应力波技术在复合行星齿轮箱故障诊断中的应用

康 洪

重庆川仪自动化股份有限公司 重庆 401121

复 合行星齿轮箱涵盖了定轴齿轮箱和行星齿轮箱，具有传动比大、结构紧凑、传动效率高、承载能量更高等优点，已被广泛应用于风电、冶金、建材和化工等各行业[1]，由于复合行星齿轮箱在极其复杂的变速变载工况下适应性更强，使得其在部分行业的关键领域已经完全替代了定轴齿轮箱。但复合行星齿轮箱在实际工作过程中，由于其工作环境恶劣，且工况复杂，导致关键部位的齿轮、轴承以及轴系极其容易出现故障，一旦出现故障就会出现停工停产，从而带来一些经济上的损失，所以对行星齿轮箱进行在线监测与故障诊断具有切实的理论意义[2]。

复合行星齿轮箱主要包括太阳轮、行星轮、内齿圈组成的行星齿轮箱以及定轴齿轮组成。由于其在运行过程中存在相对运动和绝对运动，导致对其进行故障诊断研究比较困难。目前，对齿轮箱在线监测与故障诊断的研究主要还是以振动技术为主，前期通过采集器采集振动信号之后，后期采用希尔伯特变换、小波变换、经验模态分解以及包络滤波等一系列信号处理方法，提取出需要的故障特征信号，得到数据之后，还有学者进行了更深入的研究。周建华等人[3]基于小波时频图和卷积神经网络，搭建了较为理想的行星齿轮故障诊断模型，最终通过试验证明该模型相比 BP 神经网络模型，在鲁棒性和准确性上有所提升；王朝阁等人[4]通过建立多目标优化新指标，采用一种参数自适应的多点最优最小熵反褶积方法，实现了行星齿轮箱微弱信号的提取；吴天舒等人[5]对应力波在设备内部的传播理论进行了研究，并成功将应力波技术用于流程工业领域的部分设备状态监测；李洪元等人[6]将应力波技术用于冶金行业的关键设备轧机减速机上，且取得了良好的运用效果。但目前还没有研究学者或者工程技术人员将该技术应用于复杂结构行星齿轮箱的在线监测与诊断。笔者采用应力波技术完成了对某水泥厂磨机复合行星齿轮箱的故障诊断。

1 应力波技术的故障诊断

1.1 技术原理

在工业领域，齿轮啮合、轴承运转、水泵运转、叶片旋转等都存在相对运动，两部件在相对运动过程中会产生摩擦与冲击信号，并以一种高频信号的形式向外传播，这就是应力波。应力波信号主要反映机械设备的运行状态，从本质上也是一种超声能量脉冲群。应力波来源于设备内部相对运动部件的摩擦与冲击，可沿着固体介质进行传导，且在传播过程中无方向性 (如水波纹)。应力波传递到壳体后，通过专有的应力波传感器拾取需要的应力波信号，这样就完成了初始信号的采集。应力波传感器采集设备的信号，就如通过麦克风来听取设备内部的声音，传感器只对通过其底部传递到压电晶体的高频内部激波敏感，并在模拟信号调制器中通过高频带通滤波器进行放大和滤波，以去除设备正常运动的低频噪声和振动能量。所以专用的应力波传感器对设备自身的振动信号以及外界环境的干扰信号都不敏感，从而更能精确地采集到故障诊断分析所需要的故障信号。

1.2 应力波在线监测系统组成

应力波在线监测诊断系统如图 1 所示，主要由应力波传感器、信号处理单元和控制显示单元 3 个部分组成。应力波传感器安装在与设备运动部件刚性连接的表面，传感器中的压电晶体将应力波振幅转换为电压信号，然后在模拟信号调制器中通过高频带通滤波器进行放大和滤波。模拟信号调制器的输出是一个应力波脉冲串 (Stress Wave Pulse Train，SWPT)，代表设备受到的冲击和机械摩擦事件的时间历史。数字处理单元通过分析 SWPT 来确定摩擦、冲击事件产生的峰值水平和总能量。计算出的应力波脉冲幅值 (Stress Wavepulse Amplitude Plitude，SWPA) 和 SWE 值存储在数据库中，作为历史趋势并与正常读数进行比较分析。脉冲信号处理完成之后，对其进行解调、包络、FFT 变换、高斯密度函数统计等一些列信号处理之后，在控制显示单元得到了应力波能量图、频谱图、直方图等。

