Luận văn thạc sĩ về ứng dụng phương pháp Omeda trong chẩn đoán lỗi bộ truyền bánh răng

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích kỹ thuật cơ khí nghiên cứu ứng dụng phương pháp omeda đã hiệu chỉnh trong chẩn đoán lỗi của bộ, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất

• Tác giả: Phạm Lê Khải
• Người hướng dẫn: PGS. Phạm Huy Hoàng
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP. HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật cơ khí
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Phương Pháp Omeda Đã Hiệu Chỉnh Trong Chẩn Đoán Lỗi Của Bộ Truyền Bánh Răng
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. Tổng quan tình hình
• 1.2. Vấn đề đặt ra
• 1.3. Giới hạn và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tín hiệu rung động từ truyền động bánh răng
• 2.1.1. Tác động tải trọng
• 2.1.2. Lỗi gia công
• 2.1.3. Thành phần ma
• 2.1.4. Hiệu ứng điều chế biên độ
• 2.1.5. Hiệu ứng điều chế pha
• 2.1.6. Xung động bổ sung
• 2.2. Mô hình tín hiệu rung động ăn khớp bánh răng với lỗi cục bộ
• 2.3. Kỹ thuật xử lý tín hiệu cơ bản
• 2.3.1. Trung bình tín hiệu đồng bộ
• 2.3.2. Chỉ số Kurtosis
• 2.4. Phương pháp giải mã xung
• 2.4.1. Bài toán trích xuất xung kích thích
• 2.4.2. Giải thuật có lặp áp dụng Kurtosis
• 2.4.3. Giải thuật có lặp áp dụng Kurtosis tương quan
• 2.4.4. Giải thuật không lặp
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP OMEDA HIỆU CHỈNH
• 3.1. Lựa chọn độ dài bộ lọc
• 3.2. Véc-tơ chỉ lỗi
• 3.3. Phương pháp OMEDA hiệu chỉnh
• 3.4. Trung bình miền bao
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Mô Phỏng số
• 4.1.1. Mô hình tín hiệu mô phỏng rung động đơn giản
• 4.1.2. Mô hình lưới bánh răng với lỗi cục bộ
• 4.2. Tập dữ liệu của GPMS Inc
• 4.3. Tập dữ liệu của UoC
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Đánh giá chung
• 5.2. Hướng phát triển
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• KẾT QUẢ TRUNG BÌNH MIỀN BAO CỦA ĐẦU RA OMEDA HIỆU CHỈNH VỚI CÁC CHẾ ĐỘ LỖI KHÁC NHAU
• PHỤ LỤC B CHƯƠNG TRÌNH CHO CÁC KỸ THUẬT GIẢI MÃ XUNG BẰNG NGÔN NGỮ MABLAB

Tóm tắt

I. Giới thiệu chung

Trong bối cảnh hiện đại, việc chẩn đoán lỗi trong bộ truyền bánh răng ngày càng trở nên quan trọng. Phương pháp Omeda đã được cải tiến để giải quyết các vấn đề liên quan đến việc trích xuất xung kích thích từ các tín hiệu rung động. Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu khả năng áp dụng của phương pháp Omeda trong việc chẩn đoán lỗi, đặc biệt là trong các bộ truyền bánh răng phức tạp. Các phương pháp hiện có như maximum correlated Kurtosis deconvolution (MCKD) và multipoint optimal minimum entropy deconvolution (MOMEDA) đã chỉ ra những hạn chế về khả năng trích xuất các lỗi có chu kỳ khác nhau. Luận văn này sẽ trình bày cách mà phương pháp Omeda hiệu chỉnh có thể khắc phục những hạn chế đó và cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho việc chẩn đoán lỗi trong các hệ thống truyền động. Những vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này bao gồm khả năng phát hiện các lỗi đồng thời và sự biến thiên của chu kỳ lỗi.

II. Tín hiệu rung động từ truyền động bánh răng

Tín hiệu rung động từ bộ truyền bánh răng là một yếu tố quan trọng trong việc chẩn đoán lỗi. Các tín hiệu này thường được thu thập từ các cảm biến gắn trên vỏ hộp giảm tốc. Sự biến dạng của răng do tải trọng và lỗi gia công tạo ra những sai lệch trong biên dạng lý tưởng của răng, dẫn đến các tín hiệu rung động có chu kỳ. Phương pháp chẩn đoán lỗi hiện nay chủ yếu dựa vào phân tích phổ tần số, nhưng trong các hệ thống bánh răng phức tạp, việc xác định các dải điều chế trở nên khó khăn hơn. Do đó, việc phát triển các kỹ thuật như phân tích lỗi bằng cách trích xuất xung kích thích trên miền thời gian là cần thiết. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng phương pháp Omeda có thể giúp cải thiện khả năng phát hiện các lỗi này.

