采煤机摇臂齿轮传动系统振源定位分析方法

发布时间：2021-01-11 12:25

　　为了研究采煤机摇臂传动齿轮的振动分析方法并进行实机振源定位验证,首先,采用小波分析对采煤机摇臂振动信号进行降噪处理和频谱分析,依据特征频率下的振幅结果确定故障齿轮的啮合频率;然后,通过Morlet小波包络解调分析获取边频带信号频谱特征,依据边频带特征频率下的振幅结果确定故障齿轮的转动频率;最后,对频谱分析和Morlet小波包络解调分析的结果进行综合分析,锁定故障齿轮的准确位置。对一台国产采煤机摇臂齿轮传动系统进行了振动测试与信号分析,结果表明,基于小波分析、频谱分析和Morlet小波包络解调分析相结合的振动分析方法可以实现对采煤机摇臂故障齿轮的准确定位,为强噪声环境下复杂齿轮传动系统的故障快速定位和现场定点维修提供了方法支持。 

【文章来源】：振动.测试与诊断. 2016,36(03)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

图１采煤机摇臂故障定位分析流程图Ｆｉｇ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｓｈｅａｒｅｒｒａｎｇｉｎｇａｒｍｆａｕｌｔｌｏｃａｔｉｏｎ

１－电机轴轴向；２－惰轮轴轴向；３－传动二轴轴向；４－电机轴径向；５－惰轮轴径向；６－传动二轴径向图２振动传感器布置图Ｆｉｇ．２Ｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｅｎｓｏｒｌａｙｏｕｔ３．２采煤机摇臂齿轮传动系统振动特征频率计算采煤机左右摇臂为对称结构，摇臂传动系统结构如图３所示，电机转速为１．５ｋｒ／ｍｉｎ。根据图３，通过理论计算得出摇臂齿轮转动频率及传动齿轮啮合频率，如表１所示。图３采煤机摇臂齿轮传动系统图Ｆｉｇ．３Ｓｈｅａｒｅｒｒａｎｇｉｎｇａｒｍｇｅａｒｓｙｓｔｅｍ表１齿轮代号与振动特征频率Ｔａｂ．１Ｇｅａｒｃｏｄｅａｎｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ齿轮代号转动频率／Ｈｚ啮合频率／Ｈｚ齿轮代号转动频率／Ｈｚ啮合频率／ＨｚＺ１５２５．００７００．０Ｚ２２１１．８１１８９．０Ｚ１６１７．９５７００．０Ｚ２３７．８８１８９．０Ｚ１７１７．５０７００．０Ｚ２４００Ｚ１８１７．５０４７２．５Ｚ２５２．３６４２．５Ｚ１９１４．３２４７２．５Ｚ２６１．８５４２．５Ｚ２０１４．３２４７２．５Ｚ２７００Ｚ２１１１．８１４７２．５由表１可知，该采煤机摇臂齿轮传动系统中存在多个齿轮具有相同啮合频率的现象。因此，需要通过Ｍｏｒｌｅｔ小波包络解调分析得出故障齿轮转动频率来实现故障齿轮的准确定位。４采煤机摇臂齿轮传动系统振源定位分析试验时，对某型号采煤机摇臂处于正常状态和故障状态的振动信号进行了采集。测试时，故障摇臂的振动噪声很大，通过对摇臂故障状态的各位置传感器时域信号分析发现，惰轮轴处轴向振动信号

惰轮轴处轴向振动信号的幅值最大，故对惰轮轴的轴向振动信号进行分析。４．１时域分析时域分析主要通过同一位置摇臂实际振动测试信号与摇臂正常状态振动信号的峰值或均方根值对比分析来对故障预判。考虑到实际工作中振动信号峰值特征存在随机因素，笔者采用均方根值作为故障预判指标。根据对该机型摇臂惰轮轴处多次正常状态振动信号均方根值的计算分析发现，正常状态均方根最大不超过１７．１ｍ／ｓ２。运用小波降噪方法对所采集的振动信号进行降噪，摇臂传动系统正常和故障状态降噪处理后的时域波形如图４所示。根据图４可知，摇臂正常状态下振动信号的幅值最大值和均方根值分别为１２６．１和１２．２ｍ／ｓ２，故障状态下振动信号幅值的最大值和均方根值分别为７１８．９和２０２．９ｍ／ｓ２，其时域波形均方根值远大于正常状态均方根值的最大值１７．１ｍ／ｓ２。图４正常与故障摇臂惰轮轴处振动信号时域波形图Ｆｉｇ．４Ｉｄｌｅｒｓｈａｆｔｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎｗａｖｅ－ｆｏｒｍｏｆｎｏｒｍａｌａｎｄｆａｕｌｔｒａｎｇｉｎｇａｒｍ４６８振动、测试与诊断第３６卷

【参考文献】：
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本文编号：2970760