Nghiên cứu ứng dụng wavelet packet trong chẩn đoán hư hỏng truyền động bánh răng

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Công trình ñược hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Header Page of 126 HOÀNG NGỌC THIÊN VŨ Người hướng dẫn khoa học: TS LÊ CUNG Phản biện 1: TS ĐINH MINH DIỆM NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG WAVELET PACKET TRONG CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG TRUYỀN ĐỘNG BÁNH RĂNG Chuyên ngành : Công nghệ chế tạo máy Mã số : 60.52.04 Phản biện 2: PGS.TS PHẠM PHÚ LÝ Luận văn ñược bảo vệ trước Hội ñồng chấm Luận văn thạc sĩ kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày tháng năm 2011 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2011 Footer Page of 126 * Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng 1 Header Page of 126 MỞ ĐẦU Lý chọn ñề tài Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết dạng hỏng truyền ñộng bánh Trong cấu truyền ñộng khí, hộp giảm tốc phận răng, sở lý thuyết, thuật toán lập trình, phạm vi ứng dụng, ưu nhược thiếu Hộp giảm tốc thường ñược cấu tạo từ nhiều truyền bánh ñiểm phương pháp sử dụng chẩn ñoán hư hỏng, ñặc biệt ăn khớp với nhằm thay ñổi tỉ số truyền trục trục vào phương pháp wavelet, wavelet packet, từ ñó xây dựng moñun phần mềm sử Trong trình làm việc, truyền ñộng bánh thường xảy dụng phương pháp wavelet nhằm chẩn ñoán hư hỏng dạng hư hỏng: tróc rỗ bề mặt răng, mẻ răng, mài mòn, khe hở lớn ăn khớp nghiêm trọng gãy Tín hiệu dao ñộng sinh từ hộp giảm tốc có bánh bị khuyết tật - Nghiên cứu thực nghiệm thông qua việc thu nhận xử lý tín hiệu dao ñộng thu ñược từ hệ truyền ñộng khí Ý nghĩa khoa học thực tiễn phức tạp, bao gồm tần số ñiều biến ñặc trưng cho khuyết tật bánh Ứng dụng vào việc chẩn ñoán hư hỏng truyền bánh sử thành phần tần số khác quay ổ lăn, trục, tác ñộng nhiễu dụng thiết bị khí, góp phần vào công tác bảo dưỡng dự phòng thiết Do ñó, phương pháp xử lý tín hiệu dao ñộng thông dụng nhiều bị, thiết bị khí sử dụng dây chuyền sản xuất tự ñộng không cho phép nhận dạng xác hư hỏng truyền ñộng bánh Dự kiến kết ñạt ñược Chính việc “Nghiên cứu ứng dụng wavelet packet chẩn - Tổng quan phương pháp kỹ thuật chẩn ñoán hư hỏng doán hư hỏng truyền ñộng bánh răng”, nghiên cứu xây dựng thuật toán truyền ñộng bánh răng, dạng hỏng truyền ñộng bánh dấu moñun phần mềm xử lý tín hiệu phương pháp wavelet, wavelet packet, hiệu nhận dạng xây dựng mô hình thực nghiệm thu nhận xử lý tín hiệu vấn ñề cần quan tâm giải Đây nội dung ñể chọn làm ñề tài luận văn tốt nghiệp cao học Mục ñích ñề tài - Nghiên cứu ứng dụng phương pháp wavelet, wavelet packet chẩn ñoán hư hỏng truyền ñộng bánh - Xây dựng môñun phần mềm xử lý tín hiệu dao ñộng - Xây dựng mô hình thực nghiệm thu nhận tín hiệu dao ñộng phát tư hư hỏng truyền ñộng bánh răng, phân tích tín hiệu nhận ñược nhằm chẩn ñoán hư hỏng Phạm vi nghiên cứu Đề tài giới hạn số dạng hỏng tróc rỗ bề mặt làm việc, gãy răng, mòn răng… truyền ñộng bánh Footer Page of 126 - Thuật toán moñun phần mềm xử lý tín hiệu dao ñộng sử dụng phương pháp wavelet, wavelet packet - Mô hình thí nghiệm thu nhận tín hiệu dao ñộng sinh từ hư hỏng truyền ñộng bánh Cấu trúc luận văn Ngoài phần mở ñầu, kết