摘要：對(duì)齒輪與軸承常見故障進(jìn)行分析，探討了不同煤礦機(jī)械故障診斷并對(duì)不同技術(shù)加以對(duì)比分析，得出小波分析技術(shù)擁有更好的故障診斷效果，闡述了小波分析技術(shù)對(duì)齒輪和軸承故障分析的實(shí)現(xiàn)方法。

　　關(guān)鍵詞：煤礦機(jī)械;故障診斷;小波分析技術(shù)

　　1概述

　　機(jī)械設(shè)備進(jìn)行傳動(dòng)的過程中，軸承與齒輪的作用是極為關(guān)鍵和極其重要的兩個(gè)部件。不過，在機(jī)械設(shè)備中齒輪和軸承這兩個(gè)部件出現(xiàn)故障的概率卻非常高。尤其是對(duì)于煤礦機(jī)械來說，由于其受到了工作條件的影響，更加容易導(dǎo)致齒輪以及軸承部件出現(xiàn)故障。而發(fā)生機(jī)械故障之后，不僅嚴(yán)重的威脅到煤礦安全生產(chǎn)，還會(huì)導(dǎo)致煤礦生產(chǎn)效率的降低，讓煤礦企業(yè)承受更多的經(jīng)濟(jì)損失。因此，對(duì)煤礦機(jī)械中的齒輪以及軸承結(jié)構(gòu)開展故障診斷工作，能夠盡可能的預(yù)防故障發(fā)生，顯著的降低設(shè)備維修次數(shù)，不僅使維護(hù)費(fèi)用得以減少，同時(shí)還能夠提升機(jī)械設(shè)備利用率，確保機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的安全性。依照歐美等國(guó)家的相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)來看，通過應(yīng)用機(jī)械故障診斷技術(shù)，能夠有效的避免約一半左右的事故發(fā)生，可以降低約60%的停機(jī)維修時(shí)間，維護(hù)費(fèi)用的投入也能夠減少20%左右。所以，對(duì)煤礦機(jī)械故障診斷進(jìn)行分析與研究，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。

　　2齒輪與軸承常見故障分析

　　2.1齒輪常見故障

　　一些傳動(dòng)齒輪運(yùn)行過程中，因?yàn)辇X輪的制造工藝不夠先進(jìn)，或者是在使用過程中維護(hù)方法不適宜，從而使得齒輪發(fā)生故障。另外，齒輪零件出現(xiàn)故障也和齒輪制造所使用的材料以及工藝等存在關(guān)聯(lián)�？偟膩碚f，可將齒輪故障劃分成兩種不同類型，一種屬于齒輪生產(chǎn)以及裝配過程中導(dǎo)致的故障，比如齒輪誤差、軸線無(wú)法對(duì)中以及齒輪不平衡等問題;另外一種屬于齒輪部件在使用的過程中產(chǎn)生的故障，由于齒輪部件在運(yùn)行中要承受相對(duì)大的載荷作用，兩個(gè)嚙合的齒輪間，輪齒不僅會(huì)發(fā)生相對(duì)滾動(dòng)，同時(shí)還會(huì)發(fā)生相對(duì)滑動(dòng)，滑動(dòng)過程中所產(chǎn)生摩擦力在節(jié)點(diǎn)不同側(cè)的方向相反，便會(huì)導(dǎo)致脈動(dòng)現(xiàn)象出現(xiàn)，那么，齒輪長(zhǎng)期使用過程中便會(huì)出現(xiàn)點(diǎn)蝕、磨損以及裂紋等問題，嚴(yán)重時(shí)將導(dǎo)致輪齒發(fā)生斷裂。

　　2.2軸承故障

　　軸承部件發(fā)生故障的原因也非常多，主要包含有制造材料質(zhì)量問題、生產(chǎn)工藝問題、潤(rùn)滑問題、異物侵入問題以及腐蝕和過載問題等，這些問題均會(huì)導(dǎo)致軸承部件出現(xiàn)故障。并且，雖然軸承進(jìn)行安裝以及使用中均正常，不過，在使用特定的時(shí)間之后，軸承依舊會(huì)發(fā)生疲勞以及磨損的問題，對(duì)于煤礦機(jī)械正常運(yùn)行也會(huì)造成影響。軸承常見故障主要包含有磨損、疲勞剝落、塑性變形、腐蝕、斷裂以及膠合故障等。

