應的研發費用。

德爾塔分析儀是一種生產于德國萊爾浩福公司的用于監控振動信號,并分析被試件狀態的儀器。測量結構噪聲比較常用方法,是直接在試樣上安裝加速度傳感器,如圖1所示。傳感器用螺栓固定時可獲得最佳效果。如果沒有合適的螺栓孔也可使用磁鐵或膠粘固定傳感器代替。為了提高傳感器采集數據的精度,設計了一種圖2所示的以304不銹鋼為材料制作的轉向工裝。該工裝表面經過酸洗鈍化處理可以適應大多數試驗環境,它可以實現任意角度90°轉向以滿足不同位置的螺栓孔安裝需求。在臺架試驗中建議不要以按壓或用彈簧按壓的方式固定傳感器。

3 階次分析原理

振動傳感器所采集到來自減速器總成耐久性試驗的信號是多種振動信號的疊加,包括輸入軸和輸出軸的旋轉振動、主動齒輪和從動齒輪之間的嚙合、軸承滾珠的滾動產生的振動信號等。為了找出是哪個組件發生變化,必須計算其測試對象。振動信號分析常用的方法是傅里葉變換[3]。

在復數域內,離散傅里葉變換(DFT)的定義如下:

展開各項:

將上式轉換為矩陣的形式:

此矩陣可簡寫為X=FX,此時F中的每列是彼此正交的。

但是,基于傳統傅里葉變換的頻率計算在動態測試運行中收效甚微,因為它們總是隨著轉速的變化而變化。1965年Tukey發表了文獻[1],從而大大加快了DFT計算。這種計算方式被稱為快速傅里葉變換(FFT)。實際上,這兩位作者只是以不同的方式再次發明了高斯在1805年就已經提出的算法[4]。

德爾塔分析儀可以同時處理來自振動傳感器的振動信號和轉速傳感器的轉速脈沖信號,之后將這兩組數據記錄到的機械振動信號借助快速傅里葉變換轉換為頻譜。為了將這些復雜的信號分離開來,德爾塔分析儀通過等角度采樣的原理來實現階次分析,即樣品每旋轉一次固定角度采樣一次,這種采集方法的優勢在于將原本非平穩的時域信號轉變為平穩的角度域信號,從而不受轉速變化的影響。階次分析通常被用來監控旋轉機械的故障,Antoni等[5]基于發動機振動信號并不平穩的特點提出了角度采樣和周期信號處理的診斷方法。轉換后的頻譜可以充分描述振動,并說明每個部件的幅值與頻率。應用到德爾塔分析儀的案例如圖3和圖4所示。

階次跟蹤法在上世紀80年代首次由Potter R提出,分別通過對轉速信號和振動信號進行獨立采樣來實現等角度重采樣[2-3]。德爾塔分析儀通過獨立的采集線將功率分析儀發出的轉速脈沖信號一分為二來采集轉速的方式,實現了等角度重采樣。德爾塔分析儀每收集5條譜線進行一次階次分析,每條譜線需要通過傳感器采樣4 096次后進行傅里葉變換得到。德爾塔分析儀的采樣頻率為1 024次/轉。通過定義輸入軸或輸出軸階次為1,可以計算出減速器內部各個齒輪、軸、軸承的階次和倍頻。單一部件的階次和倍頻在定義輸出軸階次為1后即不會隨著轉速、扭矩發生改變,可以作為這一部件的特殊身份標簽,表1所示為某樣件基于階次計算器(ROC)定義輸出端為1后計算出各齒輪嚙合以及軸承的階次。

4 德爾塔分析儀結構組成

德爾塔分析儀主要由兩個部分組成:測量系統和監控系統,連接方式如圖5和圖6所示。測量系統通過與被測樣件連接來獲取各項輸入參數,包括振動信號、扭矩信號、轉速信號、溫度信號等。監控系統主要由測功機、顯示器、監控軟件和分析軟件組成。監控軟件可以設計耐久性試驗相關的參數,并開始、暫停和終止試驗。分析軟件可對獲取的參數進行處理和分析,在離線狀態下保存數據,并實時與樣件良好運行狀態下的數據進行比對,在監控到異常數據超過具體的次數后向臺架系統發送警報信號并急停試驗。監控系統獨立于臺架系統之外,在臺架軟件出現故障時不會停機。

5 系統報警保護方式

德爾塔分析儀有兩種類型報警,分別為dA報警與CP報警。dA報警基于當前報警振動譜線與自學習后的振動上下限譜線進行對比,計算出的趨勢值與設定的閾值進行比較,若連續兩個分析的趨勢值(軟件默認設置為兩個分析)大于設定的閾值,則軟件輸出dA報警。dA報警通常針對于小能量故障。

dA報警主要有3種分析方法:a.Classical Diagnosis(絕對階次分析),主要針對于機械摩擦和燃燒(低頻部分);b.Relative Diagnosis(相對階次分析),主要針對于混合摩擦、刮擦、吱嘎聲(高頻部分);c.Time Signal Classification(時間信號分類),主要針對于較小能量故障[5]。