luận, tài liệu tham khảo luận văn ñược chia thành ba chương sau : Chương KỸ THUẬT CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÍN HIỆU DAO ĐỘNG Chương ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP WAVELET TRONG PHÂN TÍCH TÍN HIỆU DAO ĐỘNG Chương MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM THU NHẬN TÍN HIỆU DAO ĐỘNG VÀ CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG Header Page of 126 Chương KỸ THUẬT CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÍN HIỆU DAO ĐỘNG 1.1 Tổng quan truyền ñộng bánh dạng hư hỏng chủ yếu truyền ñộng bánh 1.1.1 Giới thiệu truyền ñộng bánh 1.1.2 Phân loại truyền ñộng bánh 1.2 Các dạng hư hỏng chủ yếu truyền ñộng bánh 1.2.1 Tróc rỗ bề mặt I xgear (t ) = ∑ X i (1 + (t )) × cos(2π iNf rot t + φi + pi (t )) I J J i =0 j =0 j =0 = ∑ X i (1 + ∑ Aij cos(2π jf rot t + α ij )) × cos(2π iNf rot t + φi + ∑ Bij cos(2π jf rot t + βij )) 1.4.2 Các ñặc trưng ñộng học truyền ñộng bánh Bộ truyền bánh tạo nên thành phần tần số liên quan ñến ăn khớp Fe truyền: 1.2.5 Biến dạng 1.3 Tổng quan phương pháp kỹ thuật chẩn ñoán hư hỏng FC = Z1 f1 = Z f (1.13) Với: f1 : tần số quay trục dẫn 1, f : tần số quay trục bị dẫn 1.4.3 Một vài dạng hư hỏng phân tích tần số (FFT) 1.2.2 Gãy 1.2.3 Mòn 1.2.4 Dính (1.12) i=0 Bộ truyền bánh bình thường: Mỗi dải bên cách khoảng cách tần số quay f1 trục vào ñối xứng qua tần số ăn khớp FC Số dải bên số chẵn biên ñộ cặp dải bên (Hình 1.17) phân tích dao ñộng 1.3.1 Phương pháp Kurtosis 1.3.2 Phương pháp phân tích phổ 1.3.3 Phương pháp phân tích hình bao 1.3.4 Phương pháp wavelet 1.4 Dấu hiệu nhận dạng hư hỏng phương pháp phân tích dao ñộng 1.4.1 Tín hiệu dao ñộng sinh từ truyền ñộng bánh Tín hiệu dao ñộng hộp số thực tế phức tạp bao gồm nhiều dao ñộng thành phần như: bánh răng, ổ lăn, trục quay… Do ñó, cấu trúc phổ tín hiệu dao ñộng từ hộp số xuất thành phần tần số ăn khớp răng, thành phần tần số sinh từ ổ lăn, tần số trục quay hài ñiều hòa Tín hiệu dao ñộng sinh bánh có khuyết tật tín hiệu ñiều biến kết hợp, xgear(t), ñược cho bởi: Footer Page of 126 Hình 1.17: Phổ bánh bình thường (ñối xứng) Bộ truyền bị mài mòn mức: Khoảng cách dải bên tản mạn không cách ñều khoảng tần số quay trục vào Khoảng cách dải bên truyền truc vít bị mài mòn mức nằm tần số quay trục dẫn trục bị dẫn, dải bên không cách ñều (Hình 1.19) 5 Header Page of 126 1.23 d hình 1.23 e ñều cho thấy rõ ràng xuất trạng thái hư hỏng sớm hộp giảm tốc Hình 1.19: Khe hở mặt bên mức hay biên dạng bị mòn làm thay ñổi khoảng cách dải bên Hình 1.21: Một bị gãy gây nên phổ có dải bên không ñối xứng Bánh có vết nứt hay gãy răng: Phổ truyền bánh có bị gãy ñược trình bày Hình 1.21 Dải bên bên phải tần Hình 1.23: Biến ñổi wavelet cho tín hiệu rung ñộng trường hợp gãy (a) hư hỏng; (b) 10% gãy răng; (c) 20% gãy răng; (d) 30% gãy răng; (e) 40% gãy 1.5 Hệ thống phân tích phục vụ chẩn ñoán hư hỏng số ăn khớp có biên ñộ cao nhiều Do ñó, dải bên ghép cặp có biên Phần tử hệ thống chẩn ñoán hư hỏng bao gồm: ñộ không ñối xứng Thiết bị dây chuyền sản xuất, ñầu ño tín hiệu, phận thu Khoảng cách trục có sai lệch: Cùng với ñộ mòn bánh răng, nhận xử lý tín hiệu, phận phân tích tín hiệu, phận theo dõi chẩn biến thiên khoảng cách trục tạo nên