　　3煤礦機(jī)械故障診斷技術(shù)及對(duì)比分析

　　3.1時(shí)、頻域分析技術(shù)

　　在進(jìn)行故障診斷時(shí)，時(shí)、頻域分析方法是最為直觀的診斷方法，一些擁有相對(duì)明顯特性的故障，能夠通過此種方法進(jìn)行初步判斷以及預(yù)測(cè)。在對(duì)時(shí)域波進(jìn)行全面觀察之后，能夠獲得下列信息：采集的信息頻率復(fù)雜情況如何;信號(hào)發(fā)生振動(dòng)的振幅有無(wú)波動(dòng);在信號(hào)里面是否存在沖擊以及調(diào)制成分。通過對(duì)時(shí)域波進(jìn)行分析之后，能夠清晰的得出幅值變化以及周期沖擊情況，如此便能夠清楚的掌握部件是否出現(xiàn)偏心、點(diǎn)蝕以及斷齒等問題，特別是對(duì)于一些沖擊型故障進(jìn)行判斷時(shí)效果更加顯著。而一些故障通過時(shí)域波不能進(jìn)行識(shí)別，此時(shí)便需要通過頻域波進(jìn)行分析，利用頻域波分析能夠把一些相對(duì)復(fù)雜的信號(hào)依照頻率分布加以分析，這也正好符合故障診斷需求。由于齒輪結(jié)構(gòu)之中包含有不同組的齒輪部件，所以，齒輪信號(hào)的頻譜分布也較為豐富，而采用頻域波的分析方法便能夠更加清晰的掌握是哪一組齒輪出現(xiàn)故障，能夠更加準(zhǔn)確的將故障定位。

　　3.2共振解調(diào)技術(shù)

　　若是軸承部件出現(xiàn)損壞，那么便會(huì)出現(xiàn)一定周期性的脈沖信號(hào)，而且相應(yīng)的頻率值會(huì)和不同軸承部件相互對(duì)應(yīng)。因?yàn)槊}沖信號(hào)所擁有的頻帶相對(duì)較寬，會(huì)和軸承部件以及傳感器部件的固有頻率形成諧振。由于所收集到的信息包含有故障信號(hào)、系統(tǒng)固有信號(hào)以及傳感器固有信號(hào)等等，而通過共振調(diào)節(jié)技術(shù)則能夠?qū)Σ煌�的頻段進(jìn)行過濾處理，利用包絡(luò)解調(diào)針對(duì)高頻固有信息加以解調(diào)處理，從而獲得故障特征信息，有效的對(duì)故障進(jìn)行分析與診斷。

　　3.3小波分析技術(shù)

　　以往進(jìn)行故障信號(hào)的分析過程中，基本上都是基于傅里葉變換理論而構(gòu)建的故障分析模型，因?yàn)槭褂酶道锶~理論在對(duì)故障進(jìn)行分析的過程中，所應(yīng)用到的屬于全局變換，不是全部在頻域中便是全部在時(shí)域中，所以，不能全面描述信息所擁有的時(shí)、頻域特性，但是這一特性卻正好是非平穩(wěn)信號(hào)最為重要的一個(gè)性質(zhì)。在科技不斷發(fā)展中，人們想要進(jìn)一步對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)加以分析，從而對(duì)傅里葉理論進(jìn)行了進(jìn)一步革新，提出了短時(shí)傅里葉變換理論、時(shí)頻分析理論以及小波分析理論等等。在這些理論之中，小波分析理論正是針對(duì)傅里葉分析理論無(wú)法達(dá)到的信號(hào)處理需求而出現(xiàn)的。小波分析理論擁有多分辨率的分析特征，同時(shí)在時(shí)域以及頻域之中均擁有反映信號(hào)局部信息特點(diǎn)的功能。小波分析技術(shù)更加適用于一些瞬態(tài)反常問題的分析中，也被人們稱作是信號(hào)分析顯微鏡，對(duì)于故障的分析與檢測(cè)擁有非常好的效果。

