5.4.1 Hƣ hỏng trên hộp số một cấp
Với hộp số 1 cấp: Hư hỏng được tạo ra trên bánh răng nhỏ (Z1=24) được lắp trên trục vào hộp số với dạng hỏng là nứt chân răng (như miêu tả trên hình 5.19). Khảo sát hư hỏng trong hai trường hợp tốc độ quay là hằng số và tốc độ quay biến đổi.
117
Hình 5.19: Mô hình thí nghiệm nứt răng trên hộp số 1 cấp
5.4.1.1 Điều kiện vận hành tốc độ quay ổn định
Trong trường hợp này tốc độ quay của động cơ được chạy ổn định ở 600 (vg/ph) tương ứng với 10Hz, số răng bánh dẫn là Z=24, từ đó xác định được tần số ăn khớp khoảng 240Hz. Thí nghiệm với hai trạng thái bánh răng dẫn còn tốt và bánh răng dẫn có hư hỏng nứt tại một chân răng. Phân tích tín hiệu trong miền thời gian, ta thấy biên độ trong trường hợp bánh răng bị nứt lớn hơn biên độ trong trường hợp bánh răng bình thường, tuy nhiên dấu hiệu này chưa thể là triệu chứng để đánh giá được hư hỏng.
Hình 5.20: Phân tích tín hiệu trong miền thời gian (a) và trong miền tần số (b)
Phân tích tín hiệu trong miền tần số (hình 5.20b) ta thấy trên đồ thị phổ xuất hiện tần số ăn khớp cơ bản (239.5 Hz với trường hợp bánh răng còn tốt và 235.3Hz với trường hợp bánh răng có hư hỏng nứt chân răng) và các điều hòa bậc cao của tần số ăn khớp (490Hz và 470.5Hz). Phân tích các dải biên xung quanh tần số ăn khớp và các điều hòa bậc cao không cho thấy có sự khác biệt giữa hai trạng thái bánh răng còn tốt và bánh răng có vết nứt do ảnh hưởng của nhiễu. Để phát hiện hư hỏng, tiến hành trung bình hóa tín hiệu động bộ hai trạng thái răng trong một vòng quay của trục với số điểm là 2048 điểm. Kết quả trung bình hóa (hình 5.21) thấy rõ dấu hiệu của vết nứt biểu hiện thông qua vùng dao động với biên độ lớn.
118
Hình 5.21: Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ với hai trạng thái của răng
Để đánh giá định lượng hư hỏng, đầu tiên phân tích tín hiệu TSA bằng phép biến đổi CWT, kết quả thu được phân bố thời gian – tần số trong hai trạng thái răng được biểu diễn trên hình 5.22. Sau đó tiến hành tạo hai lát cắt: Một lát cắt song song trục tần số (đi qua 0.23s) là vị trí mà phân bố thời gian - tần số có năng lượng lớn nhất và và một lát cắt song song trục thời gian (đi qua 24 Hz) là vị trí tần số ăn khớp của bánh răng.
Hình 5.22: Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ với hai trạng thái của răng
Quan sát trên hình 5.23 ta thấy rõ biên độ tại tần số ăn khớp (24 lần tần số quay của trục là vị trí 24Hz trên phân bố thời gian – tần số của tín hiệu TSA) trong trường hợp bánh răng bị nứt lớn hơn hẳn so với biên độ tại tần số ăn khớp trong trường hợp bánh răng bình thường. Như vậy có thể thấy rằng bằng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ kết hợp với phân tích Wavelet có sử dụng các lát cắt trên trục thời gian và trục tần số, có thể đánh giá về mặt định tính và định lượng của hư hỏng nứt chân răng.
Hình 5.23: Lát cắt song song trục tần số (a) và song song trục thời gian (b)
5.4.1.2 Hư hỏng trong quá trình tăng tốc chạy không tải
Lát cắt 0.23s Lát cắt 24Hz 24Hz 18Hz a) b)
119
Phân bố thời gian – tần số trong điều kiện hộp số bánh răng còn mới chưa có hư hỏng nào xảy ra bằng phép biến đổi CWT (hình 5.24a) và phép biến đổi WSST (hình 5.24b). Ta thấy với việc phân tích thời gian – tần số bằng phép biến đổi CWT chỉ có thể quan sát được 2 thành phần điều hòa ăn khớp, trong khi đó sử dụng phép biến đổi WSST có thể quan sát được 4 thành phần điều hòa ăn khớp. Nói cách khác bằng phép biến đổi WSST có thể giúp cho chúng ta quan sát rõ các tần số ăn khớp và các điều hòa của nó trong quá trình hộp số tăng tốc. Điều này cho thấy độ phân giải của phép biến đổi WSST tốt hơn phép biến đổi CWT ngay trong quá trình máy tăng tốc.
