六西格玛dmaic模型在降低变速器噪音的应用设计论文(编辑修改稿)

六西格玛dmaic模型在降低变速器噪音的应用设计论文(编辑修改稿)内容摘要：

冲击，再通过固定在输入和输出轴上的轴承传递到箱体上。 变速箱噪声主要由齿轮、箱体，轴承等组成。 齿轮啮合过程中的所产生的摩擦和冲击是齿轮产生振动噪声的主要方面。 齿轮噪声可分为结构噪声和空气及液体动力性噪声。 结构噪声是由齿轮啮合过程时产生的冲击和振动引起的 ； 空气动力性噪声则是由于齿轮和齿轴在旋转过程中，引起周围 空气振动而产生的。 一般在高速旋转中才会考虑空气噪声的影响，在低速传动时，可不予考虑。 液体运动噪声是由于齿轮啮合过程中的齿面间的挤压导致润滑油向外喷射，而引起的冲击波。 它与齿轮的旋转速度、齿轮侧隙、齿轮顶隙、变速器的润滑油、润滑油量大小以及润滑的方式等有直接关系，通常它不是齿轮啮合传动系统噪声的主要来源。 齿轮副啮合的动态激励主要是内部激励，其包含三种形式 ： 刚度激励、误差激励和啮合冲击激励。 刚度激励 刚度激励是由于在齿轮的啮合过程中，承担负载的齿数不断变化，而导致的啮合刚度不断变化。 误差 激励 在实际的生产制造中，齿轮的制造误差和装配误差是不可避免的。 这两种误差统称为误差激励。 由于这些误差的存在，在齿轮的运转过程中导致了齿轮啮合位置偏离了理论位置，导致了瞬时传动比不断变化和齿轮碰撞冲击，产生了齿江西理工大学 20xx届本科生课程设计（论文） 9 轮啮合冲击力。 制造误差的种类很多，其中包括 :齿向倾斜偏差、齿向凸度、齿廓倾斜偏差、齿廓凸度、挠度、一齿径向总偏差、径向综合总偏差、齿向倾斜偏差变动量和齿廓倾斜偏差变动量等等。 其中齿形和齿距误差影响最大。 啮合冲击激励 由于齿轮误差的存在，在一对齿轮的啮合过程中，存在啮入冲击和啮出冲击两种。 啮入冲击是指 :在齿轮开始啮合过程中，由于齿轮开始的啮合位置偏离了理论的啮合位置，由于啮合位置偏差，导致了齿轮的啮合冲击，称之为啮入冲击。 啮出冲击是指 :在一对齿轮结束啮合的过程中，由于齿轮结束啮合的位置偏离了理论的结束啮合位置，而产生了由于啮合位置偏差而导致的齿轮啮合冲击，称之为啮出冲击。 齿轮的啮入冲击和啮出冲击统称为啮合冲击。 啮合冲击激励与啮合刚度变化直接相关，啮合刚度变化越大，冲击激励越大，并由于齿轮的旋转运动而呈现周期性啮合刚度变化和啮合冲击激励变化。 图 42中所示为直齿轮啮合刚度曲线，图 43 为 斜齿轮啮合刚度曲线。 从两个谱线的对比可以看出直齿轮的变化很快，易引发冲击而产生除啮合频率之外的高次谐波。 相比较斜齿轮的啮合刚度变化较为平缓，主要产生啮合频率的基波成份。 在旋转部件的故障诊断中齿轮的啮合阶次具有非常重要的诊断价值。 图 42 直齿轮啮合刚度曲线 图 43 斜齿轮啮合刚度曲线 振动信号处理技术方法 随着信号诊断技术、处理方法以及计算机技术的发展，人们已经对设备的故障机理、类型和特征有了深刻的认识。 基于振 动的信号处理技术也得到了长足的发展，然而对于旋转机械来说，不同的运转特点，不同的故障部位，不同的故障机理都有着不同的故障表现和处理方法。 同周期相加平均 法 对于时域信号来说，不同时刻采集的时域信号由于相位不同的原因是不能平均的。 但对于稳定转速的齿轮箱，如果可以确保对某个轴不同时刻采集的振动信K（ t） t K（ t） t 江西理工大学 20xx届本科生课程设计（论文） 10 号在起始点的相位一致，采样频率和采样数一样，对于这样的时域信号可以通过平均大大提高信噪比，减少和抑制掉干扰信号，从而提取与该轴相关的振动信号，这种方法被称为同步时域平均，此时的时域信号做出的谱称为同步谱。 