khoảng cách biên ñộ ñoán tình trạng thiết bị tản mạn phổ tần số Nếu trục gần nhau, khoảng cách dải 1.6 Một số thiết bị cầm tay sử dụng chẩn ñoán hư hỏng máy móc bên có xu hướng tiến tốc ñộ trục vào, biên ñộ giảm rõ rệt 1.7 Tổng quan nghiên cứu nước chẩn ñoán hư 1.4.4 Một vài dấu hiệu nhận dạng hư hỏng phân tích wavelet hỏng truyền ñộng bánh Hình 1.23 minh hoạ biến ñổi wavelet tín hiệu rung ñộng sở Phân tích rung ñộng ñã ñược sử dụng rộng rãi chẩn ñoán thiết bị pha biên dộ wavelet Cả biểu ñồ pha biên ñộ wavelet hình nhằm theo dõi tình trạng máy móc, phát chẩn ñoán hư hỏng truyền Footer Page of 126 7 Header Page of 126 ñộng bánh phân tích phổ, phân tích phổ loga (cepstrum), sử dụng trung bình thời gian tín hiệu dao ñộng, phân tích giải ñiều biến,… Trong thời gian gần ñây, việc ứng dụng phương pháp phân tích wavelet ñược nhiều nhà nghiên cứu quan tâm, ñặc biệt phương pháp tỏ hiệu ñối với tín hiệu dao ñộng mà tần số thay ñổi theo thời gian, tín x ( t ) = lim ω0 →0 +∞ ∑Ce k =−∞ jkω0t (2.1) k +T / Trong ñó: Ck = lim ∫ x(t )e − jkω0t dt ω0 → T −T / Và công thức biến ñổi Fourier nghịch: x(t ) = f [ X (ω )] = 2π −1 hiệu không dừng 1.8 Nhận xét kết luận Chương trình bày tổng quan vấn ñề dang hỏng truyền ñộng bánh răng, tổng quan phương pháp chẩn +∞ ∫ X (ω )e (2.2) jωt dω (2.6) −∞ 2.1.2 Hạn chế ñặc trưng FT (FFT), phương pháp phảt hình bao (giải ñiều biến biên ñộ), phương Phép biến ñổi FFT ñược sử dụng quan tâm ñến thành phần tần số xuất tín hiệu, không quan tâm ñến thời ñiểm xuất tần số ñó pháp phân tích wavelet, số dấu hiệu tiêu biểu nhận dạng hư 2.2 Phép biến ñổi wavelet hỏng tróc rỗ, mòn răng, gãy răng… băng phương pháp phân tích tần số 2.2.1 Mối quan hệ biến ñổi wavelet Fourier ñoán hư hỏng phương pháp Kurtosis, phương pháp phân tích tần số (FFT), dạng hỏng gãy hay phương pháp phân tích wavelet Đồng thời trình bày số hệ thống thiết bị sử dụng chẩn ñoán hư hỏng Để khắc phục hạn chế biến ñổi FT, phép biến ñổi Fourier thời gian ngắn – STFT ñược ñề xuất Trên sở cách tiếp cận biến ñổi STFT, biến ñổi Wavelet ñược phát Tuy nhiên, truyền ñộng bánh tín hiệu dao ñộng thu ñược triển ñể giải vấn ñề ñộ phân giải tín hiệu (miền thời gian tần phức tạp, cần tiếp tục nghiên cứu Phép biến ñổi wavelet thực thích số) mà STFT hạn chế hợp ñể phân tích tín hiệu phức tạp việc phát sớm hư hỏng 2.2.2 Cơ sở toán học phép biến ñổi wavelet bánh 2.2.2.1 Biến ñổi wavelet liên tục Phép biến ñổi wavelet liên tục (Continuous Wavelet Transform - CWT) Chương ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP WAVELET TRONG PHÂN TÍCH TÍN HIỆU DAO ĐỘNG hàm x(t) dựa hàm sở wavelet mẹ ψ(t) Sau ñã chọn hàm wavelet ψ(t), biến ñổi wavelet liên tục hàm x(t) hàm với hai biến số thực s τ ñược cho sau: 2.1 Phép biến ñổi Fourier W ( s,τ ) = 2.1.1 Cơ sở toán học phép biến ñổi Fourier thể ñược biễu diễn chuỗi x(t) sau: Footer Page of 126 ∫ x(t ) −∞ Xét tín hiệu liên tục không tuần hoàn x(t), ta coi x(t) tín hiệu tuần hoàn có chu kỳ T → ∞ (hay +∞ ω0 → ), ñó x(t) có s ψ * ( t −τ ).dt s (2.25) Trong ñó ký hiệu ψ*(t) dùng ñể liên hợp phức ψ(t) Biểu thức (2.25) tích vô hướng hai hàm x(t) ψs,τ(t) 9 10 Header Page of 126 Với giá trị s, ψs,τ(t) xem ψs,0(t) ñược dịch Phép biến ñổi wavelet packet phân