基于剛-柔耦合模型的高速機車齒輪傳動系統(tǒng)斷齒故障仿真分析

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(1.石家莊鐵道大學 機械工程學院，河北 石家莊 050043；2.石家莊鐵道大學 土木工程學院，河北 石家莊 050043)

基于剛-柔耦合模型的高速機車齒輪傳動系統(tǒng)斷齒故障仿真分析

王貞云1,劉永強1,廖英英2,石鵬飛1

(1.石家莊鐵道大學 機械工程學院，河北 石家莊 050043；2.石家莊鐵道大學 土木工程學院，河北 石家莊 050043)

用三維建模軟件SOLIDWORKS對DF4B型機車走行部傳動系統(tǒng)進行建模，并利用有限元軟件ANSYS對故障齒輪進行柔性建模，再將三維模型導入動力學仿真軟件ADAMS中，建立剛-柔耦合模型并進行仿真，最后分析了不同測點處的振動仿真結果。結果表明：通過對不同故障齒輪的振動信號進行頻譜分析可準確的判斷出故障的發(fā)生頻率及故障的嚴重程度。通過對同一故障的不同測點進行分析可知振動信號的傳遞性，從而為狀態(tài)監(jiān)測中傳感器的布置提供了理論依據(jù)。

機車齒輪系統(tǒng)；斷齒故障；剛-柔耦合模型；動力學仿真

0 引言

隨著近年來我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，我國的鐵路事業(yè)得到了長足的進步，近10萬km的鐵路總里程位居亞洲首位，“四縱四橫”高速鐵路系統(tǒng)初步成形，“八小時城市圈”計劃方興未艾，大秦線重載鐵路技術居世界前列。但是在鐵路系統(tǒng)運營中也出現(xiàn)了各種各樣的問題，在形形色色的問題中，機車故障無疑是鐵路技術人員無法回避的麻煩。而在機車故障中，傳動系統(tǒng)、齒輪箱故障是比較常見的故障，其中斷齒故障又占到了齒輪箱故障的60%[1]，所以對于齒輪系統(tǒng)斷齒故障的研究是非常有意義的。

國內(nèi)外對于齒輪故障的研究方法有很多，目前對齒輪故障信號的檢測手段主要是振動檢測方法[1-4]，因為齒輪發(fā)生故障時，傳動系統(tǒng)的振動頻率和振幅會有明顯的變化，易于監(jiān)測。例如沈陽鐵路局的JL-601A機車走行部檢測系統(tǒng)就是對輪對、齒輪軸承的振動信號(主要是時域方法)進行分析以檢測故障[5]。又如JK00430A鐵路列車軸承齒輪故障診斷裝置，也是分析軸承、齒輪的振動信號(主要是頻域方法)，此裝置采用共振解調(diào)技術[6-8]，可以辨別干擾噪音中的微小故障。此外，聲發(fā)射技術也是目前較為精確、可靠的實時監(jiān)測技術。

對于齒輪故障診斷的方法有很多，但是對于如何準確的采集齒輪箱中振動信號以及振動信號如何傳遞的研究比較少，針對此問題提出了基于剛-柔耦合模型的高速機車齒輪傳動系統(tǒng)斷齒故障仿真分析。首先利用三維建模軟件SOLIDWORKS對DF4B型機車走行部傳動系統(tǒng)進行建模，利用有限元軟件ANSYS對故障齒輪進行柔性建模，再將三維模型導入動力學仿真軟件ADAMS中，建立剛-柔耦合模型并進行仿真，通過建立剛柔耦合模型研究了如何在齒輪箱上布置傳感器能準確的采集故障信號，并且對同一故障的不同測點進行分析可知振動信號的傳遞性，從而為狀態(tài)監(jiān)測中傳感器的布置提供了理論依據(jù)。

