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

Chia sẻ: Nhung Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

88
lượt xem 11
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

So với Fourier, wavelet (dùng khai triển chuỗi tín hiệu) đa dạng và phong phú hơn nhiều (Daubechies, Bior, Symlet…). Cơ sở wavelet có nhiều loại(trực giao, trực chuẩn, khung,…) . Lý thuyết toán học xây dựng trên mỗi wavelet thì phức tạp nhưng khả năng ứng dụng thì rất cao khắc phục được nhược điểm của Fourier. Với số bậc wavelet càng lớn thì độ ổn định của wavelet cao, tùy theo từng loại tín hiệu mà ta sử dụng từng loại wavelet...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn:Nghiên cứu ứng dụng wavelet packet trong chẩn đoán hư hỏng truyền động bánh răng

1 2 B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O Công trình ñư c hoàn thành t i Đ I H C ĐÀ N NG Đ I H C ĐÀ N NG HOÀNG NG C THIÊN VŨ Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. LÊ CUNG Ph n bi n 1: TS. ĐINH MINH DI M NGHIÊN C U NG D NG WAVELET PACKET TRONG CH N ĐOÁN HƯ H NG TRUY N Đ NG BÁNH RĂNG Ph n bi n 2: PGS.TS. PH M PHÚ LÝ Chuyên ngành : Công ngh ch t o máy Lu n văn ñư c b o v trư c H i ñ ng ch m Lu n văn th c sĩ k Mã s : 60.52.04 thu t h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày..... tháng..... năm 2011 TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T * Có th tìm hi u lu n văn t i: - Trung tâm Thông tin - H c li u, Đ i h c Đà N ng - Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng. Đà N ng - Năm 2011
1 2 M Đ U 4. Phương pháp nghiên c u 1. Lý do ch n ñ tài - Nghiên c u lý thuy t v các d ng h ng cơ b n trong truy n ñ ng bánh Trong các cơ c u truy n ñ ng cơ khí, h p gi m t c là m t b ph n răng, v cơ s lý thuy t, thu t toán l p trình, ph m vi ng d ng, ưu như c không th thi u. H p gi m t c thư ng ñư c c u t o t nhi u b truy n bánh ñi m c a các phương pháp s d ng trong ch n ñoán hư h ng, ñ c bi t là răng ăn kh p v i nhau nh m thay ñ i t s truy n gi a tr c ra và tr c vào. phương pháp wavelet, wavelet packet, t ñó xây d ng moñun ph n m m s Trong quá trình làm vi c, trong truy n ñ ng bánh răng thư ng x y ra các d ng phương pháp wavelet nh m ch n ñoán hư h ng. d ng hư h ng: tróc r b m t răng, m răng, mài mòn, khe h quá l n khi - Nghiên c u th c nghi m thông qua vi c thu nh n và x lý tín hi u dao ăn kh p... và nghiêm tr ng hơn là gãy răng. ñ ng thu ñư c t m t h truy n ñ ng cơ khí. Tín hi u dao ñ ng sinh ra t h p gi m t c có bánh răng b khuy t t t r t 5. Ý nghĩa khoa h c và th c ti n ph c t p, bao g m t n s ñi u bi n ñ c trưng cho khuy t t t trên bánh răng ng d ng vào vi c ch n ñoán các hư h ng c a b truy n bánh răng s và các thành ph n t n s khác do s quay c a lăn, tr c, tác ñ ng c a nhi u. d ng trong thi t b cơ khí, góp ph n vào công tác b o dư ng d phòng thi t Do ñó, các phương pháp x lý tín hi u dao ñ ng thông d ng nhi u khi b , nh t là các thi t b cơ khí s d ng trong dây chuy n s n xu t t ñ ng. không cho phép nh n d ng chính xác hư h ng trong truy n ñ ng bánh răng. 6. D ki n k t qu ñ t ñư c Chính vì v y vi c “Nghiên c u ng d ng wavelet packet trong ch n - T ng quan v phương pháp và k thu t ch n ñoán hư h ng trong doán hư h ng truy n ñ ng bánh răng”, nghiên c u xây d ng thu t toán và truy n ñ ng bánh răng, các d ng h ng trong truy n ñ ng bánh răng và d u moñun ph n m m x lý tín hi u b ng phương pháp wavelet, wavelet packet, hi u nh n d ng. xây d ng mô hình th c nghi m thu nh n và x lý tín hi u là m t v n ñ c n - Thu t toán và moñun ph n m m x lý tín hi u dao ñ ng s d ng quan tâm gi i quy t. Đây cũng chính là n i dung ñ tôi ch n làm ñ tài lu n phương pháp wavelet, wavelet packet. văn t t nghi p cao h c. - Mô hình thí nghi m thu nh n tín hi u dao ñ ng sinh ra t các hư h ng 2. M c ñích c a ñ tài trong truy n ñ ng bánh răng. - Nghiên c u ng d ng phương pháp wavelet, wavelet packet trong 7. C u trúc lu n văn ch n ñoán hư h ng truy n ñ ng bánh răng. Ngoài ph n m ñ u, k t lu n, tài li u tham kh o lu n văn ñư c chia - Xây d ng môñun ph n m m x lý tín hi u dao ñ ng. thành ba chương như sau : - Xây d ng mô hình th c nghi m thu nh n tín hi u dao ñ ng phát ra tư Chương 1. K THU T CH N ĐOÁN HƯ H NG B NG hư h ng trong truy n ñ ng bánh răng, phân tích tín hi u nh n ñư c nh m PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÍN HI U DAO Đ NG ch n ñoán hư h ng. Chương 2. NG D NG PHƯƠNG PHÁP WAVELET TRONG 3. Ph m vi nghiên c u PHÂN TÍCH TÍN HI U DAO Đ NG Đ tài ch gi i h n m t s d ng h ng cơ b n như tróc r b m t làm Chương 3. MÔ HÌNH TH C NGHI M THU NH N TÍN HI U vi c, gãy răng, mòn răng… trong truy n ñ ng bánh răng. DAO Đ NG VÀ CH N ĐOÁN HƯ H NG
3 4 I Chương 1. K THU T CH N ĐOÁN HƯ H NG B NG xgear (t ) = ∑ X i .(1 + ai (t )) × cos(2π iNf rot t + φi + pi (t )) (1.12) PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÍN HI U DAO Đ NG i=0 I J J = ∑ X i .(1 + ∑ Aij .cos(2π jf rot t + α ij )) × cos(2π iNf rot t + φi + ∑ Bij .cos(2π jf rot t + βij )) 1.1. T ng quan v truy n ñ ng bánh răng và các d ng hư h ng ch y u i =0 j =0 j =0 trong truy n ñ ng bánh răng 1.4.2. Các ñ c trưng ñ ng h c c a truy n ñ ng bánh răng 1.1.1. Gi i thi u v truy n ñ ng bánh răng B truy n bánh răng t o nên m t thành ph n t n s liên quan ñ n s ăn 1.1.2. Phân lo i truy n ñ ng bánh răng kh p Fe c a b truy n: FC = Z1 f1 = Z 2 . f 2 (1.13) 1.2. Các d ng hư h ng ch y u trong truy n ñ ng bánh răng V i: f1 : t n s quay c a tr c d n 1, f 2 : t n s quay c a tr c b d n 2. 1.2.1. Tróc r b m t răng 1.4.3. M t vài d ng hư h ng phân tích t n s (FFT) 1.2.2. Gãy răng B truy n bánh răng bình thư ng: M i d i bên cách nhau m t 1.2.3. Mòn răng kho ng cách b ng t n s quay f1 tr c vào và ñ i x ng qua t n s ăn kh p FC. 1.2.4. Dính răng S d i bên luôn là s ch n và biên ñ c a m i c p d i bên b ng nhau (Hình 1.2.5. Bi n d ng răng 1.17). 1.3. T ng quan v các phương pháp và k thu t ch n ñoán hư h ng b ng phân tích dao ñ ng 1.3.1 Phương pháp Kurtosis 1.3.2. Phương pháp phân tích ph 1.3.3. Phương pháp phân tích hình bao 1.3.4. Phương pháp wavelet 1.4. D u hi u nh n d ng các hư h ng b ng phương pháp phân tích dao ñ ng Hình 1.17: Ph c a bánh răng bình thư ng (ñ i x ng) 1.4.1. Tín hi u dao ñ ng sinh ra t truy n ñ ng bánh răng B truy n b mài mòn quá m c: Kho ng cách gi a các d i bên là t n Tín hi u dao ñ ng c a h p s trong th c t r t ph c t p bao g m nhi u m n và không còn cách ñ u nhau m t kho ng b ng t n s quay c a tr c vào dao ñ ng thành ph n như: bánh răng, lăn, tr c quay… Do ñó, c u trúc ph n a. Kho ng cách các d i bên trong b truy n truc vít b mài mòn quá m c c a tín hi u dao ñ ng t h p s cũng s xu t hi n các thành ph n t n s ăn n m gi a t n s quay c a tr c d n và tr c b d n, các d i bên không cách kh p gi a các răng, các thành ph n t n s sinh ra t lăn, t n s tr c quay ñ u nhau (Hình 1.19). như là các hài ñi u hòa. Tín hi u dao ñ ng sinh ra b i bánh răng có khuy t t t là tín hi u ñi u bi n k t h p, xgear(t), ñư c cho b i:
5 6 1.23 d và hình 1.23 e ñ u cho th y rõ ràng s xu t hi n nh ng tr ng thái hư h ng s m c a h p gi m t c. Hình 1.19: Khe h m t bên quá m c hay biên d ng b mòn làm thay ñ i kho ng cách d i bên Hình 1.23: Bi n ñ i wavelet cho tín hi u rung ñ ng trư ng h p gãy răng. Hình 1.21: M t răng b gãy s gây nên ph có d i bên không ñ i x ng (a) không có hư h ng; (b) 10% gãy răng; (c) 20% gãy răng; Bánh răng có v t n t hay gãy răng: Ph c a m t b truy n bánh răng (d) 30% gãy răng; (e) 40% gãy răng. có m t răng b gãy ñư c trình bày trên Hình 1.21. D i bên bên ph i c a t n 1.5. H th ng phân tích ph c v ch n ñoán hư h ng s ăn kh p có