tách tín hiệu thành thành ñi τ ñơn vị trục thời gian Do ñó, τ ñược gọi tham số dịch chuyển phần với dải tần số khác thông qua họ hàm wavelet packet Khi τ = , ta có: ψs,0 = Một họ hàm wavelet packet win, j (t ) ñược ñịnh nghĩa bởi: t ψ   s s (2.29) win, j (t ) = 2i / 2.wn (2i t − j ) (2.40) Trong ñó, i j tham số tỷ lệ (ñịnh xứ tần số) tham số dịch chuyển (ñịnh xứ thời gian); n = 0, 1, 2…là tham số dao ñộng Khi s > hàm wavelet dãn ra, < s < hàm wavelet co lại Do ñó, s ñược gọi tham số tỷ lệ phân tích tín hiệu thành thành phần với dải tần số khác 2.2.2.2 Phép biến ñổi wavelet rời rạc ñó giàu thông tin việc biểu diễn tín hiệu Để giảm thiểu công việc tính toán người ta chọn tập nhỏ giá trị tỷ lệ vị trí ñể tiến hành tính toán Hơn việc tính toán ñược tiến hành tỷ lệ vị trí sở lũy thừa số theo Một ứng dụng quan trọng phép biến ñổi wavelet packet khả 2.4 Xây dựng phần mềm tích tín hiệu dao ñộng phương pháp wavelet 2.4.1 Sơ ñồ khối chương trình xử lý phân tích tín hiệu dao ñộng hướng tiếp cận phép phân tích ña phân giải kết thu ñược Phân tích phổ FFT xác hiệu nhiều Quá trình chọn tỷ lệ vị trí ñể tính toán tạo thành lưới nhị tố Do ñó, người ta sử dụng phép biến ñổi wavelet rời rạc (Discret Wavelet Transform - DWT) Việc tính toán DWT thực chất rời rạc hóa phép Tải tín hiệu cần biến ñổi wavelet liên tục ñược thực với lựa chọn tham số s τ xử lý sau: s = 2i ; τ = 2i j (i,j ∈ Z) (2.35) Khi ñó hàm sở trực chuẩn wavelet: ψ i , j (t) = 2-i/2 ψ (2-i t − j) 2.2.2.3 Giới thiệu số họ wavelet Các dạng hàm ψ(t) ñược sử dụng: Hàm Wavelet Haar, hàm Wavelet Meyer, hàm Wavelet Daubechies, hàm Wavelet Morlet a) Biến ñổi Wavelet Haar b) Biến ñổi Wavelet Meyer c) Biến ñổi Wavelet Daubechies d) Biến ñổi Wavelet Morlet 2.3 Phép biến ñổi wavelet packet Footer Page of 126 Phân tích Phổ thời gian ngắn SFFT Dấu hiệu nhận dạng hư hỏng FFT Wavelet Phân tích Wavelet Wavelet Packet Hình 2.12: Sơ ñồ chương trình phân tích xử lý tín hiệu 2.4.2 Môñun phần mềm phân tích tín hiệu dao ñộng 11 12 Header Page of 126 Nút lệnh Scalogram 3D: Biểu ñồ 3D mật ñộ lượng phổ - Nút lệnh Wscalogram: Biểu ñồ phần trăm lượng phổ - Nút lệnh Wavelet Packet 2.5 Nhận xét kết luận Qua nghiên cứu sở lý thuyết biến ñổi Fourier, phép biến ñổi wavelet wavelet packet, kết hợp với việc tìm hiểu ứng dụng công cụ toán học Matlab, ñã xây dựng ñược chương trình xử lý tín hiệu Chương trình có tính sau ñây: - Tải file tín hiệu thu nhận ñược từ cảm biến - Phân tích, xử lý tín hiệu xây dựng ñược biểu ñồ phổ tần số (FFT), phổ tần số thời gian ngắn (STFT) - Phân tích, xử lý tín hiệu xây dựng ñược biểu ñồ 2D mật ñộ Hình 2.13: Giao diện phần mềm phân tích tín hiệu dao dộng phép lượng phổ tín hiệu sau biến ñổi Wavelet, biểu ñồ 3D mật ñộ lượng biến ñổi wavelet phổ tín hiệu sau biến ñổi Wavelet, biểu ñồ phần trăm lượng phổ Dựa sở lý thuyết phép biến ñổi wavelet ñây, với trợ giúp công cụ toán học Matlab, tiến hành xây dựng ñược phần mềm phân tích tín hiệu dao ñộng Phần mềm bao gồm 03 môñun: Load file: Tải file liệu tín hiệu dao ñộng nhu nhận ñược từ cảm biến Fourier Transform: Phân tích tín hiệu dao ñộng phương pháp FFT phương pháp STFT - Wavelet and Wavelet Packet: Phân tích tín hiệu dao ñộng phép biến ñổi wavelet wavelet packet 