Hình 5.24: Phân bố thời gian – tần số của hộp số còn mới bằng CWT(a) và WSST(b)
Tiếp tục sử dụng phép biến đổi WSST phân tích tín hiệu trong miền thời gian – tần số với trường hợp bánh răng bình thường và bánh răng nứt ngay trong quá trình tăng tốc, kết quả thu được phân bố thời gian tần số như trên hình 5.25. Phân bố thời gian – tần số của bánh răng có hư hỏng nứt chân răng (hình 5.25b) có thể thấy rõ các tần số ăn khớp tăng tuyến tính theo thời gian, tỷ lệ thuận với tần số quay của trục và có sự xuất hiện thành phần tần số dao động riêng của hộp số là hằng số theo thời gian. Khi tần số ăn khớp tăng dần trùng với tần số dao động riêng sẽ có hiện tượng cộng hưởng. Đối với trường hợp bánh răng bình thường (hình 5.25a) không thấy có xuất hiện tần số dao động riêng của bánh răng.
Hình 5.25: Phân bố thời gian – tần số sử dụng WSST trong hai trạng thái răng
a) b)
120
Để có thể đánh giá hư hỏng nứt chân răng tiến hành tách các dải biên xung quanh tần số ăn khớp cho phân bố thời gian – tần số trên hình 5.25b. Nếu xuất hiện các dải biên thì sẽ có hư hỏng nứt chân răng, ngược lại không có các dải biên thì khi đó bánh răng còn hoạt động tốt. Kết quả thể hiện trên hình 5.26 cho thấy có các dải biên cách đều nhau xung quanh tần số ăn khớp, triệu chứng này phù hợp với hư hỏng được tạo ra.
Hình 5.26: Phân bố thời gian – tần số sử dụng GST với trường hợp bánh răng nứt
5.4.1.3 Hư hỏng trong điều kiện vận hành tốc độ và tải trọng biến đổi
Quan sát tín hiệu trên miền thời gian (hình 5.27a, b) ta thấy trong trường hợp bánh răng có hư hỏng nứt chân răng xuất hiện các tín hiệu xung va chạm. Tuy nhiên không thể khẳng định đây là triệu chứng hư hỏng nứt chân răng. Do tốc quay và tải trong biến đổi nên trên phổ tần số (hình 5.27c, d) không quan sát được các đỉnh phổ tại thành phần tần số ăn khớp, và các dải biên xung quanh tần số ăn khớp hoặc các thông tin hữu ích khác, đây là dạng phổ dải rộng. Do đó không có căn cứ hoặc chuẩn nào để đánh giá trong trường hợp này.
Hình 5.27: Tín hiệu miền thời gian (a,b) và phổ tần số (c,d) với bánh răng bình thường và nứt
Dải biên trên
Dải biên dưới Tần số ăn khớp
b) Tín hiệu bánh răng nứt a) Tín hiệu bánh răng bình thường
d) Phổ bánh răng nứt
121
Do tốc độ quay và tải trọng biến đổi nên đây là dạng tín hiệu điều biến biên độ - tần số. Trên phân bố thời gian - tần số không còn quan sát được tần số dao động riêng của bánh răng như trong trường hợp hộp số tăng tốc chạy không tải. Sử dụng phép biến đổi GST tách các dải biên xung quanh tần số ăn khớp kết quả thu được: Với trường hợp bánh răng bình thường (hình 5.28a), và trường hợp có hư hỏng nứt chân răng (hình 5.28b). Quan sát phân bố thời gian – tần số sau khi xử lý bằng phép biến đổi GST ta thấy với trường hợp bánh răng bình thường không xuất hiện các dải phụ xung quanh tần số ăn khớp. Với trường hợp bánh răng có hư hỏng nứt chân răng xuất hiện các dải biên trên và dải biên dưới xung quanh tần số ăn khớp.
Hình 5.28: Phân bố thời gian – tần số sử dụng phép biến đổi GST trong hai trạng thái răng
Để đánh giá chính xác bánh răng có hư hỏng nứt chân răng ta tiến hành trung bình hóa tín hiệu đồng bộ với một vòng quay trục. Kết quả trung bình hóa thu được trên hình 5.29 tương ứng với hai trạng thái bánh răng bình thường và bánh răng có hư hỏng nứt chân răng.