1 齒輪傳動系統(tǒng)模型的建立

圖1 裝配體

選擇東風4B內(nèi)燃機車(DF4B)的傳動系統(tǒng)作為斷齒故障的研究對象，模型由輪對、車軸、嚙合齒輪、齒輪箱、電機、電機輸出軸、防滑墊圈、軸承、齒輪等組成。傳動系統(tǒng)中大、小齒輪的模數(shù)為12 mm，分度圓壓力角20°，齒厚140 mm。大齒輪的齒數(shù)為63，分度圓直徑為756 mm。小齒輪齒數(shù)為14，分度圓直徑為168 mm。使用SOLIDWORKS[10]三維建模軟件進行建模，各零部件的模型建好后，需要根據(jù)各部件間的配合關系進行裝配。裝配體的模型在ADAMS[11]中也需要用到，所以裝配過程中要以相互間正確的配合關系進行裝配。完成的裝配體如圖1所示。

由SOLIDWORKS輸出parasolid文件(.x_t文件)，再將其導入ANSYS[12]。通過ANSYS軟件對導入的模型劃分有限元單元，然后建立剛性區(qū)域，最后輸出小齒輪的中性文件(mnf文件，即柔性體文件)，再導入ADAMS中，從而實現(xiàn)對柔性體的仿真。在ANSYS中柔性體的模型的參數(shù)(楊氏模量、泊松比、密度等)要做到盡量和實際情況一致，因為這些參數(shù)的精確與否直接影響了ADAMS中的仿真精度。

2 基于ADAMS的齒輪傳動系統(tǒng)剛柔耦合動力學仿真

斷齒故障通常都發(fā)生在小齒輪上，所以只需將小齒輪進行柔性體替換即可。雖然ADAMS本身的flex插件可以生成柔性體，但其生成的柔性體精確度低、易丟失重要信息，所以采用ANSYS生成中性文件，再替換ADAMS中的剛體，這樣建模比較精確。ANSYS建立的小齒輪的柔性模型如圖2所示。用柔性體齒輪替換完剛體之后的剛柔耦合模型如圖3所示。

圖2 小齒輪的柔性體模型

圖3 剛柔耦合模型

一共建立4個剛柔耦合模型，與4個剛體小齒輪模型相對應，分別為：

(1)完整小齒輪剛柔耦合模型；

圖4 插入測量點

(2)故障代號A(較輕斷齒故障)小齒輪剛柔耦合模型；

(3)故障代號B(中等斷齒故障)小齒輪剛柔耦合模型；

(4)故障代號C(嚴重斷齒故障)小齒輪剛柔耦合模型。

為測量齒輪箱的振動加速度，以及振動加速度的傳遞性，需要在齒輪箱上插入若干個測量點，點的分布盡量均勻。從齒輪箱電機輸出軸附近到車軸上方均勻插入了5個測量點，測量齒輪箱上箱體表面在這些位置的豎直方向上的振動加速度。齒輪箱插入測量點如圖4所示。

3 振動信號時、頻域分析及振動的傳遞性

3.1對振動信號進行時、頻域分析

采用了故障診斷時域特征量中的峰值、平均幅值、均方根幅值、方根幅值4種指標對信號進行評測。

經(jīng)Matlab[13]計算后列出4個模型在測點1處振動加速度的時域指標見表1。

表1 不同故障測點1處時域特征比較

圖5 不同故障測點1處時域特征柱狀圖比較

為了更直觀的表現(xiàn)不同故障時域特征的區(qū)別，由表1中的數(shù)據(jù)繪制柱狀圖，如圖5所示。

由圖5可以直觀的看出，完整齒輪傳動系統(tǒng)4個時域特征的幅值遠遠小于有斷齒故障傳動系統(tǒng)的時域特征幅值。對4種模型在齒輪箱測點1的振動加速度的信號分別進行離散傅里葉變換，對比得到的頻域特征，以找到斷齒故障的故障特征頻率。

對4組數(shù)據(jù)進行頻譜分析后得到的頻譜圖如圖6所示。

圖6 不同故障齒輪測點1頻譜圖

由圖6可以清晰的看出，完整齒輪傳動系統(tǒng)齒輪箱振動信號頻譜圖中各頻率幅值均較低。這說明完整齒輪傳動系統(tǒng)嚙合平穩(wěn)，沒有振動能量較高的頻率，也間接的反映了此傳動系統(tǒng)沒有故障。

