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基于自相关算法的减速机蜗轮齿形变化故障检测

文章出处:宝泰网络部 人气:发表时间:2020-09-01 14:00
        蜗杆减速机是机械设备中常见的传动设备。蜗轮和蜗杆是蜗杆减速机的两个主要传动部件。其中,蜗轮容易失效,而齿廓变化是导致蜗轮失效的主要形式之一,这意味着蜗轮齿廓偏离理想齿廓。当蜗轮出现齿廓变化故障时,会出现以啮合频率为载波频率,以蜗轮轴的旋转频率为调制频率的啮合频率调制现象。由于齿廓变化故障一般不会产生大的冲击振动,能量很小,所以调制频率的边带很少。当齿廓变化较大时,由于激励能量较大,蜗轮固有频率被激励,蜗轮共振调频以蜗轮每一级的固有频率为载波频率,以蜗轮所在轴的旋转频率为调制频率。包络分析技术是对蜗轮的故障信号进行解调,提取故障频率。包络分析技术已经成为齿轮故障振动信号分析的有效方法之一。
 
蜗杆减速机
 
  然而,当减速机制造商直接分析原始振动信号的包络时,带通滤波器的参数选择通常依赖于经验,具有一定的盲目性。经验模态分解(EMD)可以将信号分解成不同的频域段,是一种自适应的信号分解方法。采用经验模态分解和包络谱相结合的方法提取齿轮故障频率,取得了良好的效果。该方法通过经验模态分解将齿轮故障信号分解成多个固有模态函数分量,然后对具有明显故障特征的固有模态函数分量进行包络分析。然而,具有明显断层特征的国际货币基金组织仍然是通过经验获得的,缺乏理论基础。提出了一种基于小波系数熵阈值的增强型谐振解调方法。利用小波包对轴承振动信号进行分解,计算每个小波包的信息熵,选择信息熵较大的小波包系数进行重构,取得了一定的效果。然而,很难确定小波包的适当分解层和小波基。提出用信息熵的方法来选择货币基金组织。首先计算出每个IMF分量的信息熵,然后设定信息熵阈值,选择大于信息熵阈值的IMF分量进行包络分析,也取得了一定的效果。然而,信息熵阈值的选取对分析结果影响很大,很难确定最优的信息熵阈值。考虑到自相关算法的特点,通过自相关分析选择IMF分量来诊断蜗轮齿廓的变化。

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