大型養(yǎng)路機械車軸齒輪箱早期故障智能診斷

沙中玉

（宿遷澤達職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇 宿遷 223800）

隨著公路建設(shè)快速發(fā)展，機械車作為養(yǎng)路工程中的主流用車，其保有量也在逐漸增加。但是在使用過程中，機械車也會產(chǎn)生故障，為避免造成嚴重損失，減少人工排查的運維成本，機械車的早期故障診斷成為一項重要的研究課題。在使用機械車的過程中，車軸齒輪箱漏油、齒輪箱工作時溫度太高以及螺旋錐齒輪打齒等質(zhì)量問題影響機車轉(zhuǎn)向架的質(zhì)量。機械車通過齒輪箱的傳動帶動車軸運行，如果齒輪箱出現(xiàn)問題，就會導(dǎo)致設(shè)備損壞、失效或甚至發(fā)生事故，對人員和設(shè)備安全極易造成危害。隨著技術(shù)發(fā)展，對車軸齒輪箱進行故障診斷的方法也越來越多，文獻[1]中采用支持向量機的方法對診斷齒輪機進行說明；文獻[2]中通過優(yōu)化齒輪的參數(shù)，延長齒輪的使用壽命，減少故障。

1 大型養(yǎng)路機械車軸齒輪箱早期故障智能診斷方法

1.1 確定車軸齒輪箱傳動設(shè)計模式

在養(yǎng)路機械車的車軸齒輪箱選型過程中，根據(jù)原動機和工作機的運行設(shè)置以及車型等因素，選擇傳動裝置會有差異。。改變傳動裝置，會極大地影響?zhàn)B路機械車的工作性能，為合理分析養(yǎng)路機械車的齒輪箱故障，須確定齒輪箱的設(shè)計模式。設(shè)計模式基于原動機和工作機的運行設(shè)置以及車型等因素而有所差別。確定齒輪箱的設(shè)計模式需要綜合考慮很多因素，通過評估原動機和工作機的功率和扭矩要求，確定齒輪箱所須的傳動比例和承載能力；須考慮養(yǎng)路機械車的工作環(huán)境和工況，包括工作負載、工作時間和運行速度等。這些因素有助于確定齒輪箱的耐久性和可靠性要求；齒輪箱的結(jié)構(gòu)也是在選型過程中的考慮因素。需要綜合考慮養(yǎng)路機械車的整體結(jié)構(gòu)，保證齒輪箱與其他組件協(xié)調(diào)，最大程度地提高傳動效率以及空間利用率；要考慮維護和維修便捷，因此選擇易于維護和維修的設(shè)計模式，能縮短停機時間和減少維修成本，提高養(yǎng)路機械車的可用性。

根據(jù)上述因素，確定車軸齒輪箱傳動設(shè)計模式。首先是雙擊圓柱齒輪，該齒輪通常采用斜齒，齒輪兩端主要故障原因為軸變形，變形導(dǎo)致荷載分布不均，因此該型號的齒輪需要較大的剛度，適應(yīng)機械車在運行中出現(xiàn)變形情況。該齒輪箱示意如圖1所示。

圖1 雙擊圓柱齒輪箱

其次是分流式圓柱齒輪箱，該齒輪箱為抵消運動中的軸向力，通過齒輪的嚙合傳動，讓兩端軸承對稱排列，使其受力均勻。但是結(jié)構(gòu)有些復(fù)雜，在組裝過程中，不易清除車軸中油污，易發(fā)生阻塞，導(dǎo)致齒輪箱發(fā)生故障。

最后是以單級為基礎(chǔ)的圓錐齒輪模式，該形式的齒輪是以軸線的垂直相交為主要進給傳動過程，荷載分布均勻，因此限制了齒寬中的系數(shù)。除圓錐型的齒輪模型外，單級齒輪傳動中還有圓柱齒輪模式，該模式可以用于荷載較大或速度較高的場合。該文提出養(yǎng)路機械車用雙極圓柱齒輪進行運動，并對該齒輪箱進行分析[3]。

1.2 調(diào)制車軸齒輪箱振動頻率

確定車軸齒輪箱模式，可以根據(jù)對該模式的齒輪箱進行振動頻率分析。通過齒輪振動信號的變化，能夠在信號信息的數(shù)據(jù)分析中，體現(xiàn)齒輪荷載以及旋轉(zhuǎn)剛度等，故障齒輪能夠以嚙合頻率為傳動核心，對故障齒輪箱所在的軸進行位移調(diào)整，在調(diào)制變頻帶的過程中，設(shè)置齒輪的振動頻率，用振動信號的頻域表示，齒輪箱中的參數(shù)計算如公式（1）所示。

式中：M為齒輪在運行中的嚙合頻率；am（t）為齒輪箱中的幅值；Am為齒輪箱中的齒輪m頻率的初始相位；f為齒輪的嚙合頻率。

基于振動理論，對齒輪的振動幅值進行計算，在齒輪的傳動中設(shè)置嚙合產(chǎn)生的振動諧波，在齒輪箱的設(shè)置中對齒輪箱的沖擊進行計算，通過機械車的行進傳遞在振動中出現(xiàn)的耦合現(xiàn)象，齒輪嚙合頻率如公式（2）所示。

