第7章 总结和展望
7.1 总结
作者参加了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’课题的部分研究工作，并有机会多次到现场对设备的故障振动情况进行测试分析和调研。本文从完善已有的齿轮减速机在线监测和故障诊断系统设计方案、降低系统费用等一些问题出发，结合监测对象设备特点、设备监测和故障诊断原理及监测系统硬件和软件等方面对大型齿轮减速机及其配套设备的在线监测和故障诊断系统进行了研究：在吸取了国内外在线监测和故障诊断系统的优点、结合设备实际工作情况的基础上对已有的系统设计作了一些改进：该设计已通过八通道现场试验，设计全部付之实施后可为齿轮减速机等设备的在线监测和故障诊断系统及维修提供指导和帮助：
本文对带有齿侧间隙齿轮故障振动进行了研究。齿轮在传动过程中，由于齿轮加工误差和使用磨损及安装等原因，齿轮齿侧之间存在间隙。带有齿侧间隙的齿轮传动系统成为非线性时变振动系统。本文通过建立齿轮振动微分方程，用变步长Runge-Kutta法求出了存在间隙齿轮振动的时程响应的数值解，并用FFT方法求出时程响应的幅值谱。研究结果表明：
(1)在齿轮工作转速和载荷不变时,齿轮故障振动频率对齿侧间隙的变化较敏感。当齿侧间隙增加到齿厚的一定倍数时,齿轮故障振动频率不仅有啮合频率整数倍的成份，而且增加了分数倍谐波成份，即齿轮振动能量不仅分布在啮合频率的整数倍处，而且也分布在各个分数啮合频率处。当齿侧间隙继续增加时，这个分数值将减少。但当齿侧间隙变为零时，不管其工况怎么变化，齿轮故障振动频率仍为啮合频率的整数倍。
(2）工作转速对齿轮振动故障频率也有影响，当转速达到一定数值时，分数啮合频率出现，但分数啮合频率处的振动幅值很小，振动能量还是集中在啮合频率的整数倍处。当工作转速升高时，齿轮故障振动分数频率的分数值增加，所对应的幅值也增加。
(3）工作载荷幅值的变化对齿轮振动故障频率也有影响。轻载时，齿轮故障振动频率无分数成份；中载和重载时，齿轮故障振动既有啮合频率的亚谐，又有超谐成份，且载荷越大，各亚谐、超谐频率处的振动幅值越大。以上几点结论对齿轮的故障诊断和齿轮传动系统动态设计有重要的意义。
齿轮减速机的故障与征兆之间的关系一般是十分复杂的，不能用一个确定的关系式来表示。本文通过研究大型旋转机械（包括齿轮减速机）设备故障智能诊断方法，认为神经网络模型由于不需要建立反映系统物理规律的数学模型和其极强的非线性能力、巨量并行性和故障诊断的可学习（训练）性，使得它能较好地用于齿轮减速机的故障诊断和振动预报等。本文还研究了用改进的BP算法来提高网络的训练速度，结果表明该方法可提高网络训练速度70％。
振动趋势预报是设备在线监测和故障诊断要研究的另一方面问题。本文针对传统的回归分析预报精度低的特点，研究了用较简单的AR（M）模型对平稳时间序列进行建模和振动趋势分析，并研究了用较实用的GM(1,l）模型及AR（M）组合模型和预报精度较高的神经网络组合预报模型对非平稳时间序列进行建模和振动趋势分析，并结合实际例子，将以上预测模型用于预测，取得较好的预测效果。
本文针对齿轮减速机箱体结构的限制、加速度传感器不能放在箱体的轴承座处、拾得的振动信号不能正确反映箱体内的传动元件的振动信号的问题，提出了利用套在滚动轴承外圈上的套圈应力环来拾取箱体内的传动元件的振动信号。研究结果标明：在齿轮传动装置的轴承外圈套圈上拾取的应变信号能直接全部反映齿轮传动装置内的轴系部件（或称传动零件）的故障振动信号，利用故障诊断特征参数-传动零件的故障振动频率成份和频率处的功率对此信号进行分析，可对齿轮传动装置内的轴系部件进行正确的故障诊断。该方法有一定的新颖性和实用性。
本文还针对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测试和计算，造成有的频率成份来历不明，因而对准确地诊断旋转机械故障造成了一定困难的现象，采用了比较精确的模态分析手段一双时基技术对箱盖进行了振动模态试验研究。通过箱体的振动模态试验研究，得到了箱体的固有振动频率和振型。箱体的固有振动频率的数据可以帮助准确地诊断旋转机械故障，箱体的振型可帮助确定加速度传感器安装位置，也可评价和改进箱体的动态设计。
7.2 展望
1 本文在研究带有齿侧间隙齿轮传动系统的振动问题时，为了研究问题的方便，忽略了传动轴和支撑轴承的弹性以及滚动轴承的间隙，实际上传动轴和支撑轴承都有一定的弹性，滚动轴承也存在间隙，其刚度也是时变和非线性的。因此对既考虑齿轮齿侧间隙及啮合冲击，又考虑传动轴和支撑轴承的弹性、滚动轴承的间隙和滚动轴承刚度的时变性和非线性的齿轮传动系统进行力学模型、分析方法和振动特性的研究，将更好地揭示齿轮系统的振动特性和为正确的故障诊断提供理论基础。
2 为了提高智能故障诊断的准确率，必须通过多种试验工况的研究和现场故障维修经验积累、统计来进一步完善故障训练样本。另外，除了振动诊断外，必要时应采用多种诊断手段，如铁谱技术、声发射技术和无损探伤技术等来联合诊断，从而提高故障诊断正确率。
3 网络化是今后在线监测和故障诊断的发展方向，利用各种通讯手段将故障诊断系统与现场的数据采集系统结合起来，可实现远距离的故障诊断和多专家会诊，从而可减少设备诊断系统的投资，并可提高故障诊断准确率。
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