邓丽

摘  要：现如今，随着我国经济的快速发展，齿轮箱振动无线监测越来越受到关注。对齿轮箱开发一套振动故障监测系统，及时发现和预防故障的发生。以减速齿轮箱试验台为基础，利用传感器分别对正常齿轮和故障齿轮的振动信号进行采集，采用时域分析、频域分析和阶次分析对所得的两组信号进行比较。观察和分析频谱和阶次谱，可明显地看到在故障存在时，两种情况下图谱存在的差异，由此可判断出故障的发生和位置。所开发的系统能有效地监测在故障发生时的特征，对齿轮箱故障监测有一定的参考价值。

关键词：齿轮箱;振动;无线监测节点;发展现状

引言

齿轮箱是大型生产设备中的重要组成部分，齿轮箱的可靠性、可用性、可维修性和安全性问题日益突出，使得方便、精确的机械振动监测技术尤为重要。齿轮箱由于其设备结构的复杂性和工况的特殊性，导致较高的故障率和较大的危害性。根据资料统计，由齿轮失效引起的机械设备故障约占10.3%，在变速器中齿轮损坏的比例最大，达到60%。目前普遍采用的有线连接监测系统，存在布线复杂、成本高、可维护性差以及缺少灵活性等问题。无线传感器网络构建的无线、分布式机械振动监测系统有效地弥补了传统有线监测网络的不足。

1齿轮箱振动监测的发展

传统的振动监测系统主要由传感器、调理电路、数采卡、接口和CPU组成。传感器模块首先将输入物理量转换成电量，然后再进行必要的调节、转换、运算，最后以适当的形式输出。由于传统传感器需要大量布线，传感器传输导线长时间使用会损坏，增加了维护成本，同时大量布线也使得测试系统缺乏灵活性，增加了系统的潜在危险和不可控性，无线传感器节点有效解决了上述问题。无线传感器网络节点按结构可以分为3类：分立式节点、片上系统节点和微型节点。目前主要处于片上系统节点设计阶段迈向微型节点的过程中。随着MEMS技术的快速发展，基于无线传输的机械振动监测系统的研究成为热点。目前国外的技术非常成熟，已有很多技术转化为成果，目前市面上适用于机械振动监测的无线通用节点如表1所示。

2硬件系統设计

2.1硬件系统总体设计

齿轮箱无线振动监测节点的整体结构包括：传感器模块、信号采集模块、处理器模块、数据存储模块、无线通信模块和电源模块。整体结构，如图1所示。

2.2硬件模块选择

2.2.1处理器模块

节点选用具有高性能、高速、低功耗特点的STM32F107VC单片机为系统核心，基于ARM的CORTEXM3框架，内部集成256kBFlash和64kBSRAM，运行频率高达72MHz。单片机在运行过程中，主要负责在操作系统上完成A/D转换、SD卡读写以及数据的传输。

2.2.2传感器模块

节点选用ADXL001加速度芯片采集振动信号，具有宽带宽、小尺寸、低功耗等特性。三种带宽分别为±70g、±250g和±500g，谐振频率均为22kHz。根据齿轮箱振动监测特性，选择±70g，工作电压采用3.3V独立稳压电源供电。传感器模块电路设计，如图2所示。

选用RT9161-33为ADXL001提供3.3V稳压电源，并在芯片两端加上0.1μF和10μF的电容，进行去耦和滤波，如图2所示。ADXL001电源端连接0.1μF电容去耦，可以有效的抑制噪声，达到减少纹波的作用。

2.3处理器模块

处理器是整个节点的核心，根据节点形式的不同，分为单独处理器和集成无线发送模块的处理器。由于后者处理能力有限，不会在机械振动监测过程中单独使用，例如内置51核的CC2530被用来进行无线通信而不是处理数据。无线通信模块在使用过程中，往往会和处理器结合起来，各司其职。

2.4电源管理模块

节点采用可充电锂电池供电，并采用LTC4070实时监测电池用电状况。LTC4070的工作电流仅为450nA，对充电电池电路产生的影响非常小。芯片具有独特的低电量和高电量监测引脚，通过外部连接的P型三极管通断充电电路和电池的连接。在正常充电使用时，电流由2N3409的基极流向发射极到达锂电池，当电池的电压值达到ADJ设置的4.1V时，三极管bc结的电流会不断的减少直至停止充电，此时三极管进入饱和状态，HBO引脚的电压拉高，LED2灯亮，表示充电完成。当电池电压低于3.2V时，LBO端的电压就会升高，LED1灯亮，表示电池电量不足，急需充电。充电接口采用USB，并后接熔断丝保护后续电路，电路设计。

3齿轮箱在线监测诊断系统设计

由上述分析可知，齿轮箱的各种故障可由特征值的变化反应出来，如断齿故障表现为峭度指标，峰值指标成倍增长，对应故障转频幅值大幅增加。特征值分为无量纲量和有量纲量两种，其中无量纲量具有较好的移植性，而时域有量纲量和频域特征移植时，首先要根据齿轮箱结构计算相应的特征频率，另外还需要对实际所监测齿轮箱进行正常工况试验，以确定齿轮箱正常工作时有量纲量的量级。文中在设计海洋救助船动力传输齿轮箱在线监测诊断系统时，通过试验采集了救助船齿轮箱在不同工况，不同转速下的振动信号，并进行了分析，确定了在正常工作状态下各种特征值的大小量级，为设定故障阈值提供参考，救助船齿轮箱振动传感器布置如图3所示。以LabVIEW虚拟仪器为开发软件设计了齿轮箱在线监测断系统，其硬件组成及工作流程如图4所示，系统可以实现在线时域分析、频域分析、时频分析等，具有手动和自动数据存储功能，这一功能可以帮助用户在齿轮箱出现某种故障时积累故障数据。引入LabVIEW中的Matlab节点，可以以后台形式调用Matlab神经网络工具箱（电脑需要提前安装Matlab及神经网络工具箱）进行上节所述模式识别功能，该调用方法方便快捷，只在主界面右下角显示识别后的齿轮箱状态，对用户而言，简单明了，主界面如图5所示。

结语

分别对齿轮箱在正常运转情况下和有故障运转情况下的振动信号进行采集，通过时域分析，列出各无量纲等时域参数，比较在不同运转情况下参数的敏感性。除波形参数外，其他无量纲参数对齿轮箱发生断齿故障较敏感。频域分析证明故障发生会引起频率所对应的能量分布发生变化。通过阶次分析可判断故障发生的位置。该测试分析结果有效地证明利用振动信号监测齿轮箱的适用性。

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