式中：XK（t）為振動中的載波信號；DE（t）為齒輪箱所連接的車軸轉(zhuǎn)頻產(chǎn)生的信號。

在齒輪傳動中，由齒輪嚙合產(chǎn)生沖擊振動，在振動過程中會出現(xiàn)互相耦合的現(xiàn)象，通過齒輪箱與車軸間傳遞振動，在齒輪箱與車軸間的傳遞過程中，振動信號受到齒輪箱結(jié)構(gòu)的限制和特性的影響。齒輪箱內(nèi)部的阻尼效應(yīng)和傳遞路徑上的各種共振現(xiàn)象也會對傳遞振動信號產(chǎn)生影響。箱體接收振動信號[4]，其作為振動信號的傳輸介質(zhì)非常重要，能反映齒輪傳動系統(tǒng)中的振動情況。對箱體的振動信號進行齒輪箱早期故障特征提取，可以得到有關(guān)齒輪傳動系統(tǒng)的整體工作狀態(tài)和性能信息。

1.3 提取齒輪箱早期故障特征

在調(diào)制車軸齒輪箱振動頻率完成后，提取和分析齒輪箱的故障特征，建立相應(yīng)的診斷模型，對故障進行智能診斷。

齒輪箱作為養(yǎng)路機械車中的主要傳動部件，通過傳輸柴油機的功率，以齒輪的傳動帶動車軸運行，使整個機械性能夠運動，該文以養(yǎng)路機械車的齒輪箱為建模對象，通過模型對故障特征進行排查。

在養(yǎng)路機械車運行過程中，柴油機轉(zhuǎn)動產(chǎn)生扭矩，轉(zhuǎn)矩通過聯(lián)軸器傳遞到小齒輪軸，根據(jù)大、小齒輪齒數(shù)比帶動大齒輪旋轉(zhuǎn)，大齒輪直接固定在機械車的車軸上，使車輪旋轉(zhuǎn)，進而驅(qū)動機械車向前行駛。通過諧波計算，根據(jù)上述的振動信號，在建立模型的基礎(chǔ)上，對機械車的故障模型進行初步向量計算，通過構(gòu)建高維模型映射故障，為減少計算量，對其進行降維處理，在高維空間對低維的特征映射中，設(shè)置故障振動信號的振動頻率，并且設(shè)定相應(yīng)的故障約束。對振動信號的頻率進行周期性分析，計算如公式（3）所示。

式中：n為振動信號內(nèi)的振動波數(shù)，不僅連接故障問題中的特征向量，也對E進行歸一化處理，構(gòu)造特征向量T。通過在模型中體現(xiàn)的故障問題，提取齒輪箱的故障特征[5]。

1.4 實現(xiàn)齒輪箱早期故障智能診斷

基于齒輪箱中磨損、剝落斷齒等問題，通過分析振動信號，診斷齒輪箱的故障。齒輪箱的工作環(huán)境較為惡劣，并且工況多變，因此在分析幀振動信號的過程中，故障診斷基于智能化基礎(chǔ)設(shè)計。

當軸承出現(xiàn)裂縫或者剝落等故障時，損傷部位會隨著軸承的周期性轉(zhuǎn)動產(chǎn)生沖擊振動，在頻域中表現(xiàn)特征頻率，盡管帶寬較寬，但多數(shù)會淹沒在軸承配合運動的過程中，這就是常見的共振和諧振。在車軸和齒輪的配合運動中，按照齒輪的要求對齒輪箱結(jié)構(gòu)進行設(shè)定，進而通過連接箱體間軸承，確定車軸的型號。該文以大齒輪一側(cè)的車軸為研究對象，首先確認機械零件的型號，設(shè)定診斷中的數(shù)值。其次以振動信號的特征頻率為分析基點，分析故障位置的頻率，通過頻率信號的振動幅值以及分析固有幅值的頻率，設(shè)置故障頻率的傳動模式，最后分析齒輪箱的故障問題，對故障進行智能診斷[6]。

2 試驗論證

2.1 試驗說明

在該大型養(yǎng)路機械車軸齒輪箱早期故障智能診斷試驗中，為驗證該文設(shè)計的智能診斷方法的有效性，通過搭建仿真試驗環(huán)境，對診斷方法進行精度驗證。在仿真試驗環(huán)境中，將該文提出的方法與傳統(tǒng)的齒輪箱早期故障智能診斷方法進行比較，為簡潔表述該文的對比試驗，以該文設(shè)計的方法為試驗組，傳統(tǒng)方法為對照組。