在实际 的测试分析中，同周期相加平均对单轴上只有一对齿轮啮合的状况下较为有效，如果轴上有多对啮合齿轮，通过采用时域平均技术是难以分析故障类型和特点的。 频谱分析技术 频谱分析是现代信号处理技术的最基本和常用的方法之一，在生产和科研中获得了日益广泛的应用。 在齿轮箱状态监视和故障诊断中，通过频谱分析可以从信号中获得各轴的旋转频率和各个齿轮的啮合频率以及故障轴承的通过频率，针对于分析和判断变速箱故障位置，故障种类和产生机理提供了十分有效的工具与手段。 在检测过程中，通过相同频率下的振幅变化情况以及是否有新频率产生 ，可以分析变速箱的运行状况，是变速箱故障诊断中最重要的信号处理方法之一。 为了提高频谱的分析精度，常用的措施有多段平均，加窗和离散频谱校正技术。 多段平均是降噪和求谱均值的一种技术，对于稳态信号，是为了降低信号中随机噪声的影响，而对于随机信号，为了求取平均功率谱，需要平均化处理测试信号中的多个测试段落。 加窗，为了能使计算机对有限的样本进行计算，同时又可以避免由于截断而引起的能量泄露，频率分辨率降低或振幅降低，一种窗函数营运而生，常用的窗函数种类有以下几种 ： 矩形窗 (无窗 )，主要应用于区分频域与振动幅值相近的 信号或瞬时信号宽度小于窗。 指数形窗，应用于瞬时信号宽度大于窗 ； 海宁窗，瞬时信号宽度大于窗的普通目的的应用 ； 海明窗，用于声音处理 ； 平顶窗，分析无精确参照物且要求精确测量的信号 ； KaiserBessel 窗，用于区分频率相近而形状不同的信号。 离散频谱校正是针对幅值谱或功率谱的校正方法，目前常用的有四种方法 :离散频谱能量重心校正法，对幅值谱进行校正的比值法， FFT+DFT 谱连续细化分析傅里叶变换法和相位差法。 倒频谱分析 倒频谱分析又称为二次频谱分析，其实质是对功率谱取对数，然后再进行频谱分 析，得到频谱中的周期成分。 针对齿轮箱中的齿轮和滚动轴承出现的调制边频带，利用倒频谱可以分析出反应故障特征的调制频率，从而诊断故障。 当对多段平均的功率谱取对数后，功率谱中与调制变频带无关的噪声和其他信号也得到较大 的权系数而放大，所以当调制边频的幅值不大或信号中含有较大噪声时， 倒频谱中得到的调制频率的幅值并不明显，这种方法在实际工程运用中有较大的局限性。 细化谱分析 在语音、振动、噪声等工程信号分析中，为了获得更高的频率分辨率，又要有较宽的范围，就需要有细化谱分析技术以实现这种分析目的。 工程中应用最 为广泛的是选带频谱细化复调制分析方法，又称为频带可选的频率分析方法，是一种高频率分辨率的傅里叶算法，一般简称为 ZFFT 方法。 江西理工大学 20xx届本科生课程设计（论文） 11 解调分析 在齿轮箱的故障诊断中，齿轮，滚动轴承或轴发生集中或分析性故障，对其振动信号进行频谱分析时，频谱图上一般都会出现以齿轮的啮合频率、齿轮的固有频率或滚动轴承内、外环的固有频率为中心频率，以齿轮所在轴的转频或滚动轴承通过频率为调制频率的调制边频带。 从信号中提取调制信息，分析其强度和频次就可以判断齿轮箱产生故障的部位和损伤程度，这一分析过程称为解调。 它是齿轮箱故障诊断中广 泛使用的一种方法。 阶次分析与典型故障信号特征 阶次分析 变速器是汽车动力传输的重要部件，其齿轮的啮合频率，轴的旋转频率以及轴承的通过频率均与输入轴的转速有着直接的关系，随着发动机转速的不断变化，其变速器的相关频率也在不断的变化，如果采用传统的频谱分析技术，势必会产生频率模糊的现象。 