與完整齒輪的振動信號相比，A、B、C 3個故障齒輪傳動系統(tǒng)振動信號的頻譜圖幅值相對較高，并且幅值最大值均出現(xiàn)在10.7 Hz附近，由此可以認為斷齒故障傳動系統(tǒng)的故障頻率在10.7 Hz附近。并且在故障頻率處幅值隨著故障嚴重程度的增加而增大，這是因為斷齒故障越嚴重，在斷齒處嚙合時的沖擊能量就越大，所以相應的在故障頻率處的幅值就會增大(在此頻率處的能量增大)。

3.2振動的傳遞性討論

首先對故障C(嚴重斷齒故障)5個不同的測量點的時域特征進行分析。經(jīng)Matlab計算后列出5個不同測量點處振動加速度的時域指標見表2。

表2 不同測點時域特征比較

為了更直觀的表達，現(xiàn)畫出平均幅值與均方根幅值的折線圖，如圖7。

圖7 故障C齒輪的平均幅值與均方根幅值

從圖7可以看出測點1到測點4，時域特征大小隨著與故障點距離的增加而減小，初步證明了振動的傳遞性。但是，無論是從圖中還是表中都可以看出測點5處的時域特征值大于測點4處的數(shù)值。為什么會出現(xiàn)這種情況，為研究這個問題，通過分析正常齒輪模型所得到各測點的時域特征，見表3和折線圖8。

表3 正常齒輪模型

由圖8可知，在完整齒輪傳動模型中，測點5處的時域特征數(shù)值也大于測點4處的時域特征數(shù)值。對于出現(xiàn)這個問題作了猜測，可能是因為測點5的位置處于車軸的正上方，并且距離齒輪嚙合點較遠，所以測點5處的振動受車軸轉動的影響較大，受嚙合點沖擊的影響較小，從而出現(xiàn)了測點5處的時域值大于測點4處的現(xiàn)象。

圖8 正常齒輪的平均幅值與均方根幅值

對齒輪箱上箱體表面各個測點的時域特征的分析初步證明了振動的傳遞性，為了進一步驗證測點5處的振動信號時域特征值大于4處的數(shù)值是因為車軸轉動引起的，對故障C模型測點1到5信號的時域信號進行了頻譜分析，如圖9所示。

圖9 故障C齒輪各點頻譜圖

由圖9可知，測點1到測點4的信號頻譜圖在斷齒故障的故障頻率10.71 Hz處都有較大幅值，而測點5的信號頻譜圖卻不具有此特征。這是因為測點5離發(fā)生齒輪故障的位置較遠的緣故，這導致了測點5的振動信號中不包含任何有關齒輪斷齒故障的信息。從測點1到測點4處的振動信號頻譜圖中，可以發(fā)現(xiàn)故障特征頻率處的幅值是逐漸變小的，并且不止特征頻率，在其余頻率處的幅值也具有這個特征。幅值的大小代表著此處頻率所具有能量的大小，也就是說測點1到測點4的振動能量是依次減少的，這也從側面佐證了振動的傳遞性。

同時也會發(fā)現(xiàn)在測點4和測點5的振動信號頻譜圖在頻率為2.404 Hz處幅值較高，在測點5處表現(xiàn)的尤為突出。而2.404 Hz與車軸的轉頻極為接近，也就是說測點4以及測點5的振動信號體現(xiàn)了一部分車軸轉動的信息，解釋了為什么測點5處比測點4的幅值大，并驗證了猜測的正確性。

4 結論

通過Solidworks對齒輪傳動系統(tǒng)進行建模，并在ADAMS中進行剛柔耦合動力學仿真，將采集的數(shù)據(jù)導入Matlab中進行分析，可得出以下結論：

(1)通過對不同故障齒輪的時域特征指標分析，可以判斷出齒輪是否出現(xiàn)了故障及其故障嚴重程度，但不能知道故障具體發(fā)生在什么位置，再進行頻譜分析后，可以準確判斷出齒輪的故障發(fā)生在10.7 Hz處，并且也能夠根據(jù)幅值的大小判斷故障的嚴重程度。

(2)通過對故障C(嚴重斷齒故障)齒輪及完整齒輪的不同測點的時域特征指標分析，可以驗證振動信號的傳遞性。然后對故障C(嚴重斷齒故障)齒輪的5個測點的頻譜進一步分析可知，只有測點5在齒輪故障特征頻率10.7 Hz處，沒有突出幅值，說明測點5處不含有故障信息，而且測點4以及測點5的振動信號在2.404 Hz處有明顯幅值，這兩測點處體現(xiàn)出了一部分車軸轉動的信息，為車軸、車輪以及大齒輪的狀態(tài)監(jiān)測布置傳感器提供了理論依據(jù)。

[1]錢濟國,吳淼. 齒輪故障的振動檢測與分析[J]. 振動、測試與診斷,1990,10(1):36-41.