2.4.2.1 Môñun Load File (Tải file): Nút lệnh Load File x: Tải file biên ñộ - Nút Load File t: Tải file thời gian - Nút lệnh Time: Vẽ biểu ñồ tín hiệu dao ñộng x(t) 2.4.2.2 Môñun Fourier Transform (Biến ñổi Fourrier): Nút lệnh FFT: Fast Fourier Transform - Nút lệnh Spectrogram 3D: Vẽ biểu ñồ 3D mật ñộ lượng phổ sau biết ñổi STFT 2.4.2.3 Môñun Wavelet Transform (Biến ñổi Wavelet): Footer Page of 126 hệ số Wavelet sau biến ñổi Wavelet Cơ sở lý thuyết phép biến ñổi phần mềm xây dựng ñược góp công cụ phân tích xử lý tín hiệu dao ñộng nhận ñược, từ ñó phát chẩn ñoán hư hỏng, tìm dấu hiệu ñể nhận dạng hư hỏng gãy răng, tróc rỗ bề mặt răng, mòn răng… phương pháp phân tích tần số phương pháp wavelet wavelet packet 13 14 Header Page of 126 Chương MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM THU NHẬN TÍN HIỆU DAO ĐỘNG VÀ CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG 3.1 Xây dựng mô hình thực nghiệm thu nhận tín hiệu dao ñộng 3.1.1 Sơ ñồ chung mô hình thực nghiệm 3.1.2.4 Cảm biến rung ñộng 3.1.2.5 Phần mềm thu nhận tín hiệu (Labview) Là phần mềm kèm theo thiết bị NI cDAQ9172, giúp kết nối thiết bị giao tiếp với máy tính, thực việc lưu trữ liệu thu ñược cách trực quan dễ dàng 3.1.3 Mô hình thực nghiệm xây dựng ñược Hình 3.1: Sơ ñồ khối mô hình thực nghiệm thu nhận tín hiệu dao ñộng Các phần tử bản: Động ñiện, hộp giảm tốc cấp, máy phát ñiện, cảm biến gia tốc kế, cảm biến quang Bộ tiếp nhận chuyển ñổi tín hiệu cDAQ9172 NI9233 3.1.2 Thiết bị phần mềm thu nhận tín hiệu 3.1.2.1 NI compact DAQ 9172 Hình 3.13: Mô hình thực nghiệm Tốc ñộ ñộng : 1420 (v/p) Thông số hộp số : Bánh nhỏ: 17 Bánh lớn: 43 Tần số ăn khớp: 402,3Hz Tần số trục vào: 23,7Hz Tần số trục ra: 9,4Hz 3.2 Phương pháp thu nhận tín hiệu Sau gắn cảm biến gia tốc với NI 9233, sử dụng phần mềm Labview signal express ñể thu tín hiệu NI cDAQ 9172 khung USB khe cắm, ñược thiết kế cho Trình tự tiến hành sau: việc sử dụng module C series NI cDAQ 9172 có khả ño lường phạm vi rộng ñầu vào analog digital tín hiệu cảm biến với giao diện USB tốc ñộ cao 2.0 3.1.2.2 NI 9233 NI 9233 module kênh thu tín hiệu ñộngvà tích hợp ñiều kiện tín hiệu IEPE cho cảm biến gia tốc Bốn kênh ñầu vào ñồng thời số hóa mức 2-50kHz kênh, tích hợp lọc khử nhiều cưa tự ñộng ñiều chỉnh tốc ñộ lấy mẫu 3.1.2.3 Cảm biến quang Footer Page of 126 Add step (Tạo bước) Step Chọn Acquire Signal hộp thoại Add Nhấp DAQmx Acquire Acceleration (ñể thu tín hiệu dao ñộng) Add Channels to Task) Chọn Analog Input Chọn Chọn kênh tương ứng (hộp thoại Thiết lập thông số theo yêu cầu tín hiệu thu Chọn nút Run, chọn nút Recorrd (ñẻ lưu trữ) Stop ñể dừng việc thu tín hiệu ñược 3.3 Mô dạng hỏng cặp bánh Chọn nút 15 16 Header Page of 126 Nhằm nghiên cứu thực nghiệm dạng hỏng truyền ñộng 3.4 Bố trí cảm biến gia tốc kế thu nhận tín hiệu dao ñộng bánh hộp giảm tốc bánh răng, tiến hành tạo ba dạng 3.5 Xử lý tín hiệu thực nghiệm kết chẩn ñoán hỏng truyền ñộng bánh răng: gãy răng, tróc rỗ bề mặt 3.5.1 Xử lý tín hiệu thực nghiệm dấu hiệu nhận dạng hư hỏng gãy mòn 3.3.1 Mô dạng hỏng tróc rỗ bánh Tiến hành tạo vết tróc rỗ bề mặt cách nung nóng răng, sau ñó dùng mũi ñột tạo vết lõm bề mặt bánh bị dẫn Kích thước vết lõm có ñường kính lớn 1,5mm Hình 