III. Phương pháp Omeda hiệu chỉnh

Phương pháp OMEDA đã được cải tiến để nâng cao khả năng trích xuất xung kích thích từ tín hiệu rung động mà không cần biết trước chu kỳ lỗi. Qua việc lựa chọn nhiều đỉnh cực và tính toán bộ lọc FIR, phương pháp này cho phép giải mã toàn bộ các xung có trong tín hiệu. Các nghiên cứu mô phỏng và thực nghiệm đã chứng minh rằng OMEDA hiệu chỉnh có thể trích xuất các lỗi mà không cần biết trước chu kỳ, điều này mang lại lợi ích lớn cho việc chẩn đoán lỗi trong các hệ thống truyền động phức tạp. Bên cạnh đó, việc sử dụng trung bình miền bao như một công cụ hỗ trợ cũng đã được chỉ ra là rất hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác của các phương pháp chẩn đoán.

IV. Mô phỏng và thực nghiệm

Nghiên cứu này đã tiến hành mô phỏng số và thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của phương pháp Omeda hiệu chỉnh. Các dữ liệu rung động từ các hệ thống truyền động bánh răng đã được thu thập và phân tích. Kết quả cho thấy rằng OMEDA hiệu chỉnh không chỉ cải thiện khả năng phát hiện lỗi mà còn giảm thiểu thời gian xử lý dữ liệu. Các bài thử nghiệm cho thấy rằng phương pháp này có thể phát hiện đồng thời nhiều lỗi với các chu kỳ khác nhau, điều mà các phương pháp trước đây không thể thực hiện được. Điều này chứng tỏ rằng phương pháp Omeda hiệu chỉnh có giá trị thực tiễn cao trong việc chẩn đoán lỗi cho các bộ truyền bánh răng.

V. Kết luận

Nghiên cứu về việc ứng dụng phương pháp Omeda đã hiệu chỉnh trong chẩn đoán lỗi bộ truyền bánh răng đã chỉ ra rằng phương pháp này có khả năng vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Việc cải thiện khả năng trích xuất xung kích thích mà không cần biết trước chu kỳ lỗi là một bước tiến lớn trong lĩnh vực chẩn đoán lỗi. Các kết quả từ mô phỏng và thực nghiệm đã xác nhận tính khả thi và hiệu quả của phương pháp. Hướng phát triển tiếp theo có thể bao gồm việc áp dụng phương pháp Omeda trong các lĩnh vực khác như chẩn đoán lỗi trong các thiết bị quay khác và mở rộng ứng dụng của nó trong công nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Nêu lý do và tầm quan trọng của đề tài 3 HVTH: Phạm Lê Khải GVHD: PGS. Phạm Huy Hoàng • Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Giới thiệu mô hình tín hiệu lưới bánh răng có lỗi cục bộ, các kỹ thuật xử lý tín hiệu cơ bản và các phương pháp giải mã xung đã được phát triển • Chương 3: Xây dựng phương pháp OMEDA đã hiệu chỉnh.

Tìm hiểu các đặc tính của bộ lọc, véc-tơ chỉ lỗi của MOMEDA để từ đó phát triển phương pháp mới và công cụ hỗ trợ trung bình miền bao • Chương 4: Mô phỏng và Thực nghiệm. Dữ liệu của rung động của lưới bánh răng được mô phỏng số bằng cách sử dụng mô hình tín hiệu đã giới thiệu ở chương hai và dữ liệu thực nghiệm được cung cấp từ hai nguồn miễn phí. • Chương 5: Kết luận. Đánh giá chung và dự kiến hướng phát triển theo quan điểm cá nhân.

4 HVTH: Phạm Lê Khải GVHD: PGS. Phạm Huy Hoàng CHƯƠNG 2. Tín hiệu rung động từ truyền động bánh răng Ở phần này sẽ cung cấp một bước tranh cấu thành tín hiệu rung động được lấy từ thiết bị đo gắn trên các hộp giảm tốc hoạt động liên tục, nhằm chẩn đoán loại và vị trí của lỗi đang phát triển.7 sẽ chủ yếu dựa trên tài liệu [1]. Một yếu tố quan trọng của rung động hộp số là tín hiệu tuần hoàn ở tần số chia răng do sai lệch so với biên dạng răng lý tưởng.1 minh họa rằng hai nguồn gốc của sai lệch đó là độ lệch của răng khi chịu tải trọng và sai số hình học trong chính biên dạng, do quá trình gia công ban đầu hoặc do mòn.