Hình 5.29: Tín hiệu TSA trong trường hợp bánh răng bình thường (a) và có hư hỏng nứt (b)
Để định vị hư hỏng tín hiệu TSA được đưa vào phân tích thời gian – tần số trên tọa độ cực bằng đồ thị PWM, kết quả được thể hiện trên hình 5.30a, b. Quan sát trên đồ thị PWM, ta còn thấy rõ vị trí vết nứt nằm ở răng số 6 và dao động do nứt răng lan sang răng số 7 và số 8, được thể hiện bằng vùng mầu có tập trung năng lượng cao
Dấu hiệu hư hỏng
1 2 3 4 5 6 24 22 21 20 23
b) Có hư hỏng nứt chân răng a) Bình thường
Dải biên trên
Dải biên dưới Tần số ăn khớp
a) Bánh răng bình
122
Hình 5.30: Biểu diễn phân bố thời gian - tần số trong hai trạng thái răng trên tọa độ cực
Kết quả đánh giá định lượng bằng tham số FM0 (hình 5.31a) và hệ số Kurtosis (hình 5.31b) cùng cho thấy có sự khác biệt lớn giữa hai trạng thái bánh răng (bánh răng nứt có mức năng lượng cao gấp khoảng 7 lần bánh răng bình thường:
Hình 5.31: Đánh giá định lượng hư hỏng bằng tham số FM0 (a) và hệ số Kurtosis (b)
5.4.2 Hƣ hỏng bánh răng trên hộp số 2 cấp
Hộp số hai cặp bánh răng nghiêng được xây dựng nhằm mục đích khảo sát hư hỏng trong hộp số đa cấp và cũng là nhằm kiểm chứng lại phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ kết hợp với các phương pháp phân tích thời gian – tần số. Hình 5.32 mô tả ba trạng thái răng: bình thường, mẻ răng, gãy răng. Tốc độ quay trục là 1800 vòng/phút. Theo tính toán ở phần miêu tả thí nghiệm ta có các thành phần tần số ăn khớp cấp 2 và cấp 1 lần lượt là 240Hz và 480Hz.
a) Tham số FM0 b) Hệ số Kurtosis
a)Bình thường b) Mẻ
123
Hình 5.32: Mô hình thí nghiệm hư hỏng răng trên hộp số 2 cấp bánh răng nghiêng
Đối với hộp số hai cấp việc chẩn đoán trở nên khó khăn hơn so với hộp số một cấp, bởi vì những lý do sau:
- Trong hộp số hai cấp có hai tần số khớp và các điều hòa của nó, do đó dễ xảy ra hiện tượng tần số ăn khớp này là bậc điều hòa của tần số ăn khớp kia.
- Trong hộp số 2 cấp có nhiều trục quay, và nhiều nguồn dao động khác nhau, do đó việc áp dụng trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cho hộp số hai cấp khó khăn hơn. Khảo sát ba dạng hỏng cơ bản sau:
- Bình thường: Trạng thái bánh răng còn tốt
- Mẻ răng: Trạng thái bánh răng lắp trên trục giữa mẻ một răng (bánh răng 24 răng) - Gãy răng: Trạng thái bánh răng lắp trên trục giữa bị gãy một răng (bánh răng 24) và cong trục giữa.
Hình 5.33 biểu diễn các tín hiệu dao động đo được tại vỏ hộp số trong ba trạng thái kỹ thuật khác nhau và hộp số vận hành có tải. Các tín hiệu dao động này biểu thị dao động tổng hợp do quá trình ăn khớp răng ở cả 2 cấp trong hộp số và một số nguyên nhân khác.
Hình 5.33: Tín hiệu dao động (thô) ứng với 3 trạng thái răng
a) Tín hiệu bánh răng bình thường
b) Tín hiệu bánh răng mẻ
124
Ngoài sự khác biệt về mức dao động, các tín hiệu thô và cả phổ tần số (hình 5.34) của chúng không thể chỉ ra các dấu hiệu của hư hỏng một cách rõ ràng và tin cậy. Vấn đề này đã được chứng minh trong nhiều kết quả nghiên cứu về chẩn đoán dao động của hộp số đã được công bố [59]. Để đánh giá hư hỏng của bánh răng và phân biệt hư hỏng mẻ răng với hư hỏng gãy răng ta tiến hành trung bình hóa tín hiệu đo được tại vỏ hộp số với 1 vòng quay trục giữa, là trục gắn bánh răng có tạo ra hư hỏng.