biên ñ cao hơn nhi u. Do ñó, các d i bên ghép c p có biên Ph n t cơ b n c a h th ng ch n ñoán hư h ng bao g m: ñ không ñ i x ng. Thi t b trong dây chuy n s n xu t, các ñ u ño tín hi u, b ph n thu Kho ng cách tr c có sai l ch: Cùng v i ñ mòn c a răng bánh răng, s nh n và x lý tín hi u, b ph n phân tích tín hi u, b ph n theo dõi và ch n bi n thiên c a kho ng cách gi a các tr c t o nên kho ng cách và biên ñ ñoán tình tr ng thi t b . t n m n trong ph t n s . N u các tr c quá g n nhau, kho ng cách các d i 1.6. M t s thi t b c m tay s d ng trong ch n ñoán hư h ng máy móc bên có xu hư ng ti n v t c ñ tr c vào, nhưng biên ñ gi m rõ r t. 1.7. T ng quan v các nghiên c u trong và ngoài nư c v ch n ñoán hư 1.4.4. M t vài d u hi u nh n d ng hư h ng b ng phân tích wavelet h ng truy n ñ ng bánh răng. Hình 1.23 minh ho bi n ñ i wavelet c a tín hi u rung ñ ng trên cơ s Phân tích rung ñ ng ñã ñư c s d ng r ng rãi trong ch n ñoán thi t b pha và biên d c a wavelet. C bi u ñ pha và biên ñ wavelet trong hình nh m theo dõi tình tr ng máy móc, phát hi n và ch n ñoán hư h ng truy n
7 8 +∞ ñ ng bánh răng như phân tích ph , phân tích ph loga (cepstrum), s d ng x ( t ) = lim ∑Ce k jkω0t (2.1) trung bình th i gian c a tín hi u dao ñ ng, phân tích gi i ñi u bi n,… ω0 →0 k =−∞ +T / 2 Trong th i gian g n ñây, vi c ng d ng phương pháp phân tích wavelet Trong ñó: Ck = lim 1 ∫ x(t )e − jkω0t dt (2.2) ω0 → 0 T ñư c nhi u nhà nghiên c u quan tâm, ñ c bi t phương pháp này t ra hi u −T / 2 qu ñ i v i các tín hi u dao ñ ng mà t n s thay ñ i theo th i gian, các tín Và công th c bi n ñ i Fourier ngh ch: +∞ 1 hi u không d ng. x(t ) = f [ X (ω )] = −1 ∫ X (ω )e jωt dω (2.6) 1.8. Nh n xét và k t lu n 2π −∞ Chương này trình bày t ng quan v các v n ñ cơ b n v các dang h ng 2.1.2. H n ch ñ c trưng c a FT cơ b n trong truy n ñ ng bánh răng, t ng quan v các phương pháp ch n Phép bi n ñ i FFT ñư c s d ng khi ch quan tâm ñ n thành ph n ñoán hư h ng như phương pháp Kurtosis, phương pháp phân tích t n s t n s xu t hi n trong tín hi u, ch không quan tâm ñ n th i ñi m (FFT), phương pháp ph t hi n hình bao (gi i ñi u bi n biên ñ ), phương xu t hi n t n s ñó. pháp phân tích wavelet,... cũng như m t s d u hi u tiêu bi u nh n d ng hư 2.2. Phép bi n ñ i wavelet h ng tróc r , mòn răng, gãy răng… băng phương pháp phân tích t n s 2.2.1. M i quan h gi a bi n ñ i wavelet và Fourier (FFT), d ng h ng gãy răng b ng hay phương pháp phân tích wavelet. Đ ng Đ kh c ph c nh ng h n ch c a bi n ñ i FT, phép bi n ñ i Fourier th i cũng trình bày m t s h th ng và thi t b s d ng trong ch n ñoán hư th i gian ng n – STFT ñư c ñ xu t. h ng. Trên cơ s cách ti p c n bi n ñ i STFT, bi n ñ i Wavelet ñư c phát Tuy nhiên, trong truy n ñ ng bánh răng tín hi u dao ñ ng thu ñư c r t tri n ñ gi i quy t v n ñ v ñ phân gi i tín hi u (mi n th i gian ho c t n ph c t p, c n ti p t c nghiên c u. Phép bi n ñ i wavelet th c s r t thích s ) mà STFT v n còn h n ch . h p ñ phân tích các tín hi u ph c t p trong vi c phát hi n s m hư h ng 2.2.2. Cơ s toán h c c a phép bi n ñ i wavelet bánh răng. 2.2.2.1. Bi n ñ i wavelet liên t c Phép bi n ñ i wavelet liên t c (Continuous Wavelet Transform - CWT) Chương 2. NG D NG PHƯƠNG PHÁP WAVELET c a m t hàm x(t) d a trên hàm cơ s wavelet m ψ(t) TRONG PHÂN TÍCH TÍN HI U DAO Đ NG Sau khi ñã ch n hàm wavelet ψ(t), bi n ñ i wavelet liên t c c a hàm x(t) là m t hàm v i hai bi n s th c s và τ ñư c cho như sau: +∞ 2.1. Phép bi n ñ i Fourier 1 t −τ W ( s,τ ) = ∫ x(t ). .ψ * ( ).dt (2.25) 2.1.1. Cơ s toán h c c a phép bi n ñ i Fourier s s −∞ Xét m t tín hi u liên t c không tu n hoàn x(t), ta có th coi x(t) như Trong ñó ký hi u ψ*(t) dùng ñ ch là liên h p ph c c a ψ(t). m t tín hi u tu n hoàn có chu kỳ T → ∞ (hay ω0 → 0 ), khi ñó x(t) có Bi u th c (2.25) là tích vô hư ng c a hai hàm x(t) và ψs,τ(t). th ñư c bi u di n b i chu i x(t) như sau:
9 10 V i m i giá tr c a s, ψs,τ(t) có th xem là b n sao c a ψs,0(t) ñư c d ch Phép bi n ñ i wavelet packet có th phân tách tín hi u thành các thành ñi τ ñơn v trên tr c th i gian. Do ñó, τ ñư c g i là tham s d ch chuy n. ph n v i các d i t n s khác nhau thông qua các h hàm wavelet packet. Khi τ = 0 , ta có: M t h hàm wavelet packet win, j (t ) ñư c ñ nh nghĩa b i: 1 t win, j (t ) = 2i / 2.wn (2i t − j ) (2.40) ψs,0 = .ψ   (2.29) s s Trong ñó, i và j l n lư t là tham s t l (ñ nh x t n s ) và tham s d ch chuy n (ñ nh x th i gian); n = 0, 1, 2…là tham s dao ñ ng. Khi s > 1 thì hàm wavelet s dãn ra, còn khi 0 < s < 1 thì hàm wavelet M t ng d ng quan tr ng c a phép bi n ñ i wavelet packet là kh năng s co l i. Do ñó, s còn ñư c g i là tham s t l . phân tích tín hi u thành các thành ph n v i các d i t n s khác nhau và do 2.2.2.2. Phép bi n ñ i wavelet r i r c. ñó nó giàu thông tin hơn trong vi c bi u di n tín hi u. Đ gi m thi u công vi c tính toán ngư i ta ch ch n ra m t t p nh các 2.4. Xây d ng ph n m m tích tín hi u dao ñ ng b ng phương pháp giá tr t l và các v trí ñ ti n hành tính toán. Hơn n a n u vi c tính toán wavelet ñư c ti n hành t i các t l và các v trí trên cơ s lũy th a c a cơ s 2 theo 2.4.1. Sơ ñ kh i chương trình x lý và phân tích tín hi u dao ñ ng hư ng ti p c n phép phân tích ña phân gi i thì k t qu thu ñư c s chính xác và hi u qu hơn nhi u. Quá trình ch n các t l và các v trí như trên ñ Phân tích ph FFT tính toán t o thành m t lư i nh t . Do ñó, ngư i ta s d ng phép bi n ñ i wavelet r i r c (Discret Wavelet D u hi u nh n d ng hư T i tín Phân tích Ph th i h ng b ng FFT và Transform - DWT). Vi c tính toán DWT th c ch t là s r i r c hóa phép hi u c n gian ng n SFFT Wavelet bi n ñ i wavelet liên t c ñư c th c hi n v i s l a ch n các tham s s và τ x lý như sau: Phân tích Wavelet s = 2i ; τ = 2i .j (i,j ∈ Z) (2.35) và Wavelet Packet Khi ñó các hàm cơ s tr c chu n wavelet: ψ i , j (t) = 2-i/2 .ψ (2-i t − j) 2.2.2.3. Gi i thi u m t s h wavelet Hình 2.12: Sơ ñ chương trình phân tích và x lý tín hi u Các d ng c a hàm ψ(t) ñư c s d ng: Hàm Wavelet Haar, hàm 2.4.2. Môñun ph n m m phân tích tín hi u dao ñ ng Wavelet Meyer, hàm Wavelet Daubechies, hàm Wavelet Morlet. a) Bi n ñ i Wavelet Haar b) Bi n ñ i Wavelet Meyer c) Bi n ñ i Wavelet Daubechies d) Bi n ñ i Wavelet Morlet 2.3. Phép bi n ñ i wavelet packet
11 12 Nút l nh Scalogram 3D: Bi u ñ 3D m t ñ năng lư ng ph - Nút l nh Wscalogram: Bi u ñ ph n trăm năng lư ng ph - Nút l nh Wavelet Packet. 2.5. Nh n xét và k t lu n Qua nghiên c u cơ s lý thuy t v bi n ñ i Fourier, phép bi n ñ i wavelet và wavelet packet, k t h p v i vi c tìm hi u ng d ng công c toán h c Matlab, chúng tôi ñã xây d ng ñư c chương trình x lý tín hi u. Chương trình có nh ng tính năng cơ b n sau ñây: - T i file tín hi u thu nh n ñư c t c m bi n - Phân tích, x lý tín hi u và xây d ng ñư c các bi u ñ ph t n s (FFT), ph t n s th i gian ng n (STFT) - Phân tích, x lý tín hi u và xây d ng ñư c bi u ñ 2D m t ñ năng Hình 2.13: Giao di n c a ph n m m phân tích tín hi u dao d ng b ng phép lư ng ph tín hi u sau khi bi n ñ i Wavelet, bi u ñ 3D m t ñ năng lư ng bi n ñ i wavelet ph tín hi u sau khi bi n ñ i Wavelet, bi u ñ ph n trăm năng lư ng ph D a trên cơ s lý thuy t v các phép bi n ñ i wavelet trên ñây, v i s c a các h s Wavelet sau khi bi n ñ i Wavelet. tr giúp c a công c toán h c Matlab, chúng tôi ti n hành xây d ng ñư c Cơ s lý thuy t v các phép bi n ñ i và ph n m m xây d ng ñư c góp ph n m m phân tích tín hi u dao ñ ng. Ph n m m bao g m 03 môñun: m t công c phân tích và x lý tín hi u dao ñ ng nh n ñư c, t ñó phát Load file: T i file d li u tín hi u dao ñ ng nhu nh n ñư c t c m bi n - hi n và ch n ñoán hư h ng, tìm ra các d u hi u cơ b n ñ nh n d ng hư Fourier Transform: Phân tích tín hi u dao ñ ng b ng phương pháp FFT h ng gãy răng, tróc r b m t răng, mòn răng… b ng phương pháp phân và phương pháp STFT - Wavelet and Wavelet Packet: Phân tích tín hi u tích t n s và phương pháp wavelet và wavelet packet. dao ñ ng b ng phép bi n ñ i wavelet và wavelet packet. 