图1 应力波在线监测诊断系统Fig.1 Online stress wave monitoring and diagnosis system

2 工程试验验证

2.1 复合行星齿轮箱故障特征计算

复合行星齿轮箱传动如图 2 所示，主要由定轴齿轮传动和行星齿轮传动组成。其故障特征频率主要包括各级齿轮的啮合频率以及对应每个齿轮的局部故障频率。

图2 复合行星齿轮箱传动Fig.2 Transmission of composite planetary gearbox

定轴齿轮传动由 2 个相互啮合的圆锥齿轮组成。由于定轴齿轮在运行过程中各齿轮的轴线相对于机架的位置都是固定的，所以定轴齿轮的特征频率计算较为简便。在该传动模型中，以圆锥齿轮 Z1与电动机输入端通过联轴器相连，定轴齿轮的故障特征频率计算如下：

式中：i14为定轴齿轮传动比；ω1、ω2、ω3、ω4、z1、z2、z3、z4分别为齿轮的转速及对应齿轮的齿数，其中ω2=ω3；f12为一级定轴锥齿轮啮合频率；f34为二级定轴齿轮啮合频率。

行星轮系在传动过程中，行星轮存在自转以及跟随行星架一起的公转运动，故传动比的计算不能直接用定轴齿轮传动计算公式。在求解行星传动比时，根据相对运动的原理，人为给行星传动系加上一个公转速度“-ωH”，使得该转速围绕行星架的回转轴线旋转，此时各构件之间的相对运动仍然保持，而行星架的转速变为 0，行星架就静止不动，从而将行星传动系统转换为定轴齿轮传动。针对原料磨中行星传动部分，太阳轮-行星轮、行星轮-内齿圈 2 种齿轮副中的啮合频率完全相等，只是齿轮的局部故障频率会存在差异。因此根据行星轮系的转换传动系统及定轴轮系传动比计算公式，得到行星齿轮传动系传动比及啮合频率。

根据上式得到了行星齿轮系的齿轮啮合频率及输出转速，进一步求取各齿轮的局部故障频率。齿轮的局部故障点会引起齿轮啮合的异常冲击，其异常冲击的频率等于在单位时间内故障齿轮与其他齿轮的啮合次数。定轴齿轮箱、齿轮的局部故障频率等于齿轮的旋转频率，对于行星轮系，各齿轮的局部故障频率不仅与齿轮的转速有关，还和太阳轮齿数、行星轮齿数、内齿圈齿数以及行星轮数量有关。查阅相关文献，得到行星传动系统的齿轮局部故障频率[7]：

式中：f5、f6、f7分别表示太阳轮、行星轮、内齿圈的局部故障频率，Hz；N为行星轮数量，个。

根据式 (1)～ (10) 计算得到原料磨复合行星齿轮箱特征频率，如表 1 所列。

表1 复合行星齿轮箱特征频率Tab.1 Characteristic frequency of composite planetary gearbox

2.2 特征数据识别与匹配

结合某水泥厂实际运行情况及日常设备维护经验，基于应力波的技术原理及实时监测和量化旋转式，根据往复式设备内部不同部件间的摩擦和冲击情况，在原料磨行星传动部分的齿圈测点外部间隔90°方向均匀布置了 4 个应力波传感器，在减速机输入轴布置了 1 个测点，各测点布置如图 3 所示。

图3 原料磨减速机测点布置Fig.3 Layout of testing points of reducer in raw material mill

按照上述测点安装应力波传感器，设置相关参数，调试软硬件。最终经过测试，得到该设备齿圈 4个测点的应力波监测数据，如图 4 所示。

图4 应力波监测频谱Fig.4 Stress wave monitoring spectra

对比原料磨减速机齿圈 4 个测点和输入轴测点的应力波频谱，结果显示输入轴测点频谱无明显异常，而齿圈 4 个测点的监测数据都呈现出非常明显 53.71 Hz 的特征谱线，且都存在倍频信号，该信号占据所有故障信号的主导地位。故障信号 53.71 Hz 与表 1 中的行星传动的啮合频率 54.03 Hz 吻合，表明该故障来源于行星传动系统，推测行星轮系存在啮合不良问题。最终用户检修时，拆解了该减速机，发现行星轮轴承问题导致行星轮和太阳轮、内齿圈之间的啮合间隙发生变化，从而导致行星传动系统啮合不良。

3 结语

针对水泥行业原料磨减速机结构复杂，在故障监测与诊断时，该减速机故障信号微弱，且存在较多外界干扰，难以精确提取故障信号。通过采用一种基于应力波技术的设备故障监测与诊断系统，完成了复杂结构的原料磨减速机故障诊断，成功提取出故障信号，并对其进行分析，精准定位到该故障信号的来源，最终通过试验进行了有效验证。通过该案例，有效验证了应力波技术相比振动技术能够更加准确地提取复杂结构设备的故障信号，从而对故障进行精准定位与有效诊断，对原料磨减速机这类设备的在线监测与故障诊断，提供了一种有效的方法。