3.25: Tín hiệu dao ñộng x(t) bánh bình thường Hình 3.26:Tín hiệu dao ñộng x(t) bị gãy 20% Đồ thị tín hiệu dao ñộng theo thời x(t) thu ñược từ cảm biến gia tốc cho trường hợp truyền bánh bình thường, chưa có hư hỏng Hình 316:Bánh bị tróc rỗ bề mặt Hình 316:Bánh bị gãy 20% 3.3.2 Mô dạng hỏng gãy Hình 3.25 Hình 3.26 Hình 3.27 mô tả tín hiệu dao ñộng miền thời gian x(t) cho hai trường hợp gãy 20% gãy 40% Có Để tạo bánh có dạng hư hỏng gãy răng, ta cố ñịnh bánh thể phát ñược hư hỏng truyền quan sát thay ñổi chưa hỏng ê-tô, sau ñó sử dụng máy mài cầm tay mài mòn răng: biên ñộ dao ñộng tổng thể Với truyền chưa hư hỏng, biên ñộ dao ñộng mức ñộ gãy ñược mô 20% 40% 3.3.3 Mô dạng hỏng mòn Để tạo bánh có dạng hư hỏng mòn răng, ta tiến hành tương tự tạo bánh bị gãy, mài mài ñều tất bề mặt lớn khoảng 4,2m/s2, bị gãy biên ñộ dao ñộng tăng lên ứng với gãy 20% (4,5m/s2) tăng lên rõ rệt gãy 40% (10,5m/s2) Tuy nhiên ñể nhận dạng xác nguồn gốc hư hỏng, cần tiếp tục thực phân tích xử lý tín hiệu dao ñộng vùng ñỉnh vùng chân (răng chủ yếu bị mòn phần ñỉnh phần chân răng) Hình 3.18: Bánh bị mòn bề mặt Footer Page of 126 Hình 3.27: Tín hiệu rung ñộng x(t) bị gãy 40% Hình 3.28: Phân tích Fourier tín hiệu rung ñộng bình thường 17 18 Header Page 10 of 126 3.5.1.1 Phân tích tín hiệu dao ñộng Fourier Trước hết, sử dụng phép biến ñổi Fourier ñể xử lý tín hiệu dao ñộng ñã thu nhận dạng hư hỏng hộp giảm tốc Hình 3.28 phổ tần số tín hiệu rung ñộng cặp bánh bình thường sau biến ñổi Fourier Trục hoành tần số, ñơn vị Hz, trục 3.5.1.2 Phân tích tín hiệu rung ñộng dùng wavelet Ta thực biến ñổi wavelet cho tín hiệu rung ñộng thu ñược ứng với trường hợp truyển bánh bình thường, có gãy 20% gãy 40% Hình 3.31 mô tả biến ñổi wavelet tín hiệu dao ñộng ứng với tung biên ñộ với ñơn vị m/s Sau dã phóng to xung quanh vùng tần truyền bánh chưa có hư hỏng Trục hoành trục thời gian, ñơn vị số ăn khớp GMF = 415Hz, ta thấy rõ ràng vạch phổ có biên ñộ lớn 1/10 ms Trục tung scale, ñại lượng quan hệ với tần số theo công 2,8dBg, ñây vạch lượng tần số ăn khớp 415Hz Trên phổ thức: scale = 5*sf/(2*π*freq) Ở ñây sf tần số lấy mẫu có giá trị 10kHz tần số Hình 3.28, ta thấy dải bên cách tần số ăn khớp khoảng Do ñó ñơn vị scale 1/rad Với tần số ăn khớp cặp bánh tần số trục có biên ñộ gần GMF = 402,3Hz, từ công thức trên, tương ứng với mức scale SCALE Trên (20% gãy răng), ta thấy có khác biệt, vạch phổ ứng với tần = 19,79 số ăn khớp GMF = 415Hz dải bên có biên ñộ tăng lên rõ rệt Trên biểu ñồ lượng tín hiệu dao ñộng ñối với bình (tương ứng 47dBg), ñồng thời hai dải bên xung quanh tần số ăn khớp thường (Hình 3.31), vùng tần số ăn khớp chưa thấy xuất lượng, không Đây dấu hiệu tượng gãy Trên biểu ñồ lúc có lượng vùng scale cao thấp, mức Hình 3.29, chênh lệch biên ñộ dải bên không cao lắm, ñây lượng ñây thấp (hầu màu xanh ñậm ) dạng bị gãy khoảng 20% Tuy nhiên, Hình 3.30 (ứng với 40% gãy răng), biên ñộ vạch phổ tần số ăn khớp GMF = 415Hz biên ñộ dải bên tăng lên mạnh, chênh lệch biên ñộ dải bên lúc cao nhiều, lúc bị gãy nhiều hơn, khoảng 40% Như vậy, sử dụng phổ tần số, xác ñịnh ñược bánh bị dẫn dã bị hư hỏng dạng gãy Hình 3.31: Biểu ñồ phần trăm lượng tín hiệu bình thường Hình 3.32: Biểu ñồ ñộ lớn tín hiệu bình