CP報警,全稱Crash Preventer報警,表示碰撞阻止器的報警,是針對大能量故障導致的結構損壞,由軟件輸出CP報警信號。如發動機鏈條或連桿斷裂、變速箱齒輪斷裂等現象都會造成CP報警。

6 基于階次譜的實例故障分析

在2023年3月某樣件進行的電驅動總成系統耐久性試驗測試過程中,前期經過若干個工況的自學習過程,德爾塔分析儀在試驗進行的前一個月持續監控樣件狀態進行正常測試。

在工程師某次點檢時發現趨勢曲線明顯升高并接近報警限值,如圖7所示。通過若干名工程師對數據的反復分析討論,認為輸入軸軸承大概率出現故障[6]。

圖7中,橫坐標為采樣點數,縱坐標為在某個采樣點上累積的偏差譜數值之和,用藍色曲線表示;圖中紅色直線為預設的報警線。

出現故障時運行的試驗工況參數:電機轉速為6 160 r/min;輸入扭矩為54 N·m;變速箱油溫為35~55°C。判斷依據有以下兩點:

a.隨時間推移樣件的趨勢指數逐漸升高。

b.試驗測試條件(轉速、扭矩、油溫)均保持穩定,趨勢升高非試驗條件變化造成[7]。

因此初步認定趨勢指數的升高是由于減速箱機械結構上的變化引起的。

三維瀑布圖是以時間為軸的偏差階次譜線,用來查看在某一階次或某段階次是否有明顯的規律性的變化,如圖8所示。從變化譜三維瀑布圖中可以看出升高的階次十分清晰[8-10]。

圖9為趨勢升高后的差異頻譜,綠線為學習后生成的容差帶紅線為實時譜線。此圖中可以更清晰地看出超差的部分均為間隔為60的邊頻,同時每簇內部為4.5的邊頻是軸承故障的典型特征。此案例表示基于輸出軸計算階次值。

軸承階次圖(圖10):描述電機、減速器等各軸承的節圓直徑、鋼球直徑、鋼球數目、滾動體內外圈階次等詳細數據[11]。

通過開箱檢查(圖11),發現減速器某齒輪輸入軸軸承外圈松動、軸封開裂(圖12),且減速器蓋上有積油,與分析結果吻合。

7 結語

本文在某企業電驅動總成系統耐久性試驗的基礎上使用德爾塔分析儀搭建了一種完整的監控、分析診斷系統。這套系統的功能包含:對樣件試驗過程24 h監控;發現故障時及時報警并傳遞給測試臺架;以快速傅里葉變換為理論基礎將非平穩的時域信號轉化為階次振動信號,并引入趨勢指數曲線、差異譜三維瀑布圖、差異譜線圖、軸承階次圖等從多方面分析得出故障原因及發生點。最終實際情況表明德爾塔分析儀的報警準確無誤,定位精準。本文證明了這套早期故障分析系統能夠有效地檢測樣件狀態并及時保護,防止了樣件損壞程度加劇,降低了排查問題的難度并保護了測試設備。對縮短電驅動總成耐久性試驗周期具有重大意義。

參考文獻:

[1]Tukey C J W .An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series[J].Mathematics of Computation,1965,19(90):297-301.

[2]張雨蒙.基于發動機耐久性試驗數據的故障診斷[D].大連:大連理工大學,2017.

[3]郝林寧.短時傅里葉變換的FPGA實現及其在滾動軸承故障診斷中的應用[D].西安:西安電子科技大學,2022.

[4]黃玉婧.基于分數階傅里葉變換的變轉速滾動軸承故障診斷方法研究[D].北京:北京化工大學,2022.

[5]Antoni J,Daniere J,Guillet F,et al. Effective vibration analysis of ic enginesusing cyclostationarity. part ii-new results on the reconstruction of the cylinderpressures[J]. Journal of Sound amp; Vibration,2002,257(5):839-856.

[6]韋旭恒.變速器總成疲勞試驗故障識別及應用[J].汽車工藝師,2021(3):30-32.

[7]頓德安.汽車驅動橋常見故障分析[J].中南汽車運輸,2000(4):18-19.

[8]馬東元,黃旭,陳楠,等.基于發動機耐久性試驗數據的故障診斷技術[J].今日制造與升級,2021(12):100-101.

[9]屈梁生,張西寧,沈玉娣.機械故障診斷理論與方法[M].西安:西安交通大學出版社,2009.

[10]李港,趙春領,熊開洋.基于物理原因的永磁同步電機故障產生機理及診斷研究綜述[J].汽車文摘,2022(4):7-12.

[11]薛賽.基于電流與振動的永磁同步電機狀態監測方法研究[D].杭州:浙江理工大學,2023.

作者簡介:

周方添,男,1999年生,工程師,研究方向為電驅測試。

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