第一章 概 论
1.1 本课题研究目的和意义
齿轮传动是机械设备中最常用而且最重要的传动方式，它在航空、航天、冶金、交通、机械和仪表制造等各个工业部门都获得了最广泛的应用。随着齿轮减速机的广泛使用和向高速和重载及振动小、噪声低的方向发展，齿轮的振动问题也逐渐成为一个突出的问题需要深入研究。
齿轮在传动过程中，轮齿是不断地处在一齿与两齿交替咬合状态，对于斜齿轮，是不断地处在两齿与三齿交替咬合状态。当齿侧有间隙时，此时的振动体系是时变的非线性系统；轮齿间隙过大时还会出现瞬时脱齿状态。因此，齿轮所产生的振动除了和轮齿啮合刚度时变性有关外，还和齿轮的制造误差（如质量偏心、齿距偏差和齿形误差）、装配不良（如两个齿轮轴心线不平行）、齿轮正常损伤（如齿轮正常磨损等）和齿轮非正常损伤（如齿面疲劳点蚀、齿面剥落、齿面烧伤、塑性变形和胶合撕伤等）有关。人们一般都认为，齿轮在振动时其振动故障频率为齿轮啮合频率的n倍（n=l,2,3，…），但实际情况并不完全如此，如在图1-1中，齿轮振动故障频率为齿轮啮合频率的1/3、2/3和3/3倍，振动速度的幅值也较齿轮正常时大一些；在另外一些场合，齿轮振动故障频率为n/m倍（n,m皆为正整数）。因此很有必要对产生分数倍亚谐和超谐振动的原因作深入的研究工作。
设备的在线监测和故障诊断技术是以现代科学中的系统论、可靠性理论、失效理论、人工智能、力学和信号处理为理论基础，以包括传感器在内的仪器设备和计算机技术为手段，结合各对象的特殊规律性而迅速发展起来的一门技术科学。在现代化生产中，机械设备的在线监测和故障诊断技术越来越受到重视，在连续生产系统中，如果某台关键设备出现故障而又未能及时发现和排除，其结果是不仅会导致其本身损坏、不能继续运行，往往还会导致整个生产系统设备停止运行甚至报废、机毁人亡而造成巨大经济损失。因此，对于连续生产系统，设备的在线监测和故障诊断具有极为重要的意义。在我国各大型工矿企业中，现有大量老设备、老机组服役已接近其寿命期，有的甚至超期服役，进入“损耗故障期”，故障率增多，这些设备如全部更新经济负担很重，此时如有完善的在线监测和故障诊断系统，定将能延长设备的使用期。
人们在对旋转机械进行故障诊断时，往往只注意传动零件的振动故障频率分析计算，而忽略箱体和机架的固有频率的计算，这样一来会造成有的频率成份来历不明，不知如何分析，因而对准确地诊断旋转机械故障造成了一定困难。因此，采用比较精确的手段对箱体和机架进行模态分析是十分必要的。
1.2 文献综述
齿轮在传动时由于各种因素的影响，一对啮合轮齿齿侧之间会有间隙，带有齿侧间隙的齿轮传动系统成为非线性时变振动系统，对它的研究国外起始于1967年K Nakamura的研究。七、八十年代的主要研究者有S Dubowsky(1971)、R C Azar(1977)、C C Wang(1978)、T Nayashi（1979)、D C H.Yang(1985)和S V Neriya(1988)，主要利用数值仿真从时域分析研究了齿轮系统的振动特性。F Kucnkay(1984）也进行了高速齿轮系统间隙问题的研究，他考虑了啮合刚度的时变性，并研究了由于啮合刚度时变的参数激励而引起的动力稳定性问题。J Theissen等（1985)讨论了具有间隙的齿轮传动在交变载荷作用下的动载荷问题，文中从试验和理论分析两方面研究了当从动轴扭矩方向改变时，由于啮合中轮齿侧面的交替工作，齿侧间隙对轮齿传动载荷的影响。从九十年代初开始，美国俄亥俄州立大学的A Kaharman等利用数值仿真和谐波平衡法对具有齿侧间隙的齿轮系统振动问题进行了研究。1990年，A Kaharman等分析了一对直齿轮的间隙非线性动态特性，并考虑了由机床加工齿轮时机床传递误差引起的齿轮误差激励的影响，并比较了齿轮误差激励和外载荷变化激励对齿轮系统振动影响的差别。