一种未知转速下的RV减速器故障诊断方法.pdf
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1、2024 年 第 45 卷 第 1 期(总第 213 期)Vol.45 No.1 2024(Sum No.213)中 北 大 学 学 报(自然科学版)JOURNAL OF NORTH UNIVERSITY OF CHINA(NATURAL SCIENCE EDITION)一种未知转速下的RV减速器故障诊断方法唐靖,林长鹏,柳景,兰江,韦开湘(中国航发贵州黎阳航空动力有限公司,贵州 贵阳 550014)摘 要:随着制造业的快速发展,工业机器人已经成为智能制造的核心执行单元。针对旋转矢量(Rotary vector,RV)减速器在运行过程中转速时变、瞬时转速不易被读取的问题,提出一种基于电流信号和
2、振动信号的RV减速器健康状态评估方法。基于电流信号的瞬时频率获取输入转频信息,计算得出减速器组成部件的故障特征频率;同步截取平稳振动信号,再利用粒子寻优的变分模态分解算法对提取出来的振动特征进行分解,并基于多维评价函数选取故障敏感分量进行包络分析,以挖掘故障信息进而评估其健康状态。最后,通过实验数据集验证该方法的有效性。结果表明,本文所提方法可以获得工业机器人在作业时的关节输入转速,同时,多维评价函数可以从RV减速器信号中提取富含冲击信息的故障敏感分量。关键词:未知转速;工业机器人;旋转矢量(Rotary vector,RV)减速器;故障诊断;多维评价函数中图分类号:TH17 文献标识码:A
3、doi:10.3969/j.issn.1673-3193.2024.01.003引用格式:唐靖,林长鹏,柳景,等.一种未知转速下的RV减速器故障诊断方法 J.中北大学学报(自然科学版),2024,45(1):22-29.TANG Jing,LIN Changpeng,LIU Jing,et al.A fault diagnosis method for RV reducer under unknown rotating speed J.Journal of North University of China(Natural Science Edition),2024,45(1):22-29.A
4、 Fault Diagnosis Method for RV Reducer Under Unknown Rotating SpeedTANG Jing,LIN Changpeng,LIU Jing,LAN Jiang,WEI Kaixiang(AECC Guizhou Liyang Aviation Power Co.,Ltd.,Guiyang 550014,China)Abstract:With the rapid development of the manufacturing industry,industrial robots have become the core executi
5、on unit of intelligent manufacturing.Aiming at the problem that the input speed of rotary vector(RV)reducer is time varying and not easy to be read during operation,a health state evaluation method of RV reducer is proposed with the combination of current signal and vibration signal.Based on the ins
6、tantaneous frequency of the current signal,the input rotation frequency information is obtained.The fault characteristic frequency of the reducer components is calculated,and the stationary vibration signal is intercepted synchronically.The extracted vibration characteristics are decomposed using th
7、e variational mode decomposition algorithm of particle optimization,and the fault sensitive component is selected based on the multidimensional evaluation function for envelope analysis.Fault information is mined to evaluate the health status of the fault,and the effectiveness of the method is verif
8、ied by the experimental data set.The results show that the proposed method can obtain the joint input speed of the industrial 文章编号:1673-3193(2024)01-0022-08收稿日期:2023-10-18作者简介:唐靖(1971-),男,高级工程师,主要从事金属材料及涂层技术的研究。通信作者:林长鹏(1987-),男,中级工程师,硕士,主要从事航空装备制造与修理、生产管理及工艺的研究。Email:lincpAECC。(总第 213 期)一种未知转速下的RV减