　　4不同故障診斷方法對(duì)比分析

　　4.1頻譜分析技術(shù)和小波分析技術(shù)的對(duì)比分析

　　在對(duì)齒輪以及軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集之后，完成傅里葉轉(zhuǎn)換，對(duì)所得頻譜之中具體成分加以分析，能夠?qū)ο鄬?duì)顯著的故障進(jìn)行辨別，這種基于傅里葉變換理論的故障診斷技術(shù)在進(jìn)行平穩(wěn)信號(hào)分析過程中效果較好，不過在對(duì)一些非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行分析的過程中，無(wú)法凸顯出突變的細(xì)節(jié)，會(huì)得出一些突變信號(hào)在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)的平均結(jié)果，這樣便無(wú)法準(zhǔn)確的辨別故障具體位置。并且，傅里葉變換理論不能在時(shí)域上發(fā)揮作用，尤其是針對(duì)一些非平穩(wěn)的信號(hào)而言，發(fā)生在時(shí)間軸上的突變，在所得的頻譜之中會(huì)被分散于整個(gè)頻率軸之中。

　　小波分析技術(shù)則能夠把信號(hào)分解于各個(gè)頻率的通道之中，所以，此種分析技術(shù)便能夠在相應(yīng)的頻率通道之中把沖擊成分以及平穩(wěn)性成分進(jìn)行明顯的區(qū)分。而對(duì)于齒輪以及軸承部件來說，因?yàn)槠涔收闲盘?hào)之中很多情況下包含有一些突變信號(hào)，并且噪聲信號(hào)同樣也并非平穩(wěn)白噪聲信號(hào)，在消噪分析的過程中，因?yàn)楦道锶~變換全部是針對(duì)時(shí)域加以分析，因此無(wú)法得到信號(hào)在時(shí)間軸上的突變信息，但是小波分析技術(shù)則可以對(duì)這些突變信息加以區(qū)分，便能夠有效的對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行消噪處理，從而能夠得到更為精準(zhǔn)的故障診斷結(jié)果。

　　4.2共振解調(diào)分析技術(shù)和小波分析技術(shù)的對(duì)比分析

　　共振解調(diào)分析技術(shù)對(duì)軸承產(chǎn)生周期性脈沖信號(hào)加以分析，但是，因?yàn)楦鱾�(gè)部件所擁有的故障特征頻率有所差異，所以便要求要應(yīng)用到多個(gè)中心頻率帶通濾波器，導(dǎo)致故障診斷系統(tǒng)的線路連接非常復(fù)雜。利用小波分析技術(shù)，僅僅采用各種尺度因子便能夠達(dá)到對(duì)于不同中心頻率信號(hào)的分析，恰好能夠有效彌補(bǔ)共振解調(diào)分析技術(shù)存在的不足。

　　5小波分析技術(shù)對(duì)齒輪和軸承故障分析的實(shí)現(xiàn)方法

　　首先，要針對(duì)所收集的各種信號(hào)進(jìn)行闕值消噪處理，在經(jīng)過該處理過程之后，然后完成小波分解工作，將所得信號(hào)分別分解值入各個(gè)頻率通道里面。因?yàn)槔�用小波分解手段能夠得到不同通道的結(jié)果，因此，當(dāng)部件出現(xiàn)故障時(shí)，定會(huì)在相應(yīng)的通道之中產(chǎn)生相對(duì)明顯的沖擊信號(hào)，通過分析不同沖擊信號(hào)的間隔時(shí)長(zhǎng)，便能夠得出相應(yīng)的頻率大小。要想進(jìn)一步的提升分析精準(zhǔn)性，還能夠結(jié)合所得結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)處理，即將此頻道之中的數(shù)據(jù)保留，而將其余通道之中相關(guān)數(shù)據(jù)全部置零。另外，還能夠針對(duì)一些相對(duì)明顯的信號(hào)進(jìn)行Hibert包絡(luò)處理，在相應(yīng)的圖譜之中對(duì)故障進(jìn)行診斷。小波分析技術(shù)故障診斷流程見圖1。

　　6結(jié)語(yǔ)

　　在各種振動(dòng)信號(hào)之中包含有極為重要的機(jī)械運(yùn)行信息，而且煤礦機(jī)械具體運(yùn)行狀況也能夠完全反映在振動(dòng)信號(hào)之中。在對(duì)煤礦機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)采集處理之后，利用相關(guān)分析手段對(duì)信號(hào)加以分析以及檢測(cè)，便能夠?qū)崟r(shí)得到煤礦機(jī)械早期發(fā)生損害的相關(guān)信息，從而可以盡早采取措施對(duì)煤礦機(jī)械故障加以處理，確保煤礦機(jī)械運(yùn)行的更加穩(wěn)定，進(jìn)一步提升煤礦開采的安全性。

　　參考文獻(xiàn)：

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