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基于自相關(guān)算法的減速機蝸輪齒形變化故障檢測

2023
05-08

16:04:28

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來源:泰興市寶泰減速機制造有限公司
蝸桿減速機是機械設備中常見的傳動設備。蝸輪和蝸桿是蝸桿減速機的兩個主要傳動部件。其中,蝸輪容易失效,而齒廓變化是導致蝸輪失效的主要形式之一,這意味著蝸輪齒廓偏離理想齒廓。當蝸輪出現(xiàn)齒廓變化故障時,會出現(xiàn)以嚙合頻率為載波頻率,以蝸輪軸的旋轉(zhuǎn)頻率為調(diào)制頻率的嚙合頻率調(diào)制現(xiàn)象。由于齒廓變化故障一般不會產(chǎn)生大的沖擊振動,能量很小,所以調(diào)制頻率的邊帶很少。當齒廓變化較大時,由于激勵能量較大,蝸輪固有頻率被激勵,蝸輪共振調(diào)頻以蝸輪每一級的固有頻率為載波頻率,以蝸輪所在軸的旋轉(zhuǎn)頻率為調(diào)制頻率。包絡分析技術(shù)是對蝸輪的故障信號進行解調(diào),提取故障頻率。包絡分析技術(shù)已經(jīng)成為齒輪故障振動信號分析的有效方法之一。
蝸桿減速機
  然而,當減速機制造商直接分析原始振動信號的包絡時,帶通濾波器的參數(shù)選擇通常依賴于經(jīng)驗,具有一定的盲目性。經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)可以將信號分解成不同的頻域段,是一種自適應的信號分解方法。采用經(jīng)驗模態(tài)分解和包絡譜相結(jié)合的方法提取齒輪故障頻率,取得了良好的效果。該方法通過經(jīng)驗模態(tài)分解將齒輪故障信號分解成多個固有模態(tài)函數(shù)分量,然后對具有明顯故障特征的固有模態(tài)函數(shù)分量進行包絡分析。然而,具有明顯斷層特征的國際貨幣基金組織仍然是通過經(jīng)驗獲得的,缺乏理論基礎。提出了一種基于小波系數(shù)熵閾值的增強型諧振解調(diào)方法。利用小波包對軸承振動信號進行分解,計算每個小波包的信息熵,選擇信息熵較大的小波包系數(shù)進行重構(gòu),取得了一定的效果。然而,很難確定小波包的適當分解層和小波基。提出用信息熵的方法來選擇貨幣基金組織。首先計算出每個IMF分量的信息熵,然后設定信息熵閾值,選擇大于信息熵閾值的IMF分量進行包絡分析,也取得了一定的效果。然而,信息熵閾值的選取對分析結(jié)果影響很大,很難確定的信息熵閾值??紤]到自相關(guān)算法的特點,通過自相關(guān)分析選擇IMF分量來診斷蝸輪齒廓的變化。

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