力矩齿轮箱状态指示器性能的定量研究外文翻译资料

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力矩齿轮箱状态指示器性能的定量研究

埃里克 Bechhoefer ·若愚李·大卫河

收到: 2009年8月27日/接受: 2009年10月16日/在线发布: 2009年11月13日

斯普林格科学商业媒体责任有限公司，2009

摘要：在直升机中对更高能量密度传输（较低重量）的需求使得分体式变速箱（STG）发展起来，去取代由传动系设计师设计的传统行星齿轮箱。这可能是对当前用于健康和使用监测系统（HUMS）的齿轮分析方法构成挑战。齿轮分析使用时间同步平均值分离在物理上近似传感器的频率齿轮。大量的同步元件（齿轮或轴承）在近距离的作用可能会显著减少故障信号（降低信噪比），从而降低电流齿轮分析算法的有效性。本文报道了力矩齿轮箱状态指示器性能的定量研究。通过若干齿轮分析算法对振动信号进行处理，以量化齿轮故障的性能。性能度量是分离性的。

关键词：分体式扭矩变速箱；故障诊断；条件指示器

引言

直升机的性能、经济性和开发成本是权重的函数。分体式扭矩变速箱（STG）（白色1982）是传统行星变速箱设计的替代品。潜在的，STG减少重量，可以更可靠，降低传输噪音，而且可以提高效率。这些好处促使直升机制造业社区发展使用STG开发产品。例如，科曼奇直升机的设计使用了STG，新的西科斯基CH-53K也将纳入STG的设计，以传输超1.8万轴马力的转子叶片。STG将来可能会被纳入到更多的设计中。

由于在 STG 直升机制造方面的经验有限, 在此类齿轮箱上没有基于条件上的监测数据。对STG（克兰兹 1995）的振动动力学模型齿和分析已经开展了一些研究，对齿轮载荷的分析也已经进行（克兰兹 1996）。然而，这些研究并没有对此类设计中齿轮的故障检测作出深入的了解。齿轮诊断使用时间同步平均值分离在物理上接近的频率齿轮。大量的同步元件 (齿轮或轴承) 在近距离的作用可能会显著减少故障信号 (增加信号到噪声), 从而降低电流齿轮分析算法的有效性。

为了获得在 STG 上进行HUMS类型分析的经验, 古德里奇与伊利诺伊大学芝加哥分校合作，建立了一个测试变速箱, 用于测试状态指示器 (CI)，CI在HUMS和基于状态的维护中会用到。同步齿轮信号的仿真的主要设计考虑因素可以在STG中找到(见图 1, 2)。

图1 STG试验台的输入驱动侧 图2 STG测试台的输出驱动侧

所输入的直齿齿轮为40齿齿轮, 驱动三个72齿的输入直齿惰轮。惰轮轴驱动三个48齿直齿惰轮，惰轮驱动单个64齿输出直齿轮。加速度计安装在输入驱动器上小齿轮和每个输出驱动惰轮。这个故障的特征在于消除了一个输出驱动惰轮上20%的齿轮齿。每个加速度计的位置是放置如下：有最佳的故障检测，并且有一些潜力为传感器融合(图 5)。

STG 测试台是 STG 在同步色调测试煤层气分析齿轮分析算法中的一个操作性的代表。成本, 规模和权力, 在这个 STG 的设计中驾驶的考虑, 这是最终由 SpecrtaQuest 公司开发。在图3中给出了一个更具代表性的变速箱设计, 如在克兰兹 (1996) 中看到的自科曼奇STG。

图3 Comanche STG显示紧凑的尺寸和高齿轮减速比

在传统的定位齿轮故障检测技术中, 时域同步平均 (TSA) (Combet 和 Gelman 2007) 是最常用的技术。它是强大的消除噪音和其他不同步组件的原始振动信号。但是, TSA 需要额外的参考信号。近年来, 短时傅立叶变换 (SFT) (Kaewkongka 等 2003)、维格纳分布 (Kim et 等 2007)、小波分析和希尔伯特-黄变换 (HHT) 等时频分析方法得到了很好的发展, 并被证明是有效的齿轮故障检测。在这些方法中, HHT 是最近开发的一种方法, 它优于其它齿轮故障检测方法 (2006)。由于在 STG 型变速箱中, 有几个相同的齿轮同时啮合。STG 型变速箱的这种独特行为可以显著减少故障信号, 从而降低电流齿轮分析算法的有效性。STG 型变速箱的振动信号没有采用故障检测方法。