在試驗的仿真環(huán)境中，為有足夠的對照數(shù)據(jù)，該文選擇機械車軸齒輪箱中的歷史故障數(shù)據(jù)，通過分析試驗環(huán)境的數(shù)據(jù)，提取236份樣本，隨機選擇其中的部分樣本，將提取的樣本作為訓(xùn)練樣本，以提高智能診斷的診斷精度。再從剩下的故障數(shù)據(jù)中隨機選擇部分數(shù)據(jù)，分為5組試驗樣本，分別為樣本1到樣本5。樣本中的故障數(shù)據(jù)分別為12份、19份、26份、34份和49份，為減少誤差，通過隨機化數(shù)量的排列對其進行改進。為避免智能診斷方法失真，需要間隔性進行故障診斷，在多次試驗后，獲得試驗結(jié)果。

2.2 試驗準備

養(yǎng)路機械車采用液力換向的傳動方式，分為不同的軸重形式，轉(zhuǎn)向架以不同的牽引噸位設(shè)置車軸的齒輪箱，機械車的動力設(shè)備由柴油機發(fā)動，通過萬向軸傳動帶動輸入軸，進而由輪帶動機械車運行，因此車軸的齒輪箱是機械車運動的核心。

車軸齒輪箱的故障包括漏油、工作時間過久導(dǎo)致溫度升高以及螺旋錐齒輪打齒。車軸在齒輪箱中組合，其運行出現(xiàn)問題會使齒輪箱箱體變形導(dǎo)致箱體受損，出現(xiàn)漏油的情況。當齒輪箱組裝的開口墊切口過大時，會導(dǎo)致車軸與齒輪箱組裝后，開口點的間隙出現(xiàn)漏油現(xiàn)象；在齒輪箱組裝的過程中，車軸面上的污物清理不足會導(dǎo)致回油阻力過大，造成齒輪箱的漏油問題。當機械車選型不正確時，在養(yǎng)路工程中產(chǎn)生超負荷作業(yè)，會導(dǎo)致齒輪箱中的齒輪瞬間扭矩過大，傘齒輪連接不好，出現(xiàn)打齒問題。齒輪正常嚙合與非正常嚙合的區(qū)別如圖2所示。

圖2 齒輪齒隙對比圖（單位：mm）

基于精度試驗對上述問題進行測定，首先，在齒輪箱加工前，確定箱體的加工過程，消除齒輪加工后的變形，避免齒輪箱在作業(yè)中碰傷。其次，齒輪開口墊的加工過程，由原先的大開口變成小開口，并且對開口處進行相應(yīng)填充，最后，對箱體進行組裝，密封膠充分固化后進行分箱組裝，防止液態(tài)密封膠流動后堵塞回油孔，合理配置機車型號，避免機車選型不當導(dǎo)致機車超負荷作業(yè)。在養(yǎng)路機械車運行過程中，工作的齒輪參數(shù)見表1。

表1 齒輪參數(shù)

養(yǎng)路機械車行進時為兩軸驅(qū)動，前轉(zhuǎn)向架的兩軸為主動軸，傳動路線為：發(fā)動機-液力變矩器-變速箱-輸出軸-分動箱-傳動軸-車軸齒輪箱-車輪，根據(jù)機械車的故障問題及行進流程，搭建基于機械車的齒輪箱早期故障的仿真環(huán)境。

2.3 試驗結(jié)果

對比試驗組和對照組的故障智能診斷方法，在多次故障智能診斷試驗中，既能仿真模擬，也能延遲保護相應(yīng)的齒輪嚙合。不同診斷方法的智能診斷結(jié)果見表2。

表2 兩種配網(wǎng)設(shè)備故障智能診斷對比結(jié)果

在多次試驗故障樣本的診斷中，對該文設(shè)計的方法進行充分測定。根據(jù)表2的試驗結(jié)果可知，試驗組在5組樣本中智能診斷的平均精確度為93.67%，對照組智能診斷的平均精確度為74.55%。在樣本4中存在34份故障數(shù)據(jù)，試驗組能對其進行準確診斷，但是隨著樣本故障次數(shù)增加，試驗組的診斷精度有所下降，該試驗為驗證診斷方法的精確度，設(shè)置了較多故障次數(shù)，因此在實際情況中，通常不會出現(xiàn)多次短間隔故障問題。對照組的智能診斷存在不穩(wěn)定性，隨著故障次數(shù)增加，不穩(wěn)定性也更明顯。所以分析試驗結(jié)果，可以得出該文設(shè)計的方法對大型養(yǎng)路機械車軸齒輪箱故障智能診斷有效，可以保證智能診斷精確度。

3 結(jié)語

該文對大型養(yǎng)路機械車軸齒輪箱進行研究，分析早期故障的智能診斷方法。在該文研究中，通過車軸齒輪箱的設(shè)計模型，對齒輪箱的傳動工況以及故障特征進行分析，在模型診斷中實現(xiàn)智能化運用，排除機械車的故障。但是該文的試驗設(shè)計缺少機械車型號的分類，對齒輪箱的設(shè)計過程考慮不夠全面，后續(xù)會查閱相關(guān)文獻，繼續(xù)研究。