2.4.2.1. Môñun Load File (T i file): Nút l nh Load File x: T i file biên ñ - Nút Load File t: T i file th i gian - Nút l nh Time: V bi u ñ tín hi u dao ñ ng x(t) 2.4.2.2. Môñun Fourier Transform (Bi n ñ i Fourrier): Nút l nh FFT: Fast Fourier Transform - Nút l nh Spectrogram 3D: V bi u ñ 3D m t ñ năng lư ng ph sau khi bi t ñ i STFT. 2.4.2.3. Môñun Wavelet Transform (Bi n ñ i Wavelet):
13 14 Chương 3. MÔ HÌNH TH C NGHI M THU NH N TÍN HI U 3.1.2.4. C m bi n rung ñ ng DAO Đ NG VÀ CH N ĐOÁN HƯ H NG 3.1.2.5. Ph n m m thu nh n tín hi u (Labview) 3.1. Xây d ng mô hình th c nghi m thu nh n tín hi u dao ñ ng Là ph n m m kèm theo c a thi t b NI cDAQ9172, giúp k t n i thi t b 3.1.1. Sơ ñ chung c a mô hình th c nghi m và giao ti p v i máy tính, th c hi n vi c lưu tr d li u thu ñư c m t cách tr c quan và d dàng. 3.1.3. Mô hình th c nghi m xây d ng ñư c Hình 3.13: Mô hình th c nghi m. Hình 3.1: Sơ ñ kh i mô hình th c nghi m thu nh n tín hi u dao ñ ng T c ñ ñ ng cơ : 1420 (v/p) Các ph n t cơ b n: Đ ng cơ ñi n, h p gi m t c 1 c p, máy phát ñi n, Thông s h p s : Bánh răng nh : 17 răng. Bánh răng l n: 43 răng. T n c m bi n gia t c k , c m bi n quang. s ăn kh p: 402,3Hz. T n s tr c vào: 23,7Hz. T n s tr c ra: 9,4Hz B ti p nh n và chuy n ñ i tín hi u cDAQ9172 và NI9233. 3.2. Phương pháp thu nh n tín hi u 3.1.2. Thi t b và ph n m m thu nh n tín hi u Sau khi g n c m bi n gia t c v i NI 9233, s d ng ph n m m Labview 3.1.2.1. NI compact DAQ 9172 signal express ñ thu tín hi u. NI cDAQ 9172 là m t khung USB 8 khe c m, ñư c thi t k cho Trình t ti n hành như sau: vi c s d ng các module C series. NI cDAQ 9172 có kh năng ño lư ng Add step (T o bư c) Ch n Acquire Signal trong h p tho i Add trong ph m vi r ng c a các ñ u vào ra analog và digital c a tín hi u và c m Step Nh p DAQmx Acquire Ch n Analog Input Ch n bi n v i giao di n USB t c ñ cao 2.0. Acceleration (ñ thu tín hi u dao ñ ng) Ch n kênh tương ng (h p tho i 3.1.2.2. NI 9233 Add Channels to Task) Thi t l p thông s theo yêu c u tín hi u thu NI 9233 là m t module 4 kênh thu tín hi u năng ñ ngvà tích h p các ñư c Ch n nút Run, ch n nút Recorrd (ñ lưu tr ) Ch n nút ñi u ki n tín hi u trong IEPE cho c m bi n gia t c. B n kênh ñ u vào ñ ng Stop ñ d ng vi c thu tín hi u. th i s hóa m c 2-50kHz trên m i kênh, và tích h p b l c kh nhi u 3.3. Mô ph ng các d ng h ng trên c p bánh răng răng cưa t ñ ng ñi u ch nh t c ñ l y m u. 3.1.2.3. C m bi n quang
15 16 Nh m nghiên c u th c nghi m các d ng h ng cơ b n trong truy n ñ ng 3.4. B trí c m bi n gia t c k và thu nh n tín hi u dao ñ ng bánh răng trên h p gi m t c bánh răng, chúng tôi ti n hành t o ba d ng 3.5. X lý tín hi u th c nghi m và k t qu ch n ñoán h ng cơ b n trong truy n ñ ng bánh răng: gãy răng, tróc r b m t răng và 3.5.1. X lý tín hi u th c nghi m và d u hi u nh n d ng hư h ng gãy răng mòn răng. 3.3.1 Mô ph ng d ng h ng tróc r bánh răng Ti n hành t o v t tróc r trên b m t răng b ng cách nung nóng răng, sau ñó dùng mũi ñ t t o các v t lõm trên b m t răng c a bánh răng b d n. Kích thư c v t lõm có ñư ng kính l n nh t b ng 1,5mm. Hình 3.25: Tín hi u dao ñ ng x(t) Hình 3.26:Tín hi u dao ñ ng x(t) c a bánh răng bình thư ng c a răng b gãy 20% Đ th tín hi u dao ñ ng theo th i x(t) thu ñư c t c m bi n gia t c cho trư ng h p b truy n bánh răng bình thư ng, chưa có hư h ng như trên Hình 316:Bánh răng b tróc r b m t Hình 316:Bánh răng b gãy 20% Hình 3.25. Hình 