thường Khi có hư hỏng xảy ra, với 20% bị gãy, biểu ñồ lượng ñã có dấu hiệu khác biệt (Hình 3.33) Hình 3.29: Phân tích Fourier tín hiệu 20% gãy Footer Page 10 of 126 Hình 3.30: Phân tích Fourier tín hiệu 40% gãy 19 20 Header Page 11 of 126 3.5.2 Xử lý tín hiệu thực nghiệm dấu hiệu nhận dạng hỏng mòn Hình 3.33: Biểu ñồ phần trăm lượng tín hiệu 20% gãy Hình 3.34: Biểu ñồ ñộ lớn tín hiệu 20% gãy Đồ thị tín hiệu dao ñộng theo thời x(t) thu ñược từ cảm biến gia tốc cho trường hợp truyền bánh bị mòn Hình 3.37 Quan sát dao ñộng tổng thể, ta thấy biên ñộ dao ñộng biến thiên mạnh so với trường hợp bánh bình thường, chưa hư hỏng Biên ñộ dao ñộng trường hợp khoảng 14m/s2, so với 4,2m/s2 trường hợp truyền bánh bình thường 3.5.2.1 Phân tích tín hiệu dao ñộng Fourier Trên biểu ñồ ñộ lớn tín hiệu dao ñộng (Hình 3.34), ta thấy biên ñộ vùng 4*GMF (hài bậc tần số ăn khớp) tăng lên nhiều so với truyền bánh bình thường Đây dấu hiệu cho thấy xuất hiện tượng gãy truyền Với 40% bị gãy, va ñập, bánh tạo rung ñộng lớn nhiều Lúc này, biểu ñồ phần trăm lượng tín hiệu dao ñộng (Hình 3.35), vùng tần số ăn khớp GMF, lượng xuất hiệu nhiều, dày ñặc hơn, phân bố thành cụm rời rạc Mức scale nhỏ lượng tạo thành cụm riêng biệt tách rời Với màu thể lượng vùng tần số ăn khớp GMF, ta thấy lượng ñây trung bình Trên biểu ñồ ñộ lớn tín hiệu dao ñộng (Hình 3.36), ta thấy xung quanh tần số ăn khớp GMF hài bậc hai 2*GMF, biên ñộ lớn nhiều so với trường hợp bánh bình thường trường họp gãy 20% Hình 3.37: Tín hiệu rung ñộng x(t) bị mòn Hình 3.38: Phân tích Fourier tín hiệu mòn Trên phổ tần số tín hiệu dao ñộng trường hợp bị mòn (Hình 3.38), ta nhận thấy rõ biên ñộ tần số ăn khớp lớn nhiều so với trường hợp truyền bánh bình thường (2,8dGb) Các dải bên tản mạn hơn, không cách ñều nhau, không ñối xứng qua tần số ăn khớp Đây dấu hiệu hư hỏng mòn 3.5.2.2 Phân tích tín hiệu rung ñộng dùng wavelet Trường hợp bánh bị mòn, biểu ñồ lượng có dấu hiệu khác biệt so với trường hợp bánh bình thường Mức lượng vùng scale thấp lúc phân bố thành nhiều cụm nhỏ (tuy nhiên phân cụm rời rạc tản mạn so với trường hợp tróc rỗ (hình 3.42) Mức ñộ lượng tập trung cụm tương ñối cao Tại vùng scale cao, mật ñộ lượng dày (Hình 3.39) Xung Hình 3.30: Biểu ñồ phần trăm lượng tín hiệu 40% gãy Footer Page 11 of 126 Hình 3.31: Biểu ñồ ñộ lớn tín hiệu 40% gãy quanh vùng 2*GMF (hài bậc hai tần số ăn khớp), mức 21 22 lượng cao dạy ñặc so với trường hợp truyền bình thường, ta nhận dạng bánh bị ñộng ñã xuất hiện tróc rỗ bề mặt tróc rỗ, gãy răng Đây dấu hiệu tiêu biểu nhận dạng tượng tróc rỗ bề mặt Header Page 12 of 126 3.5.3.2 Phân tích tín hiệu dao ñộng dùng wavelet Trường hợp bị tróc rỗ, biểu ñồ lượng có dấu hiệu khác biệt so với trường hợp truyền bánh chưa hư hỏng, gãy mòn Mức lượng vùng scale thấp phân bố thành rõ rệt cụm riêng biệt ñều nhau, mức ñộ lượng tập trung cụm cao so với trường hợp truyền không hư hỏng Tại vùng scale cao, mật ñộ lượng dày so với bình thường (Hình 3.42) Trên biểu ñồ ñộ lớn tín Hình 3.39: Biểu ñồ phần trăm lượng tín hiệu mòn Hình 3.40: Biểu ñồ ñộ lớn tín hiệu mòn hiệu dao ñộng (Hình 3.43), biên ñộ dao ñộng xung quanh hài bậc tần số ăn khớp lớn nhiều so với trường hợp gãy mòn 3.5.3 Xử lý tín hiệu thực nghiệm