[2]Yin J, Wang W, Man Z, et al. Statistical modeling of gear vibration signals and its application to detecting and diagnosing gear faults[J]. Information Sciences An International Journal, 2014, 259(3):295-303.

[3]陳漢新,劉岑,楊詩琪. 檢測與診斷齒輪裂紋故障的一種方法[J]. 武漢工程大學學報, 2014, 36(9):53-58.

[4]張丹,張戰(zhàn)果,郭世紅. 振動檢測在卷取機齒輪故障診斷中的應用[J]. 武鋼技術, 2015, 53(1):54-56.

[5]李欣.機車走行部牽引齒輪故障檢測[J]. 鐵道機車車輛, 2010, 30(6):95-96

[6]Wang W.Early detection of gear tooth cracking using the resonance demodulation technique[J]. Mechanical Systems & Signal Processing, 2001, 15(5):887-903.

[7]丁芳,高立新,崔玲麗,等.共振解調(diào)技術在設備故障診斷中的應用[J]. 機械設計與制造, 2007(11):178-179.

[8]Yu D, Yang Y, Cheng J. Application of time-frequency entropy method based on Hilbert-Huang transform to gear fault diagnosis[J]. Measurement,2007, 40(9/10):823-830.

[9]孫豪杰. JL-601機車走行部診斷系統(tǒng)的應用及改進[J]. 鐵道機車車輛, 2004, 24(3):53-54.

[10]張紅松,胡仁喜,路純紅.SOLIDWORKS 2011中文版標準教程[M].北京:科學出版社,2011.

[11]李增剛.ADAMS入門詳解與實例[M].北京:國防工業(yè)出版社,2006.

[12]周寧.ANSYS機械工程應用實例[M].北京:中國水利水電出版社,2006.

[13]阮沈勇,王永利,桑群芳.MATLAB程序設計[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003.

ModelingandSimulationofFlexibleBodyToothFractureFaultofGearTransmissionSystemofHighSpeedLocomotive

WangZhenyun1，LiuYongqiang1，LiaoYingying2，ShiPengfei1

(1.School of Mechanical Engineering， Shijiazhuang Tiedao University， Shijiazhuang 050043， China;2. School of Civil Engineering， Shijiazhuang Tiedao University， Shijiazhuang 050043， China)

The 3D model of transmission system is established by using SOLIDWORKS, and the flexible model of the fault gear is established by using ANSYS. Then the 3D model is imported into the dynamic simulation software ADAMS ,and the fault gear is changed by the flexible model. After the simulation, the results are imported into Matlab respectively. Results show that, based on spectrum analysis of different fault gear vibration signal, the fault occurrence frequency and severity of failure can be accurately judged. The transitivity of vibration signal can be known through analysis of different points of the same fault, which provides theoretical basis for the arrangement of sensors in condition monitoring.

tooth fault；flexible model；dynamic simulation；ADAMS

U270.1

： A

： 2095-0373(2017)03-0033-06

2016-05-25責任編輯:劉憲福

10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2017.03.07

國家自然科學基金(11227201;11202141; 11302137; 11472179;11572206;11372199)；河北省自然科學基金(A2013210013; A2015210005)；河北省教育廳項目(YQ2014028)

王貞云(1990-)，男，碩士研究生， 研究方向為機車輪對軸承故障診斷。E-mail:79948403@qq.com

劉永強(1983-)， 男，副教授，博士，研究方向為機車車輛故障診斷。E-mail:liuyq125@126.com 王貞云,劉永強,廖英英，等.基于剛-柔耦合模型的高速機車齒輪傳動系統(tǒng)斷齒故障仿真分析[J].石家莊鐵道大學學報:自然科學版,2017,30(3):33-38.