3.26 và Hình 3.27 l n lư t mô t tín hi u dao ñ ng trong 3.3.2. Mô ph ng d ng h ng gãy răng mi n th i gian x(t) cho hai trư ng h p gãy răng 20% và gãy răng 40%. Có Đ t o các bánh răng có d ng hư h ng gãy răng, ta c ñ nh bánh răng th phát hi n ñư c hư h ng trong b truy n khi quan sát s thay ñ i c a chưa h ng b ng ê-tô, sau ñó s d ng máy mài c m tay mài mòn m t răng: biên ñ dao ñ ng t ng th . V i b truy n chưa hư h ng, biên ñ dao ñ ng m c ñ gãy răng ñư c mô ph ng là 20% và 40% l n nh t kho ng 4,2m/s2, khi răng b gãy biên ñ dao ñ ng tăng lên ng v i 3.3.3. Mô ph ng d ng h ng mòn răng khi răng gãy 20% (4,5m/s2) và tăng lên rõ r t khi răng gãy 40% (10,5m/s2). Đ t o bánh răng có d ng hư h ng mòn răng, ta cũng ti n hành tương t Tuy nhiên ñ nh n d ng chính xác ngu n g c hư h ng, c n ti p t c th c như t o bánh răng b gãy, nhưng khi mài thì mài ñ u t t c các b m t c a hi n các phân tích và x lý tín hi u dao ñ ng. các răng vùng ñ nh răng và vùng chân răng (răng ch y u b mòn ph n ñ nh và ph n chân răng) Hình 3.27: Tín hi u rung ñ ng x(t) Hình 3.28: Phân tích Fourier c a tín hi u Hình 3.18: Bánh răng b mòn b m t c a răng b gãy 40% rung ñ ng bình thư ng
17 18 3.5.1.1. Phân tích tín hi u dao ñ ng b ng Fourier 3.5.1.2. Phân tích tín hi u rung ñ ng dùng wavelet Trư c h t, chúng tôi s d ng phép bi n ñ i Fourier ñ x lý tín Ta th c hi n bi n ñ i wavelet cho tín hi u rung ñ ng thu ñư c trên hi u dao ñ ng ñã thu và nh n d ng hư h ng trong h p gi m t c. ng v i các trư ng h p b truy n bánh răng bình thư ng, có gãy răng 20% Hình 3.28 là ph t n s c a tín hi u rung ñ ng c a c p bánh răng bình và gãy răng 40%. thư ng sau khi bi n ñ i Fourier. Tr c hoành là t n s , ñơn v là Hz, tr c Hình 3.31 mô t bi n ñ i wavelet c a tín hi u dao ñ ng ng v i b 2 tung là biên ñ v i ñơn v m/s . Sau khi dã phóng to xung quanh vùng t n truy n bánh răng chưa có hư h ng. Tr c hoành là tr c th i gian, ñơn v là s ăn kh p GMF = 415Hz, ta th y rõ ràng m t v ch ph có biên ñ l n 1/10 ms. Tr c tung là scale, ñ i lư ng này quan h v i t n s theo công b ng 2,8dBg, ñây là v ch năng lư ng t i t n s ăn kh p là 415Hz. Trên ph th c: scale = 5*sf/(2*π*freq). ñây sf là t n s l y m u có giá tr 10kHz. t n s Hình 3.28, ta cũng th y các d i bên cách t n s ăn kh p m t kho ng Do ñó ñơn v c a scale là 1/rad. V i t n s ăn kh p c a c p bánh răng là b ng t n s tr c ra và có biên ñ g n như là b ng nhau. GMF = 402,3Hz, t công th c trên, s tương ng v i m c scale là SCALE Trên (20% gãy răng), ta th y có s khác bi t, v ch ph ng v i t n = 19,79. s ăn kh p GMF = 415Hz cũng như các d i bên có biên ñ tăng lên rõ r t Trên bi u ñ năng lư ng c a tín hi u dao ñ ng ñ i v i răng bình (tương ng 47dBg), ñ ng th i hai d i bên xung quanh t n s ăn kh p này thư ng (Hình 3.31), vùng t n s ăn kh p chưa th y xu t hi n năng lư ng, không b ng nhau. Đây là d u hi u cơ b n c a hi n tư ng gãy răng. Trên trên bi u ñ lúc này ch có năng lư ng vùng scale cao và th p, m c năng Hình 3.29, s chênh l ch v biên ñ c a các d i bên không cao l m, ñây là lư ng ñây cũng th p (h u như màu xanh ñ m ). d ng răng m i b gãy kho ng 20% m t răng. Tuy nhiên, trên Hình 3.30 ( ng v i 40% gãy răng), biên ñ c a v ch ph t i t n s ăn kh p GMF = 415Hz và biên ñ c a các d i bên tăng lên r t m nh, s chênh l ch v biên ñ c a các d i bên lúc này cao hơn nhi u, lúc này răng b gãy nhi u hơn, kho ng 40%. Như v y, khi s d ng ph t n s , có th xác ñ nh ñư c bánh răng b d n dã b hư h ng d ng gãy răng. Hình 3.31: Bi u ñ ph n trăm năng lư ng Hình 3.32: Bi u ñ ñ l n tín hi u tín hi u bình thư ng. bình thư ng. Khi có hư h ng x y ra, v i 20% răng b gãy, trên bi u ñ năng lư ng ñã có nh ng d u hi u khác bi t. (Hình 3.33). Hình 3.29: Phân tích Fourier c a Hình 3.30: Phân tích Fourier c a tín hi u 20% gãy răng. tín hi u 40% gãy răng.