1991年，A Kaharman等又研究了由齿轮、轴和轴承组成的多自由度系统，同时考虑了滚动轴承径向间隙和齿侧间隙的影响，但文中假定齿轮啮合刚度是时不变的，文中从时域上讨论了齿轮误差激励和外载荷变化激励、轴承刚度与齿轮啮合刚度之比等因素对非线性振动特性的影响。同年，又分析了同时考虑齿轮间隙非线性和啮合刚度时变性的齿轮-传动轴-支撑轴承系统，研究结果表明啮合刚度的时变性与齿轮侧隙非线性间具有很强的耦合性，而齿轮侧隙与轴承径向间隙间的耦合性较弱。1997年，A Kaharman等从实验上验证了当存在齿轮侧隙时，齿轮-传动轴-支撑轴承系统会产生亚谐和超谐共振。同年，F K Choy等在一篇论文中提到，用齿轮啮合刚度相位和幅值的变化模拟齿轮轮齿表面的点蚀和磨损来分析齿轮系统的振动特性，齿轮系统振动响应中有啮合频率的分数成份。与国外相比，国内对带有齿侧间隙的齿轮故障振动机理的研究起步较晚，目前大都还仅限于无齿侧间隙的振动问题的研究。韩捷（1997年）等在齿轮系统振动力学模型上考虑了齿侧间隙的存在。王建军（1995年）从力学模型上考虑了齿侧间隙的存在，并考虑了齿轮偏心带来的轮齿间的动力耦合。王建军（1995年）在较系统总结研究国外学者研究齿轮间隙非线性振动问题研究成果的基础上，指出齿侧间隙问题的振动机理和频谱特性还需作进一步的研究。
综上所说，对在非共振状态下带有齿侧间隙的齿轮系统是否有亚谐或超谐振动及齿轮侧隙和载荷的变化对齿轮振动频率的影响等问题，需作进一步的理论分析或数值计算，并把研究成果用于实际齿轮传动装置的故障诊断中。
在线监测和故障诊断系统的研究，美国最早在1961年开始执行阿波罗计划后出现了一系列设备故障，促使1967年在美国NASA倡导下，由美国海军研究室（ONR）主持美国机械故障预防小组（MFPG）积极从事故障诊断技术的研究和开发。在旋转机械在线监测和故障诊断方面，美国西屋公司从1976年开始研制开发产品，到1990年已发展成网络化的汽轮发电机组智能化故障诊断专家系统，其三套人工智能诊断软件（汽轮机TurbinAID，发电机GenAID，水化学ChenAID）共有诊断规则近一万条，已对西屋公司所产机组的安全运行了发挥了巨大作用，并取得了很大的经济效益。美国Bentley Navada公司也开发研究了以汽轮发电机转子为在线监测诊断对象的DDM系统和ADRE系统。英国在60年代末70年代初，以R A Collacott为首的英国机械保健保健中心开始诊断技术的开发研究，在线监测和故障诊断研究和产品开发搞的比较好的有沃福森工业维修公司（WIMU）和Michael Neale and Associte公司。欧洲国家一些公司的在线监测和故障诊断技术在世界上也很有声望，如瑞典的SPM轴承监测技术和丹麦B&K公司的振动和声监测诊断技术。日本自70年代起在钢铁、化工、铁路等部门开始发展自己的在线监测和故障诊断技术，并取得了较大的进展，如三菱重工的白木万博研制的系统在汽轮发电机组在线监测和故障诊断方面已发挥了作用。我国从1979年起，一些大专院校（如西安交通大学、上海交通大学、北京航天航空大学和清华大学等）和科研单位（如辽化高金吉博士领导的设备在线监测与故障诊断研究所）逐渐开始进行机械设备在线监测与故障诊断技术的理论研究工作和小范围工程实际应用研究。随着设备诊断技术重要性认识的不断加深和计算机、传感器技术、诊断理论的发展，国内许多的大学、科研单位和工矿企业也都研究或研制了结合具体实际对象的在线监测与故障诊断系统。从已取得了一些成果看，这些齿轮减速机在线监测和故障诊断系统可诊断一些平常故障（如联轴节不对中，偏心等），但也存在着如下的问题：（一）由于齿轮系统某些故障振动机理还不是十分清楚，故对一些特殊故障如由于齿轮加工和使用磨损等原因引起的齿侧间隙尚不能诊断；（二）由于诊断方法的限制，故障诊断系统的诊断准确率还不很高；（三）系统设计方案不尽合理，在线监测和故障诊断系统的费用偏高。
