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齿轮裂纹故障声发射检测技术宰

来源: 作者:ndt 人气: 发布时间:2024-04-20
摘要:明廷锋1 姚晓山12 陈双桥1 张永祥1 (1.海军工程大学,湖北武汉,430000) (2.空军雷达学院,湖北武汉,430000) 摘要:设计了齿轮故障试验平台,构建了声发射检测系统,进行了齿轮裂纹故障声发射检测试验研究。通过分析齿轮裂纹故障的声发射信号的特征,并运

明廷锋1 姚晓山1·2 陈双桥1 张永祥1

(1.海军工程大学,湖北武汉,430000)

(2.空军雷达学院,湖北武汉,430000)

摘要:设计了齿轮故障试验平台,构建了声发射检测系统,沧州欧谱进行了齿轮裂纹故障声发射检测试验研究。通过分析齿轮裂纹故障的声发射信号的特征,并运用小波包技术、Hilbert变换等信号分析方法,有效提取了齿轮裂纹故障的信息。

关键词:声发射;齿轮;裂纹故障

Abstract:The gear fault simulation platform is designed and the acou8tic emission(AE)tes· ting system is set up.By analyzing the characteristics of the fatigue fracture gear's AE signals,thefaults information is obtained using the wavelet packet analysis and Hilbert transformer.

Key Words:Acoustic Emission;Gear;Fatigue Fracture

齿轮是机械设备重要功率传动部件,其运转状况直接影响到整个系统的正常运行。据日本新日铁会社的统计,齿轮故障约占机器总故障次数的10.3%。

据统计,在齿轮箱失效零件中,齿轮本身的失效比重最大约占60%。如果齿轮出现危险性的裂纹,将直接影响到它的安全性,甚至会导致灾难性事故发生。为了避免由于齿轮断裂故障造成的巨大经济、军事和人员损失,开展齿轮裂纹,尤其是初期裂纹的检测方法研究是一项十分重要的工作。

声发射技术是一种有效的无损探伤技术,且已在诸多领域得到了广泛的应用,例如大型储罐的在线检测、压力管道泄漏检测仪、阀门检漏等。对于齿轮装置来说,一般包括多对齿轮副、各级传动轴、.轴承及齿轮箱。现场监测时,比较实际的方法是将声发射传感器放置在齿轮箱上。声发射信号从信号源到传感器必然经过衰减和变化,声发射波传播过程中波形和能量转换规律如何,目前尚未见到相关报道,因此,有必要作深入的理论研究,尤其是结构复杂的齿轮箱系统中声波传播和波形转换规律,并据此寻求声发射源的特征。国外已开展了声发射在齿轮缺陷诊断方面的研究,参考文献[2]进行了齿轮故障诊断时分别应用声发射、振动分析和铁谱技术之间的比较试验,参考文献[3]还给出了声发射用于齿轮箱故障诊断的局限性。而国内有关声发射技术在齿轮裂纹故障诊断方面的实际应用鲜有报道。本文从试验出发,研究齿轮裂纹故障的声发射检测技术。

湖北省自然科学基金项目资助(批准号:2006ABA011)。

1.齿轮裂纹的声发射信号特征 齿轮裂纹处即为声发射源,所发出的声信号以弹性波的形式向四周传播,由于扩展损失使声波衰减,频率越高衰减越严重。同时声发射波碰到界面时会被反射,反射时会产生波形变换。因此,实际上到达传感器的声发射波是经过多次发射和不同模态的波叠加的复杂波形。 沧州欧谱由于轮齿具有盘状结构,因此可以利用基于板波理论的模态声发射技术来检测和分析其表面和内部的声发射信号。使用模态声发射技术可以在对声发射信号波形进行分析的基础上,提取声发射源的有关特征,如裂纹的大小、损伤程度和声发射源的方位等。

根据板波理论,声发射波(亦是一种机械波)在平板内按三种模式传播:

(1)在板平面内沿传播方向运动的扩展波;

(2)垂直于板平面运动的弯曲波;

(3)在板平面内垂直于传播方向运动的剪切波。

一般在板状结构中只能检测到扩展波和弯曲波,剪切波是很难检测到的,并且其影响可以忽略不计。扩展波的传播速度最快,且无色散效应,且具有不同频率分量的扩展波按照相同的速度运动;弯曲波的传播速度较慢,有色散效应,其传播速度与频率的平方根成正比。

具有较高频率的弯曲波会先到达传感器,由于衰减严重,幅值较低;具有较低频率的弯曲波会较晚到达传感器,同时由于不同频率分量的分离,弯曲波随着时问的推移,幅度会逐渐衰减。 齿轮裂纹产生的是具有较大高频分量的扩展波分量,而背景噪声信号和零件塑性变形产 生的是频率相对较低的弯曲波分量。由于这两种波的频率范围不同,波速不同,波形特征亦 存在明显差别,因而可以通过波形分析的方法,提取信号波形中表征疲劳裂纹萌生和扩展的 扩展波,同时有效抑制弯曲波的影响,实现齿轮裂纹故障的检测。