Hình 5.34: Phổ tần số ứng với ba trạng thái răng
Kết quả trung bình hóa tín hiệu đồng bộ với một vòng quay trục giữa, cho thấy với trường hợp bánh răng bình thường có biên độ nhỏ (hình 5.35a). Với trường hợp bánh răng mẻ và gãy có triệu chứng thể hiện bằng vùng tín hiệu có biên độ lớn (đường elip nét chấm như trên hình 5.35b,c). Tuy nhiên biên độ của hư hỏng mẻ răng và gãy răng là tương đương nhau, do đó không thể phân biệt được mẻ răng và gãy răng bằng tín hiệu TSA. Để đánh giá định lượng tín hiệu TSA nhằm phân biệt giữa mẻ răng và gãy răng ta sử dụng tham số FM0.
a) Phổ bánh răng bình thường
b) Phổ bánh răng mẻ
125
Hình 5.35: TSA ba dạng hỏng với một vòng quay trục giữa
Kết quả phân tích tham số FM0 cho thấy tham số FM0 (hình 5.36) tăng trong trường hợp mẻ răng so với bình thường, tuy nhiên tham số FM0 lại giảm trong trường hợp bánh răng bị gãy. Như vậy việc đánh giá định lượng trong trường hợp này không hiệu quả. Sử dụng phương pháp đánh giá định lượng tín hiệu sai phân bằng các tham số FM4 và FM4*
kết quả thu được trên hình 5.37. Quan sát hình 5.37 có thể thấy rõ tham số FM4 hoặc
FM4* tăng tuyến tính theo mức độ hư hỏng của răng. Đánh giá định lượng tín hiệu sai phân
Như vậy có thể thấy việc phân tính định tính bằng tín hiệu sai phân và việc đánh giá định lượng bằng tham số FM4* có thể theo dõi tiến triển của hư hỏng bằng chuẩn tương đối. Kết quả phép đo hộp số còn mới được tính toán cho ra tham số FM4* làm đầu vào cho các tham số FM4* ở các phép đo tiếp theo. Theo dõi sự biến đổi của tham số FM4* có thể theo dõi tiến triển của hư hỏng xảy ra trong quá trình vận hành của hộp số 2 cấp tốc độ.
5.5 Giám sát tình trạng hoạt động hộp số công nghiệp
Thí nghiệm được tiến hành đo trong vòng 6 tháng không liên tục, tại một xưởng cán thép của Hòa Phát, dây truyền cán thép gồm 18 hộp số lắp ghép nối tiếp nhau, kích thước khoảng 1m x 1m x 1,2m. Sơ đồ hộp số được thể hiện trên hình 5.38.
Vị trí gắn đầu đo
126
Hình 5.38: Sơ đồ kết cấu hộp số công nghiệp
Theo kinh nghiệm trong quá trình bảo dưỡng sửa chữa tại nhà máy, trong các cặp bánh răng của hộp số, thì cặp bánh răng côn xoắn thường dễ bị hư hỏng nhất. Trong cặp bánh răng côn xoắn thì bánh răng dẫn có số răng Z1=16 là bánh răng được giám sát tình trạng hoạt động. Lần hư hỏng gần nhất tại bánh răng dẫn là cách thời điểm đo 3 tháng. Quá trình giám sát được tiến hành theo 5 giai đoạn, trong mỗi giai đoạn lựa chọn ra 2 bộ số liệu đo tốt nhất:
- Giai đoạn 1: Hộp số chạy ổn định không có hư hỏng
- Giai đoạn 2: Hộp số bắt đầu phát sinh hư hỏng nhưng dao động vẫn nằm trong phạm vi cho phép
- Giai đoạn 3: Hộp số có hư hỏng tiến triển mức độ chậm
- Giai đoạn 4: Hộp số có hư hỏng tiến triển nhanh khó kiểm soát, dao động mạnh đo được tại vỏ hộp số
- Giai đoạn 5: Sau phục hồi sửa chữa bánh răng hư hỏng trong hộp số
Tốc độ quay dao động trong khoảng 1800 vòng/phút. Từ đó tính được tần số ăn khớp khoảng 480Hz.
5.5.1 Đánh giá định tính hƣ hỏng
Đây là hộp số đa cấp được sử dụng trong thực tế do đó việc chẩn đoán hộp số đa cấp trở nên khó khăn hơn hộp số 1 hoặc 2 cấp. Hơn nữa hoạt động trong môi trường thực tế bên cạnh hộp số có rất nhiều nguồn dao động khác nhau. Có những nguồn tín hiệu nhiễu ngẫu nhiên, nhưng cũng có những nguồn tín hiệu dao động tuần hoàn. Chính vì vậy việc đưa ra những nhận định đánh giá tình trạng kỹ thuật của thiết bị đòi hỏi kỹ thuật đo và kỹ
thuật xử lý tín hiệu đo tiên tiến. Tín hiệu đo được đưa vào phân tích trong miền thời gian và miền tần số với kết quả trình bày trên hình 5.39. a) Tín hiệu miền thời gian b) Phổ tần số
127
Hình 5.39: Tín hiệu trong 4 giai đoạn trong miền thời gian (a) và miền tần số (b)