智能故障诊断方法的研究，现大都集中在神经网络的研究上，这主要是由于神经网络具有不需要建立反映系统物理规律的诊断数学模型、巨量并行计算能力和极强的非线性映射能力等优点而获得广泛应用。在训练网络时，多数研究者采用简单可行的BP算法或改进的BP算法来训练。人们用训练好的神经网络对实际问题进行智能诊断，并取得了一些成果。神经网络要作为减速机故障智能诊断方法，需进一步完善现有的网络训练样本，并研究更快的网络训练算法。
故障趋势预报是故障诊断的一个非常重要的方面。故障趋势预报最传统的方法；已回归分析方法，但这种方法有很大的局限性，仅适用于预报参数与时间有很明确的关系。当预报参数与时间的关系是随机的时候，只能采用基于时序参数模型的故障趋势预报方法或它与其它方法的组合。世界上最早提出用AR时序模型作为趋势预报的是G U Yule(1927年），随后D Walker等学者逐步发展了ARMA、MA模型用于预测。在八十年代，我国学者邓聚龙针对非平稳信号提出了用灰色模型（即GM）进行趋势预测，杨叔子等学者提出了用ARMA和GM模型用于故障预测，并取得了一些成果。故障预测还需进一步开展的工作是如何把以上预测模型和现代数学分析方法如神经网络结合起来，而进一步提高故障趋势预测精度。
齿轮减速机监测传感器类型的选用研究是齿轮减速机在线监测和故障诊断系统设计研究的一个重要方面。传统的监测用传感器一般选用压电加速度计，这种传感器与电荷放大器之间需用信号电缆连接，当两者之间的距离很长时，如采用普通信号电缆，则系统抗干涉能力差；而采用低噪声屏蔽电缆，则系统成本太高。国外在八十年代开发研制了集压电加速度计和内置放大电路一体的ICP加速度计，并已逐步在齿轮减速机等重大工业设备上推广使用。我国在齿轮减速机上大都采用压电加速度计作为监测用。现也有少数厂家开始研制ICP加速度计，并成功地应用到了设备的离线监测上，但要应用到设备的在线监测上还需进一步改进制造工艺和试验研究。
齿轮减速机监测用传感器一般安装在靠近轴承座的垂直方向上，当监测传感器不能放在该位置时，还需研究更合适的信号监测手段。
1.3 本文所作主要工作
本文的研究工作的工程背景是基于武汉钢铁集团公司重大技术改造项目‘武钢冷轧薄板厂五机架关键设备在线监测和故障诊断系统研究’课题，作者参加了的部分研究工作。
本文的主要工作如下：
(l）对有齿轮齿侧间隙的齿轮进行了振动机理的研究，进而系统地研究总结了齿轮减速机振动故障频率；
(2）对齿轮减速机振动信号拾取方法进行了研究；
(3）用变时基技术对减速机箱盖进行了振动模态试验研究；
(4）对大型齿轮减速机监测、故障智能诊断系统作为主要参加者进行了设计，重点在硬件的配置方面设计；
(5）对基于BP算法和改进的BP算法的神经网络的振动故障智能诊断方法进行了研究；
(6）对基于时序分析的AR（M）和GM(l,1）模型及基于神经网络的组合模型的振动故障趋势进行了分析研究。
1.4 论文创新点
(l）通过对有齿轮齿侧间隙的非线性时变齿轮传动系统的振动机理的研究表明：齿轮齿侧间隙变化时，齿轮振动故障频率成分除了有啮合频率的整数倍成份外，还增加了啮合频率的分数倍成份，该结论对提高齿轮的故障诊断准确率有帮助。
(2）通过对齿轮减速机振动信号拾取方法的研究，提出了用安装在滚动轴承外圈上的应力环来测试齿轮减速机振动动态应变信号，通过该信号的分析，可以直接诊断出齿轮减速机内传动件的各种故障。
(3）从设备特点、设备监测和故障诊断原理及监测系统硬件和软件三方面对某大型企业关键设备的在线监测和故障诊断系统参加了设计，该设计结合设备实际情况，融合了国内外在线监测和故障诊断系统的优点，付之实施后可为设备的在线监测和故障诊断系统及维修提供指导和帮助。
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