19 20 3.5.2. X lý tín hi u th c nghi m và d u hi u nh n d ng h ng mòn răng Đ th tín hi u dao ñ ng theo th i x(t) thu ñư c t c m bi n gia t c cho trư ng h p b truy n bánh răng b mòn các răng như trên Hình 3.37. Quan sát dao ñ ng t ng th , ta cũng th y biên ñ dao ñ ng cũng bi n thiên m nh so v i trư ng h p bánh răng bình thư ng, chưa hư h ng. Biên ñ dao ñ ng trong trư ng h p này kho ng Hình 3.33: Bi u ñ ph n trăm Hình 3.34: Bi u ñ ñ l n tín hi u 14m/s2, so v i 4,2m/s2 trư ng h p b truy n bánh răng bình thư ng. năng lư ng tín hi u 20% gãy răng. 20% gãy răng 3.5.2.1. Phân tích tín hi u dao ñ ng b ng Fourier Trên bi u ñ ñ l n tín hi u dao ñ ng (Hình 3.34), ta th y biên ñ vùng 4*GMF (hài b c 4 c a t n s ăn kh p) tăng lên nhi u so v i b truy n bánh răng bình thư ng. Đây là nh ng d u hi u cho th y xu t hi n hi n tư ng gãy răng trong b truy n. V i 40% răng b gãy, khi va ñ p, bánh răng s t o ra nh ng rung ñ ng l n hơn nhi u. Lúc này, trên bi u ñ ph n trăm năng lư ng tín hi u dao ñ ng (Hình 3.35), t i vùng t n s ăn kh p GMF, năng lư ng xu t hi u Hình 3.37: Tín hi u rung ñ ng x(t) Hình 3.38: Phân tích Fourier c a c a răng b mòn răng tín hi u mòn răng nhi u, dày ñ c hơn, phân b thành c m r i r c. M c scale nh hơn 7 năng Trên ph t n s c a tín hi u dao ñ ng trong trư ng h p răng b mòn lư ng t o thành nh ng c m riêng bi t tách r i nhau. V i các màu th hi n (Hình 3.38), ta cũng nh n th y rõ biên ñ t i t n s ăn kh p l n hơn nhi u năng lư ng t i vùng t n s ăn kh p GMF, ta th y năng lư ng ñây là trung so v i trư ng h p b truy n bánh răng bình thư ng (2,8dGb). Các d i bên bình. Trên bi u ñ ñ l n tín hi u dao ñ ng (Hình 3.36), ta th y xung quanh t n m n hơn, không cách ñ u nhau, và không ñ i x ng qua t n s ăn kh p. t n s ăn kh p GMF và hài b c hai 2*GMF, biên ñ l n hơn nhi u so v i Đây là d u hi u c a hư h ng mòn răng. trư ng h p bánh răng bình thư ng và trư ng h p gãy răng 20%. 3.5.2.2. Phân tích tín hi u rung ñ ng dùng wavelet Trư ng h p bánh răng b mòn, bi u ñ năng lư ng có nh ng d u hi u khác bi t so v i trư ng h p bánh răng bình thư ng. M c năng lư ng t i vùng scale th p lúc này phân b thành nhi u c m nh (tuy nhiên s phân c m r i r c và t n m n hơn so v i trư ng h p tróc r (hình 3.42). M c ñ năng lư ng t p trung t i m i c m cũng tương ñ i cao. T i vùng scale cao, m t ñ năng lư ng cũng dày hơn (Hình 3.39). Xung Hình 3.30: Bi u ñ ph n trăm năng lư ng Hình 3.31: Bi u ñ ñ l n quanh vùng 2*GMF (hài b c hai c a t n s ăn kh p), m c năng tín hi u 40% gãy răng. tín hi u 40% gãy răng
21 22 lư ng cao hơn và d y ñ c hơn so v i trư ng h p b truy n bình thư ng, ta có th nh n d ng r ng bánh răng b ñ ng ñã xu t hi n hi n tróc r b m t tróc r , gãy răng. răng. Đây là d u hi u tiêu bi u nh n d ng hi n tư ng tróc r b m t răng. 3.5.3.2. Phân tích tín hi u dao ñ ng dùng wavelet Trư ng h p răng b tróc r , bi u ñ năng lư ng có nh ng d u hi u khác bi t so v i trư ng h p b truy n bánh răng chưa hư h ng, gãy răng và mòn răng. M c năng lư ng t i vùng scale th p phân b thành r t rõ r t t ng c m riêng bi t và ñ u nhau, m c ñ năng lư ng t p trung t i m i c m cũng cao hơn so v i trư ng h p b truy n không hư h ng. T i vùng scale cao, m t ñ năng lư ng dày hơn so v i bình