本文报道了力矩齿轮箱状态指示器性能的定量研究。通过一系列齿轮分析算法对振动信号进行处理, 以量化齿轮故障的性能。性能度量是分离性的。论文的其余部分按如下方式组织。在截面齿轮分析中, 介绍了齿轮分析的背景。在 '齿轮分析描述' 部分提出了齿轮分析的理论细节。在 '超前信号处理技术' 部分, 对三种先进的信号处理方法进行了研究。最后, 本文总结了 '结论' 一节。

齿轮分析

齿轮是复杂的动态结构, 具有多种失效模式。任何CBM/HUMS类型的分析都需要捕获这些损坏模式, 以确保在发生故障之前可以进行适当的维护。例如, 齿轮损伤的特征可以是:

·老化引起的缺陷, 如点蚀, 剥落和增加表面粗糙度

·装配和/或磨损导致错位, 不适当的反弹或松动。

·制造误差导致偏心齿轮或齿轮齿间距不均匀。

·啮合冲击/软齿由于齿轮齿削, 齿基开裂。

每个故障都可能导致一个或多个 CI 指示异常条件。对齿轮故障动力学模型 (维姆霍夫等2007进行了研究;2003号甲板), 没有一个 CI 被认为是敏感的所有齿轮故障模式。此外, 在不久的将来, 任何 CI 都不可能表示绝对的损害程度。

在绝对损伤程度中隐含的是齿轮在一段时间内继续传递扭矩的概率, 例如 xx 的 CI 值表示齿轮将传递 100 h 的扭矩, 概率为95. 然而, 两个测试站和现实世界的经验表明, 数量 CI 值的变化相对于损害程度。这表明, 随机或假设测试方法可以用来表明即将出现的齿轮故障。事实上, 大多数HUMS使用统计限制 (例如平均加3标准差), 以表明何时维护是适当的。

本文以齿轮 CI 文献为研究对象, 对标称齿轮和断齿变速箱进行了20齿轮/轴分析和38齿轮分析, 并对标称和故障齿轮之间的分离性(辨别有统计学意义变化的能力)进行了测量。

最后, 利用超前信号处理技术对非传统齿轮进行分析。在传统的齿轮分析结果后, 将给出一个正式的发展描述和结果。

齿轮分析描述

58齿轮分析都是以处理时域振动数据为同步平均 (SA) 为基础的。SA 是一种技术, 其中齿轮和轴振动是向上重新取样, 以消除变化是轴转速转速。这有两个好处：

·结果傅里叶变换（FFT）中的每个二进制代表一个轴旋转。所有与轴顺序或齿轮啮合相关的能量只是在适当的二进制索引上加一（二进制位1是 DC 组件, 并与交流耦合系统, 应为零。40齿齿轮的第一谐波为二进制41）。

·任何杂散噪声都是平均的。通常降噪量为1/sqrt（转数）。每一转都是由转速计零点 (通常是上升沿)和从转速表信号的轴的轴比的乘积来估计的。

已经开发了许多 SA 技术 (Combet 和 Gelman 2007)。在本研究中, 选择了最优插值法。在该方法中, 构造了线性相位 FIR 滤波器, 使理想分段线性函数与滤波器在一组期望频带上的幅度响应最小化加权、积分平方误差。广义滤波器是方程1：

h(t)=sin(pi;t/T)/(pi;t/T)times;cos(Rt/T)/1minus;4R2t2/T2 （1）

其中 R 是滚降因子, T 是符号周期。本质上, 滤波器h(t)降n个样本插到N个样品, 其中

N =2^{ceiling（log}₂^(n）） (2)

用于基数2 FFTs。

SA 的伪代码为:

BT：转速计脉冲之间的平均时间间隔

N：FFT 中的点数

PhiO：初始轴角

Phi：轴角

Rev：SA中的转数

Rat：相对于转速信号的轴比

Zct：零交叉时间

Incr：轴增量 = 1/N

Isamp：插值示例

Samp：时域信号

SR：采样率

SA：同步平均值

For r =0 tor lt; Rev,

Phi0=Rat r;

For k =0;k lt; N

Phi= (Phi0 k*Incr)/Rat;

Dt =conv(h(t),zct(t))

Isample=conv(h(t), Samp(Dtlowast;SR))

SA(k) =SA(K) isamp;

End

End

SA=SA/Rev

CI 是 SA 的特征。通常有三种类型的 CI 特征是从 SA 派生的：

·检测与轴相关的任何齿轮故障的轴算法（例如, 如果齿轮连接到轴的任何一端, 则无法识别哪个齿轮出现故障）。这些通常包括SA的统计信息，或SA上统计信息的比率(表1)。

表1基于轴的算法结果

·齿轮算法基于齿轮啮合幅度比或齿轮啮合幅度与轴的比率之比。这些算法可以通过齿数来识别齿轮(表2)。

表2基于啮合音调的齿轮算法

·基于 SA 波段统计/特征的齿轮

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