Sai lệch so với biên dạng lý tưởng do: (a) biến dạng do tải; (b) mòn [1]. Tác động tải trọng Để đáp ứng việc các răng luôn được tiếp xúc vĩnh viễn và tránh xuất hiện độ rơ, các răng phải đảm bảo luôn chịu cùng một tải trọng, dẫn đến sự biến dạng trong quá trình làm việc. Nó có xu hướng tạo ra một dãy sóng có tính chất bước (Hình 2.1) vì độ biến dạng sẽ lặp lại tuần hoàn mỗi khi tải đi qua một răng. Độ biến dạng sẽ rõ ràng 5 HVTH: Phạm Lê Khải GVHD: PGS.

Phạm Huy Hoàng nhất đối với bánh răng thúc, và tương đối với bánh răng xoắn. Các dạng sóng lấy từ ứng suất răng và trung bình đồng bộ từ rung động vỏ hộp, chúng gần tương đồng và cả hai đều có dạng sóng mô tả ở Hình 2. Do đó, tín hiệu này bao gồm một số họ hài của tần số lưới răng cơ bản. Độ biến dạng của răng này tất nhiên phụ thuộc rất nhiều vào tải, và mặc dù có thể khắc phục nhờ biên dạng răng biến đổi trong [9], nhưng chỉ áp dụng cho một tải cụ thể.

Do đó, bình thường có thể tìm thấy các thành phần rung động ở tần số lưới răng và họ hài của nó, đại diện cho các hiệu ứng lệch hướng giống nhau đối với mỗi lưới răng. Lỗi gia công Khi xem xét các sai số biên dạng do quá trình gia công, một chỗ có thể giống hệt nhau trên mỗi răng và sẽ hiển thị ở tần số lưới răng và họ hài của nó. Những biến thể không định danh ở mỗi răng này sẽ thuộc loại "thành phần ma" (sẽ được thảo luận ở phần sau) hoặc các biến thể ngẫu nhiên thường có mức phổ thấp trải rộng trên một số lượng lớn các họ hài. Thông thường, tất cả các thành phần như vậy có xu hướng trở nên nhỏ hơn theo thời gian (và bị mòn).

Mòn đều Hiện tượng mòn đều sẽ có xu hướng tạo ra loại sai lệch biên dạng được mô tả (phóng đại) trong Hình 2.1(b) khi xảy ra trượt giữa các răng ở hai bên của vòng chia, nhưng không có hành động nào ở ngay tại vòng chia. Dựa trên giả thuyết này, [6] suy ra một công thức mòn dự đoán biên dạng mòn được thể hiện trong Hình 2. Sự mòn đều trên tất cả răng do đó cũng sẽ có xu hướng hiển thị ở tần số lưới răng và sóng hài của nó, nhưng có thể không rõ ràng cho đến khi tác động từ mòn trở nên lớn hơn hiệu ứng do biến dạng răng. So với sự biến dạng do chịu tải, loại lỗi biên dạng được minh họa trong Hình 2.1(b) được đánh giá cao hơn trong việc dẫn đến sự biến dạng đáng kể của tần số chia lưới răng và do đó ảnh hưởng của mài mòn thường rõ ràng hơn ở họ hài của tần số lưới răng cao hơn ở chính tần số lưới răng.

Do đó, khi theo dõi dao động của bánh răng, cần bao gồm ít nhất ba họ hài đầu tiên của tần số chia lưới răng cao nhất để phát hiện mòn ở giai đoạn sớm nhất có thể. 6 HVTH: Phạm Lê Khải GVHD: PGS. Phạm Huy Hoàng 2. Thành phần ma Các “thành phần ma” là các lỗi có hệ thống do quá trình sản xuất.

Bánh răng bị cắt được quay bởi một bánh răng khác (bánh răng gia công) như thể hiện trong Hình 2. Điều này có nghĩa là bất kỳ sai sót nào trong bánh răng này đều được chuyển sang tất cả các bánh răng mới đang được sản xuất và có thể tạo ra rung động tương ứng với một số răng khác (số trên bánh răng gia công) khi bánh răng mới này hoạt động [10]. Minh họa cách tạo ra các “thành phần ma” [10]. Các “thành phần ma” đôi khi được tìm thấy trong rung động của bánh răng chất lượng cao vì chúng vạch ra giới hạn độ chính xác mà bánh răng có thể được sản xuất.

Chúng thậm chí có thể chiếm ưu thế trong phổ tần số, đặc biệt là ở tải thấp. Như với tất cả các lỗi hình học khác, rung động từ thành phần ma thường không chịu ảnh hưởng bởi tải, và điều này có thể giúp xác định chúng.3 cho thấy một ví dụ từ hộp số của tàu chạy bằng tua bin khí, ở tải dưới 10% và khi đầy tải [10]. Thành phần ma chiếm ưu thế ngay cả khi đầy tải, nhưng chỉ tăng 6 dB từ lúc 10% tải đến khi đầy tải, trong khi thành phần lưới răng tăng 20 dB. Họ hài thứ hai của 7 HVTH: Phạm Lê Khải GVHD: PGS.

