基于虚拟仪器的大型高速齿轮箱故障诊断系统研究

作     者：陈晗霄 

作者单位：电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：杜平安

授予年度：2010年

学科分类：08[工学] 080202[工学-机械电子工程] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：航空涡轮发动机试验平台 齿轮箱故障诊断 虚拟仪器 Labview 复调制细化谱 经验模态 循环谱密度 

摘      要：随着中国航空业的发展,航空涡轮发动机试验平台的试验任务也日益繁重。试验平台齿轮箱传动系统的结构复杂,并长时间、高负荷的非平稳工况下工作,导致其故障风险高的特征开始日趋明显。试验事故频发不仅造成巨大的经济损失并严重的滞后了我国航空发动机的研制进度,制约我国航空业的发展。 目前常用商用软件进行试验平台的故障诊断,但是商用软件分析方法单一,且不具有针对性。其分析结果对故障成因和位置不清楚,不能从根本上解决发动机试验平台的高故障率问题。因此开发出一套具有自主知识产权并包含众多分析算法的齿轮箱故障诊断系统是十分有必要的。根据试验平台的传动参数和特征进行有针对性的故障诊断和分析,以降低其故障率。 本文分析了试验平台的传动结构和特征,同时选择多种合适的分析算法进行研究、优化,力图实现齿轮箱传动系统在非平稳工况下的故障诊断。本文的主要工作有: 1.算法研究与优化。对传统分析方法,如:时域分析方法,FFT和功率谱分析进行改进优化,利用其分析结果可靠性高,性能稳定的特点对齿轮箱故障信号进行初步分析。通过对包络谱,细化谱,倒频谱等一些进阶分析算法的研究,使之能够适用于该类复杂设备在平稳和非平稳状态下的故障诊断分析。由于,上述算法理论的局限性,在非平稳信号处理方面效果不太理想。因此需要对一些较新的算法,如:瀑布图分析,EMD经验模态分析和循环谱密度函数进行分析,从根本上解决齿轮箱非平稳状态下故障诊断的需求。 2.基于Labview的算法模块研究。利用其中的信号分析模块和数学模块,实现各种故障诊断算法。首次在Labview中,利用FFT抽取方法实现指定频率的循环谱密度算法。 3.故障诊断系统设计与开发。利用先进的虚拟仪器技术,搭建一套基于多分析方法的齿轮箱故障诊断系统。利用TDMS格式保存数据量巨大的振动信息。通过对各个算法模块的子VI前面板调用,来实现多种方法的调用分析。利用齿轮箱的历史振动数据进行算法有效性检测,同时通过对其历史数据分析研究齿轮箱的振动信号特点及其结构缺陷。 本文中介绍的齿轮箱故障振动系统已通过实地安装测试,并成功进行两次试验平台试验数据分析。有效地提高了航空涡轮发动机试验平台的运行可靠性,降低故障风险,有很强的经济和科研价值。