9、速器故障诊断方法(唐靖等)robot during operation.The multi-dimensional evaluation function can extract the fault sensitive component rich in shock information from the RV reducer signal.Key words:unknown rotating speed;industrial robots;rotary vector(RV)reducer;fault diagnosis;multidimensional evaluation functio
10、n0引 言工业机器人是一种复杂的机电系统,一般由伺服驱动器、电动机、减速器、连杆和控制单元组成。减速器是机器人系统中最昂贵的部件之一,约占总成本的35%1。作为电机和连杆的中间连接,减速器降低了电机的输出速度,并向连杆提供了更大的扭矩。在大多数工业机器人中,用于反馈控制的传感器数据通常是从执行器侧捕获的,如电机的旋转角度和输出转矩。然而,减速器不在反馈控制回路中。当减速器出现损伤退化时,控制回路不能有效地对其进行补偿。此外,减速器还面临着恶劣的工作环境,如重载和不稳定的转速,这大大增加了损坏的风险。因此,减速器的健康预测问题在学术界和工业实践中越来越被重视。工业机器人常用的减速器有两种,即谐波
11、减速器和旋转矢量(Rotary vector,RV)减速器。谐波减速器的齿隙为零,但在重载条件下具有一定的灵活性,一般在轻载工况下使用。RV减速器不能提供零隙,但具有更高的刚度,适合在重载条件下使用。从结构上看,RV减速器是一个复杂的齿轮传动系统。齿轮表面的任何磨损或点蚀都会改变传动系统的动态行为,从而导致工业机器人的抖动。RV减速器的故障不仅会影响工业机器人的运行精度,还会在电机反馈控制回路中引入随机干扰。针对工业机器人的故障诊断方法,已有文献提出了不同的诊断方法,如基于物理模型的方法和基于数据驱动的方法。基于物理模型的方法试图构建运动学2、动力学3或功耗模型4来描述工业机器人在不同健康状态
12、下的物理特性。考虑到工业机器人复杂的结构和不同部件之间的相互作用,构建一个完善的工业机器人模型是困难的,甚至是不现实的。传统的基于模型的研究大多忽略了减速器的灵活性57。他们假设工业机器人是由刚性部件组成的,这些刚性部件的连杆位置通过减速器的特定传动比与电机的转动同步连接。在这些研究中,由于减速器故障引起的转矩波动只能作为外部关节转矩的扰动来处理。McIntyre等8采用了类似的策略,将不同类型的关节故障简化为动态模型中的随机转矩波动,通过监测转矩波动的变化来检测故障。Capisani等9提出了用于工业机器人故障诊断的高阶滑模观测器,包括用于检测执行器故障的未知输入观测器和用于检测传感器故障的
13、广义观测器。一些研究考虑到减速器的灵活性,假设电机和连杆通过一个柔性关节连接1012。在这种情况下,电机侧输出与连杆侧输入之间的位置、速度和转矩误差可以在动态模型中表述。Bittencourt等13构建了一个扩展的摩擦模型来描述转速、载荷、温度和磨损对RV减速器摩擦的影响,并在此基础上开发了等速水平下的磨损估计器。基于物理模型的研究主要关注机器人系统的整体动力学行为,将复杂的减速器结构粗略地建模为电机和连杆之间的简单关节。Qian等14分别建立了行星轮、摆线轮和曲轴滚针轴承失效模式的极限状态函数,并将其耦合为 RV减速器的多失效模型进行时变可靠性分析。由于 RV 减速器在结构上较为复杂,具有特
14、殊的结构和动态特性,这也导致其动态响应特性复杂,在 RV减速器的振动信号分析过程中存在3 点问题。1)机器人在执行特定作业任务过程中,不易直接读取各个关节的转速信息,导致无法计算关节组件的特征频率及其故障频率。2)机器人在执行特定作业任务过程中,运动模式需要经历加速、匀速、减速3个阶段,即需要考虑转速对振动信号分析的影响。3)频谱分析结果中频率成分相对复杂,需要考虑如何从减速器故障信号中提炼出故障敏感分量,进而挖掘出故障信息。针对现阶段的技术特点,本文提出一种未知转速下的减速器故障诊断方法,以克服 RV减速器在运行过程中输入转速不易读取的问题,从而对其健康状态进行监测,以提高设备的可靠性和精确
15、性。232024 年第 1 期中 北 大 学 学 报(自然科学版)1RV减速器故障诊断方法1.1诊断方法介绍本文所述的故障诊断方法,需要对数据进行采集和处理,利用采集到的数据进行健康状态评估,详细步骤如图 1 所示。首先,通过对采集到的RV减速器的振动信号与电流信号进行时频变换,获得时频矩阵,并同步采集RV减速器运行过程中的振动信号x和电流信号s。xRn1,sRn1,每组信号包含n个数据点,且n=Tfs,其中T表示采样时长,fs表示采样频率。同时,计算电流信号的解析信号。z(t)为信号s(t)的解析信号,此解析信号是由希尔伯特变换得到的,即z(t)=s(t)+jHs(t),其中,Hs(t)表示