thư ng (Hình 3.42). Trên bi u ñ ñ l n tín Hình 3.39: Bi u ñ ph n trăm năng lư ng Hình 3.40: Bi u ñ ñ l n hi u dao ñ ng (Hình 3.43), biên ñ dao ñ ng xung quanh hài b c 4 c a t n tín hi u mòn răng. tín hi u mòn răng s ăn kh p l n hơn nhi u so v i trư ng h p gãy răng và mòn răng. 3.5.3. X lý tín hi u th c nghi m và d u hi u nh n d ng h ng tróc r b m t răng 3.5.3.1. Phân tích tín hi u dao ñ ng b ng Fourier Hình 3.43: Bi u ñ ph n trăm năng lư ng Hình 3.44: Bi u ñ ñ l n tín hi u mòn răng. tín hi u mòn răng Trư ng h p răng b tróc r , bi u ñ năng lư ng có nh ng d u hi u khác Hình 3.41:Tín hi u rung ñ ng x(t) Hình 3.42: Phân tích Fourier c a bi t so v i trư ng h p b truy n bánh răng chưa hư h ng, gãy răng và mòn c a răng b tróc r tín hi u tróc r răng. răng. Hình 3.42 trình bày ñ th ph t n s FFT cho trư ng h p tróc r b m t 3.6. Nh n xét và k t lu n răng. Ta th y biên ñ t i t n s ăn kh p GMF cũng như biên ñ các d i bên Qua chương này, chúng tôi ñã trình bày cơ s lý thuy t c a m t s phép ng v i t n s này cũng l n hơn nhi u so v i b truy n bánh răng bình bi n ñ i: phép bi n ñ i Fourier, phép bi n ñ i wavelet và wavelet packet. thư ng (200dBg). Các d i bên cách ñ u nhau và các t n s ăn kh p GMF Trên cơ s ñó ñã xây d ng ñư c chương trình phân tích và x lý tín hi u m t kho ng b ng t n s quay c a tr c bánh răng b d n (~ 10Hz). Như v y dao ñ ng s d ng các phép bi n ñ i nói trên. Bên c nh ñó, chúng tôi ñã xây
23 24 ñư c mô hình thu nh n tín hi u dao ñ ng, mô ph ng các d ng h ng mài K T LU N VÀ TRI N V NG mòn, tróc r , thu nh n tín hi u th c nghi m ño các hư h ng c a b truy n gây nên, x lý tín hi u và nh n d ng ñư c hư h ng trong b truy n. 1. K T LU N Sau th i gian th c hi n, lu n văn ñã hoàn thành ñư c các công vi c sau ñây: - Tìm hi u t ng quan v các d ng h ng trong truy n ñ ng bánh răng các phương pháp ch n ñoán hư h ng truy n ñ ng bánh răng. - Tìm hi u t ng quan v phép bi n ñ i Fourier, phương pháp wavelet và wavelet packet, t o n n t ng cho vi c xây d ng ph n m m x lý tín hi u dao ñ ng ph c v ch n ñoán hư h ng - Xây d ng ñư c chương trình phân tích tín hi u b ng các phép bi n ñ i Fourier, wavelet và wavelet packet - Xây d ng ñư c mô hình th c nghi m thu nh n tín hi u dao ñ ng, mô ph ng các d ng h ng gãy răng, mòn răng và tróc r b m t răng. - Phân tích, x lý tín hi u dao ñ ng nh n ñư c, nh n d ng ñư c các d ng h ng gãy răng, tróc r b m t răng, mòn răng b ng phương pháp FFT và WT. T h p ph n m m-thi t b thu nh n và x lý tín hi u dao ñ ng cũng như m t s d u hi u nh n d ng hư h ng b ng phân tích FFT và WP ñóng góp m t công c h u ích cho vi c ch n ñoán hư h ng bánh răng. 2. TRI N V NG C A Đ TÀI Do th i gian và ki n th c còn h n ch , ñ tài c n ti p t c hoàn thi n: Nghiên c u phân tích và x lý tín hi u dao ñ ng ñ xây d ng bi u ñ pha c a tín hi u dao ñ ng b ng phương pháp wavelet, nghiên c u xác ñ nh chính xác hư h ng trên bánh răng nào thông qua phương pháp WT và WPT. Thu nh n tín hi u dao ñ ng t h p gi m t c nhi u c p, trong ñó t h p các d ng h ng ñ n t nhi u ngu n khác nhau như hư h ng trong lăn, trong truy n ñ ng bánh răng, do kh p n i không ñ ng tr c, hư h ng t b truy n ñai…, nh n d ng và phân lo i chính xác ngu n g c hư h ng khác nhau…