2.试验的设计

2.1试验平台的介绍 为了开展齿轮裂纹故障声发射检测试验研究。设计并搭建了一台齿轮故障诊断试验平台。平台结构见图1。

主要由齿轮副、电机、轴承、齿轮油泵、联轴节、轴等构成,电机转速为2830r/rain。载荷由齿轮泵的出口阀门的开度大小而不同。大齿齿数zl=30,小齿齿数z2=180,模数m=1 mill,大齿齿bl=20ram,小齿齿宽b2=20ram。

大、小齿轮材料皆为45#钢,表面高频淬火,齿面硬度250HBS,磨齿加工,齿轮精度8级。为使齿轮达到弯曲疲劳强度极限,产生裂纹并扩展。将一个齿沿宽度方向铣削,仅保留6ram齿宽,减弱其强度,并在该齿的齿根处沿切线方向用线切割的方法预制3111111深的裂纹(如图2所示)。

2.2声发射检测系统 声发射检测系统由传感器、前置放大器、主放大器和计算机采集系统构成。声发射信号 经传感器接收后先经过前置放大器,再送人主放大器进一步放大和调理.最后进入计算机采集系统。根据试验的实际情况来决定声发射检测系统的声发射传感器、主放大器、采集卡等组件的性能参数选择和设置。传感器选用北京声华兴业科技有限公司研制的150A声发射传感器,带宽为50—400kHz;前置放大器增益为40dB,带宽跟传感器的带宽一致。采集系统为四川拓普测控科技有限公司生产的Topview2000高速数据采集卡,单通道采样频率为2MHz,采样时间长度为1 s。试验中使用了2个声发射传感器,为了得到有效信号,减弱信号由于传递界面过多而产生损失,其中一个直接与大齿轮传动轴的端面相接触。当电机运转时,传感器与传动轴同频转动。为了避免信号线被缠绕,试验中使用了水银滑环作为信号线的转接,具体情况见图1中大齿轮左端传动轴部分。

另一个齿轮安装在齿轮箱箱体上,用来试验能否从齿轮箱箱体直接测取齿轮裂纹故障的声发射信号。 沧州欧谱3试验结果与数据分析 声发射信号的持续时间一般只有几十到数百微秒,持续时间短,数据量大,依靠硬件现记录、存储声发射信号的瞬态波形比较困难,不仅硬件投入较大.而且很难保证实时性。单个声发射事件的持续时间程短,频带很宽,高频成分穿过物体时衰减严重,而低频成分卫与机械噪声重叠,不易分离,因此可用较高的通频带检测声发射信号.并进一步提取出表征疲劳裂纹特征的频率较高的扩展渡分量。金属疲劳裂纹声发射信号频率范围大概是150~200kHz。故所选用的传感器和测试装置基本能够适用。使用该声发射测试系统记录齿轮裂纹故障状态下运转过程中产生的声发射信号。

在使用较高的通频带和用较大的阈值水平滤除背景噪声的基础上,再使用小波分析的方法进一步滤除背景噪声和弯曲波信号的分量,突出表征裂纹的扩展波分量.同时有效抑制其他信号的影响,最后得到的裂纹齿牙在承载过程中的信号波形如图3所示。先对信号进行小渡包分解后,莺构所关心频带的声发射信号。再经过对信号进行Hilbert变换和Frr变换,得到图4的声发射信号频谱图。从图中可以清晰地看出齿轮的转频及其倍频的信息。

4 结论

(1)通过在齿轮箱卜的试验过程分析可知,合理设计试验方法与测试系统,可以有效地测取旋转齿轮裂纹故障的卢发射信号。

(2)先提取声发射信号中裂纹的扩展波分量,再利用小波包、Hilbert变换和频谱分析方法,可有效地识别齿轮故障信息。

(3)如何运用声发射信号识别齿轮裂纹、轮齿间隙过大、齿面损伤等故障,还需要进一步深入研究。洛氏硬度计 http://www.luoshiyingduji.cn参考文献 [1]屈梁生,何正嘉.机械故障诊断学[M].

上海:上海科学技术出版社,1986. [2]Chee Keong Tan,Phil Irving,David Mba.A comparative experimental study onthe diagnostic and prognostic capabilities of acoustics emission,vibration and spectrometric oil analysis for spur gears[J].Mechanical Systems and Sign且l Processing,2007,(21):208-233.[3]Chee Keong Tan,David Mba.Limitation of acoustic emission for identifying seeded defects in gearboxes[J].Journal of Nondestructive Evaluation,2005,24(1):18-25.

[4]李耀东,黄成祥,侯力.疲劳裂纹的声发射信号检测技术[J].

计算机测量与控制,2004,12(6): 504.506.

作者简介: 明廷锋(1975一),博士,海军工程大学船舶与动力学院机械工程系机械电子与信息教研室讲师。

研究 方向:机械设备状态监测与故障诊断。

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