16、对信号s(t)做的希尔伯特变换。然后,利用脊线提取算法获取电流信号的瞬时频率,通过观察时频分布矩阵当中第一个时间点对应的峰值TF(t1,f1),找出局部峰值对应的频率f1=f11,f12,f13,即为瞬时频率曲线提取的起始位置。同时,同步截取转速平稳时对应的振动信号。其次,对平稳振动信号进行自适应变分模态分解。最后,利用多维评价函数筛选故障敏感分量,并进行包络解调。1.2诊断方法的理论基础可将工业机器人加速和减速阶段的速度近似为线性变化,对于处理线性调频信号以及求取此类信号的瞬时频率和时频分布,线性调频小波变换是一种较有效的时频分析方法15。对采集到的信号进行分析,根据线性调频小波变换的定义计
17、算窗函数(t,t0,)=()(t-t0)exp()-j2(t-t0)2,(1)式中:t0,R分别表示时间和调频率,其中,t0表示时间窗在滑动时时间所在的中心位置。当调频率参数=0时,线性调频小波变换就退变为短时傅里叶变换;当0时,时间宽度不变,而被截取部分的频带宽度得到降低,由此可以改善时频分布的聚集性和能量集中程度。wL2(R)定义了一个非负对称的标准化实窗,通常是高斯窗,且高斯窗的表达式为w()(t)=12 exp(-12(t)2)。从线性调频小波变换的定义式分析可得,线性调频小波变换的定义可以被解释为由解析信号与窗函数(t,t0,)相乘,再对其乘积求短时傅里叶变换,即实质为信号加调频窗的
18、傅里叶变换。调频窗是一种窗函数,其特殊之处在于其频率会随时间而变化,即呈现调频的特性。在时域信号上使用调频窗后,窗口的频率会随着时间而变化,这意味着对于信号的不同时间段,窗口的频谱特性也会有所不同,在时频域上可准确地反映信号的频率变化情况。因此,线性调频小波变换可以计算最终的时频矩阵,即TF(t0,)=A(t0)-+-z(t)()(-t0)exp(-jt)dt,(2)式中:z(t)为解析信号z(t)在时频平面经过旋转、平移变化后的信号,其具体计算公式为-z()t=z()t R()t M()t,t0,R()t=exp()-jk=2n+11kk-1tk,M()t,t0=exp()-jk=2n+11
19、kk-1tk-10t,A()t0=exp(-jt20/2),(3)图 1RV减速器故障诊断方法流程图Fig.1Flow chart of RV reducer fault diagnosis method24(总第 213 期)一种未知转速下的RV减速器故障诊断方法(唐靖等)式中:R(t)表示频率旋转算子;M(t,t0)代表频率平移算子。旋转算子是将解析信号z(t)在时频平面旋转度,tan=-;平移算子是将t0处的频率分量 向 上 平 移t0;A(t0)是 一 个 复 数,且 模 值|A(t0)|=1。时频脊线提取技术可以通过在时频图像中的时间维度作“切片”处理,从而获得瞬时频率估计结果16,
20、本文采用了基于代价函数自适应搜索脊线算法。首先,利用代价函数自适应搜寻脊线的瞬时坐标,目的是让这些坐标使得代价函数值最小。第i个谐波分量的计算公式为f(tk)=min-TF(tk,f(tk)2+f(tk-f(tk-1)2,(4)f(tk-1)-p0f(tk)f(tk-1)+p1,(5)式中:f(t1)取值为f1i;f(tk)为在tk时刻搜索的频率;f(tk-1)-p0和f(tk-1)+p1分别为脊线频率搜索 的 下 限 和 上 限;p0,p1值 需 提 前 设 置;k=1,2,N。连接各个瞬时脊线坐标点,最终提取出目标脊线,以此来估计振动信号的瞬时频率F。在得到瞬时频率之后,可以计算电机转频。
21、根据瞬时频率估计结果截取转速平稳段F1,根据fm=mean(F1)可以计算减速器驱动电机的电流频率,根据驱动电机的工作原理,电机转频和电流频率之间存在如式(6)的关系。fs=fm/p,(6)式中:fs表示电机转频;fm表示电流频率;p表示电机极对数。利用电机转频计算各部件特征频率。为方便各组件的齿数和转频的表示,首先,对其进行了标号:1-太阳轮;2-行星轮;3-前端行星架;4-曲柄轴;5-摆线轮;6-针轮;7-后端行星架。继而计算减速器各组件的特征频率,分别为f2=z1z6()z5-z6()z1+z2z6f1,f4=z1z6()z5-z6()z1+z2z6f1,f5=z1z1+z2z6f1,f
22、6=0,f7=z1z1+z2z6f1,f1c=z1z2z6z1+z2z6f1,f1f=f1cz1N2,f2f=f1cz2,式中:f=n60=260,表示回转频率,Hz;n表示转频,r/min;表示转动角速度,rad/s;N2表示行星轮个数;太阳轮回转频率等于输入转频,f1=fs;f1c表示一级传动啮合频率;f1f表示太阳轮故障频率;f2f表示行星轮故障频率。为了从减速器故障信号中提炼出高质量的故障敏感分量,利用变分模态分解1719算法提取故障信息。在利用变分模态分解算法时,需要考虑分解参数的设置20。首先,同步截取转速平稳时对应的振动信号X1,初始化粒子群算法的参数,包括寻优最大迭代次数Kma
23、x、种群规模(1,K1)和初 始 粒 子 的 迁 移 速 度(v,vK)。这 里 设 置Kmax,1=100,K1=1,v=vK=1。然后,使用变分模态分解方法和粒子群优化算法中可用的初始化参数来计算分解分量的适应度函数fK。根据式(7)计算种群中所有粒子的当前位置和速度,如果当前适应度函数取值小于历史最小适应度函数取值,则种群中粒子的当前位置和速度根据式(7)和式(8)进行更新。当K=Kmax时,寻优过程终止,输出最优适应度取值fmin1:K以及变分模态分解的最优参数组合(,K)。id=,Kid=K,(7)K=idKid+C1Rand(0,1)(id-id)+C2Rand(0,1)(Kid-
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