1齿轮箱故障判断
在线监测齿轮箱的振动时，从峰值、峭度值、概率密度函数、时域波形和自相关函数等5个方面可以对运行状态做出合理判断，如图1所示。图1（a）是某26架锥箱振动峰值，一般情况下所测峰值超过正常值3~5倍以上时，预示系统可能存在故障；图1（b）是某增速箱峭度值，一般情况下，数值≥4，系统肯定存在故障；图1（c）是某粗轧6架概率密度函数，反映了采样点(1024点)落在某一区间内振动幅值的数目。一般幅值范围为-24～34m/s2，图中幅值0～3m/s2和-3～0m/s2内所落数目不同，而且在0处，左右振幅数目不对称，说明存在明显的冲击振动，初步判断其存在故障隐患，图1（d）是某棒材2架齿轮箱时域波形图，波形关于零线上下不对称，或有向上或向下冲击现象（图中呈向下冲击特性），说明系统肯定存在故障；图1（e）是某2高线吐丝机自相关图，图像明显呈菱形，说明系统肯定存在故障（且相邻峰值之间时间t的倒数即为故障元件的特征频率）。
2齿轮箱的故障源的特征频率
由上述的5种图像中已判断出齿轮箱存在故障时，需要进一步确认故障的特征频率，寻找特征频率主要是依靠频谱图、倒频谱图、瀑布图等，图2为故障源特征频率图。从图2（a）某轧机齿轮箱振动的频谱图，可以看出54.932Hz处是特征频率，而且出现了高次倍频，此频率与I轴转频接近，因此判断I轴上的轴承都可能存在故障隐患。图2（b）是某棒材1架Ⅱ轴输入端水平测点在12个不同时间点的瀑布图，在4.395Hz处有连续性的波峰存在。与Z3/Z4啮合频率4.312Hz很接近，说明Ⅱ轴或Ⅲ轴上的零部件可能有故障隐患。图2（c）是某25#锥箱东轴向测点倒频谱，3个时间点最高峰值对应的3个频率值分别为(1/12.375)×1000=80.8Hz，(1/11.688)×1000=85.55Hz，(1/6.75)×1000=148.148Hz。其中80.8Hz与第1轴、第2轴转频78.604Hz相差不大，推断可能是第1轴或第2轴的轴上零件出现故障。频谱图与倒频谱图在使用过程中有所区别，首选频谱图捕捉特征频率，假若频谱图中捕捉到的频率与齿轮箱中零件的频率相差太远时，才选用倒频谱图。假若先用倒频谱图捕捉相对应的频率，往往结果不是一个频率，分析难度较大，也可能出现结果与频谱图的结论不符的现象。倒频谱对于复杂振动的诊断比较有效，如轴承的故障诊断可以提供有效的预报信息。
3齿轮箱故障的种类
齿轮箱故障大多集中在轴承上，少量会出现在齿轮上。滚动轴承的故障频率主要集中在内圈旋转频率f1（也是轴的转频）、滚动体过内圈频率f5和滚动体过外圈频率f6。如图2（a）中出现轴转频率的2倍频、3倍频、…、5倍频等高次频率振幅升高，往往预示着滚动轴承出现早期故障。齿轮箱齿轮故障如图3所示，图3（a）为某精轧机增速箱啮合频率Fm（2924.805Hz）幅值在3月16日10：00时为32.053，比3月15日7：00时幅值23.199m/s2明显增大，且啮合频率周围出现明显的边频率带，经过ZOOM放大，细化后的频率图如图3（b）所示，齿轮啮合振动细化图和特征频率如表1所示，由表1可知，精轧机增速箱北输出测点的特征频率（2924.805Hz）其两侧有边频带，边频间隔为24.414Hz，与电机轴的转频的特征频率一致。由此可以推断II轴上的齿轮出现故障。
4结语
齿轮箱工作过程中，通过传感器拾取信号，经过振动分析软件处理后，及时发现早期的故障，有利于采取适当的方式，及时调整或更换零部件，确保生产过程的顺利进行。对于齿轮箱而言，滚动轴承的故障占主导地位，振动信号中出现转轴频率（滚动轴承内圈旋转频率f1），往往会对齿轮啮合振动频率Fm产生附加影响，出现相应的边频信号，可以推测是相应转轴频率（f1）上的齿轮出现故障。如果出现啮合振动频率Fm的高次谐波（如2Fm、3Fm），并且也有边频信号出现，可以推测是相应转轴频率（f1）上的滚动轴承出现故障。
作者：汪超 吴吉瑞 张键 单位：武汉工程职业技术学院