Phạm Huy Hoàng thành phần ma giữ nguyên, trong khi họ hài thứ hai của lưới răng tăng 7 dB khi đầy tải [10]. Các thành phần ma sẽ có xu hướng nhỏ dần do mòn.4 minh họa sự phát triển của phổ rung động trong một tháng khi tải động trên một cặp bánh răng rất cao do bị lệch. Tần số lưới răng đã tăng khoảng 6 dB và một thành phần lân cận, được cho là thành phần ma, đã đồng thời giảm đi khoảng 5 dB. Đây có thể được coi là dấu hiệu tiêu biểu của sự mòn răng.3 Ảnh hưởng của tải lên các “thành phần ma” và lưới răng [10].

Các thành phần ma phải xuất hiện ở một họ hài với tốc độ quay của bánh răng được theo dõi, vì chúng phải tương ứng với một số nguyên răng. Ít khi có thể truy ngược chúng trở lại nơi mà bánh răng được sản xuất, nhưng chúng thường có thể được nhận ra bằng các đặc điểm được mô tả trong phần này. Đôi khi do sự trùng hợp với tần số cộng hưởng, một thành phần ma có thể trở nên tồi tệ hơn theo thời gian nhưng điều này phải là ngoại lệ chứ không phải là quy luật 8 HVTH: Phạm Lê Khải GVHD: PGS. Phạm Huy Hoàng và thông thường, chúng không gây ra vấn đề gì trong việc theo dõi tình trạng, vì chúng có nhiều khả năng giảm do tác động của trượt, chạy và mòn.

Ảnh hưởng của mòn lên các thành phần ma và lưới răng [10]. Hiệu ứng điều chế biên độ Lấy điều chế biên độ đầu tiên, tức là, các hiệu ứng nhân, chúng có thể được giải thích bằng độ nhạy của biên độ rung đối với tải răng. Do đó, nếu tải dao động, ta sẽ có sự tương đồng trong thay đổi biên độ của dao động, và dẫn đến điều biến biên độ. Một nguồn có thể có của điều chế như vậy là độ lệch tâm của một bánh răng, sẽ tạo ra sự điều biến theo tần số tương ứng với tốc độ quay của nó, (tức là thấp hơn đáng kể so với tần số chia lưới răng đang được điều chế).

Điều chế biên độ của tần số sóng mang theo tần số thấp hơn làm phát sinh một cặp dải bên trong phổ tần số, cách nhau ở hai bên của tần số sóng mang một lượng bằng tần số điều chế. Phương pháp cơ bản được nêu trong tài liệu tham khảo [8] và sử dụng định lý tích chập, có thể thu được ấn tượng về ảnh hưởng trong phổ của sự phân bố lỗi trong 9 HVTH: Phạm Lê Khải GVHD: PGS. Phạm Huy Hoàng miền thời gian (ở giai đoạn này chỉ xét đến các hiệu ứng điều chế biên độ). Một lỗi cục bộ, ví dụ, trên một răng, sẽ có xu hướng tạo ra một xung ngắn có độ dài bằng thứ tự của chu kỳ lưới răng nhưng lặp lại một lần sau mỗi vòng quay.5(a) cho thấy điều này trong phổ sẽ dẫn đến việc tạo ra một số lượng lớn các dải bên ở mức thấp gần như đồng đều như thế nào.5(b) sử dụng kỹ thuật tương tự để xác định ảnh hưởng của một lỗi phân tán hơn.

Người ta thấy rằng khi đường bao của lỗi trong tín hiệu thời gian trở nên rộng hơn, nó làm cho đường bao tương ứng trong miền tần số hẹp hơn và cao hơn, do đó các sản phẩm điều chế thu được trở thành các dải bên được nhóm xung quanh hài lưới răng một cách rõ ràng hơn. Tác động của phân bố lỗi đối với dải bên: (a) lỗi cục bộ; (b) lỗi phân bố [1]. Hiệu ứng điều chế pha Cho đến nay người ta hầu như giả định rằng tốc độ quay của các bánh răng là không đổi và khoảng cách giữa các răng hoàn toàn đồng đều, nhưng nếu một trong hai điều kiện này bị vi phạm thì phải xảy ra điều chế tần số của tần số chia lưới răng. Trong thực tế, các dao động giống nhau của áp suất tiếp xúc răng làm phát sinh sự 10 HVTH: Phạm Lê Khải GVHD: PGS.

Phạm Huy Hoàng điều biến biên độ phải đồng thời tác dụng một mômen dao động lên bánh răng và dẫn đến dao động vận tốc góc ở cùng tần số. Điều chế tần số, ngay cả bằng một âm thuần, làm phát sinh toàn bộ họ dải tần có khoảng cách bằng tần số điều chế, tức là cùng các tần số được tạo ra bởi điều chế biên độ bởi một tín hiệu tuần hoàn bị méo.