dấu hiệu nhận dạng hỏng tróc rỗ bề mặt 3.5.3.1 Phân tích tín hiệu dao ñộng Fourier Hình 3.43: Biểu ñồ phần trăm lượng tín hiệu mòn Hình 3.44: Biểu ñồ ñộ lớn tín hiệu mòn Trường hợp bị tróc rỗ, biểu ñồ lượng có dấu hiệu khác Hình 3.41:Tín hiệu rung ñộng x(t) bị tróc rỗ Hình 3.42: Phân tích Fourier tín hiệu tróc rỗ Hình 3.42 trình bày ñồ thị phổ tần số FFT cho trường hợp tróc rỗ bề mặt biệt so với trường hợp truyền bánh chưa hư hỏng, gãy mòn 3.6 Nhận xét kết luận Ta thấy biên ñộ tần số ăn khớp GMF biên ñộ dải bên Qua chương này, ñã trình bày sở lý thuyết số phép ứng với tần số lớn nhiều so với truyền bánh bình biến ñổi: phép biến ñổi Fourier, phép biến ñổi wavelet wavelet packet thường (200dBg) Các dải bên cách ñều tần số ăn khớp GMF Trên sở ñó ñã xây dựng ñược chương trình phân tích xử lý tín hiệu khoảng tần số quay trục bánh bị dẫn (~ 10Hz) Như dao ñộng sử dụng phép biến ñổi nói Bên cạnh ñó, ñã xây Footer Page 12 of 126 23 24 ñược mô hình thu nhận tín hiệu dao ñộng, mô dạng hỏng mài KẾT LUẬN VÀ TRIỂN VỌNG Header Page 13 of 126 mòn, tróc rỗ, thu nhận tín hiệu thực nghiệm ño hư hỏng truyền gây nên, xử lý tín hiệu nhận dạng ñược hư hỏng truyền KẾT LUẬN Sau thời gian thực hiện, luận văn ñã hoàn thành ñược công việc sau ñây: - Tìm hiểu tổng quan dạng hỏng truyền ñộng bánh phương pháp chẩn ñoán hư hỏng truyền ñộng bánh - Tìm hiểu tổng quan phép biến ñổi Fourier, phương pháp wavelet wavelet packet, tạo tảng cho việc xây dựng phần mềm xử lý tín hiệu dao ñộng phục vụ chẩn ñoán hư hỏng - Xây dựng ñược chương trình phân tích tín hiệu phép biến ñổi Fourier, wavelet wavelet packet - Xây dựng ñược mô hình thực nghiệm thu nhận tín hiệu dao ñộng, mô dạng hỏng gãy răng, mòn tróc rỗ bề mặt - Phân tích, xử lý tín hiệu dao ñộng nhận ñược, nhận dạng ñược dạng hỏng gãy răng, tróc rỗ bề mặt răng, mòn phương pháp FFT WT Tổ hợp phần mềm-thiết bị thu nhận xử lý tín hiệu dao ñộng số dấu hiệu nhận dạng hư hỏng phân tích FFT WP ñóng góp công cụ hữu ích cho việc chẩn ñoán hư hỏng bánh TRIỂN VỌNG CỦA ĐỀ TÀI Do thời gian kiến thức hạn chế, ñề tài cần tiếp tục hoàn thiện: Nghiên cứu phân tích xử lý tín hiệu dao ñộng ñể xây dựng biểu ñồ pha tín hiệu dao ñộng phương pháp wavelet, nghiên cứu xác ñịnh xác hư hỏng bánh thông qua phương pháp WT WPT Thu nhận tín hiệu dao ñộng từ hộp giảm tốc nhiều cấp, ñó tổ hợp dạng hỏng ñến từ nhiều nguồn khác hư hỏng ổ lăn, truyền ñộng bánh răng, khớp nối không ñồng trục, hư hỏng từ truyền ñai…, nhận dạng phân loại xác nguồn gốc hư hỏng khác Footer Page 13 of 126 nhau… ... DAO ĐỘNG VÀ CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG Header Page of 126 Chương KỸ THUẬT CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÍN HIỆU DAO ĐỘNG 1.1 Tổng quan truyền ñộng bánh dạng hư hỏng chủ yếu truyền ñộng bánh. .. packet chẩn - Tổng quan phương pháp kỹ thuật chẩn ñoán hư hỏng doán hư hỏng truyền ñộng bánh răng , nghiên cứu xây dựng thuật toán truyền ñộng bánh răng, dạng hỏng truyền ñộng bánh dấu moñun phần... chia thành ba chương sau : Chương KỸ THUẬT CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÍN HIỆU DAO ĐỘNG Chương ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP WAVELET TRONG PHÂN TÍCH TÍN HIỆU DAO ĐỘNG Chương MÔ HÌNH THỰC