为了解决这个问题，一种基于等角度间隔采样的阶次分析方法应运而生。 它可以获得不随转速变化的平稳的振动或噪音信号，以便利用傅里叶变换进行分析。 阶次分析方法由于是等角度采样，所以非常适用于转速不断变化的旋转机械的信号 诊断，其分析方法主要有两种 ： 第一种是 Digital Ordertracking(数字阶次跟踪 )，根据转速同步重采样，较适合于转速变化缓慢的采样。 另一种是 Kalman Filter(卡尔曼滤波器 )，它是直接由采集得到的时域信号求解各个阶次的值。 其基本原理是 :根据转速定义一个正弦比较信号，与真实测量信号中对应的该频率信号做比较，使用梯度迭代的方法，使两者之间的差别最小化 .其优点是相比数字阶次跟踪法分析时间快，适合于转速快速变化，信号幅值波动较快，较大的情况。 缺点是由于使用的是滤波器的原理，需要设定带宽，所 以对于非主要阶次的信号很容易受到相邻阶次的干扰，所以仅适用于主要阶次的分析。 典型故障信号特征 变速器的故障有很多种，下面以几个典型症状来加以说明。 不平衡机械转动 图 44 不平衡机械转动 江西理工大学 20xx届本科生课程设计（论文） 12 如图 44 所示，横轴为频率轴， fn为转轴的转动频率 (阶次 )，纵轴为振幅，单位为振动加速度。 不平衡机械旋转时，将出现以转轴转动频率为主要成分的异常谱线。 偏心的机械转动 图 45 偏心的机械转动 图 45中的谱线可以看出轴频 fn 以及他的二次谐波，从信号的特征可以判断转轴 的旋转状况 . 齿轮啮合故障 图 46 齿轮啮合故障 图 46中出现了齿轮啮合的基波 fz以及它的多次谐波。 其中 fnl 为驱动转速， fn2 为输出转速，丘为 Z1 的转动频率，通过多次谐波的分析可以看出一对齿轮 的啮合传动特性 . 江西理工大学 20xx届本科生课程设计（论文） 13 齿轮啮合严重故障 图 47 齿轮啮合严重故障 图 47 中的谱线显示出除了齿轮啮合的基波和多次谐波外，在其左右也出现了等间隔的边频，通过边频的间距可以推断出出现故障的齿轮位于哪个转动轴上。 举例来说，如果 fnl 为输入转速， fi}为输出转速，其中谱线中 的丘必然为Z1 的啮合频率，如果在基波及其多次谐波中出现的边频间距为输入轴的转动频率，则可以看出异常部件出现在输入轴端的齿轮，如果出现间距为输出轴的转频，则异常部件为输出轴端的齿轮。 江西理工大学 20xx届本科生课程设计（论文） 14 第五章 改进 汽车变速器噪音的优化模型 关于汽车变速器噪音的优化， 本文 提出一种基于模态扩展技术的变速器箱体振动识别方法．以该型变速器为例，应用有限元方法计算出变速器箱体的模态频率和特征向量，通过试验测得箱体在运行工况下部分点的振动加速度，将振动加速度映射到有限元模型上，得到各阶模态的参与因子，依据模 态参与因子与特征向量识别箱体有限元模型中所有节点的振动加速度．研究表明，识别出的加速度值与实测值的最大平均残差为 9． 7％，基于模态扩展技术的箱体振动识别方法有效．最后根据识别的加速度计算变速器箱体辐射声功率，确定了 3个辐射声功率较大的区域并进行优化，优化后的变速器箱体辐射声功率最大下降 1． 8dB。 关于汽车变速器噪音的优化方法 变速器箱体除了受到齿轮啮合冲击、传动误差、轴承动载荷等内部振动激励外，还受到发动机、半轴等部件的外部振动激励，其振动过程复杂，很难通过数值方法精确模拟。 此外，由于变速器齿轴系存 在 制造误差，变速器箱体安装边界条件复杂，增加了识别其振动特性的难度．通过试验测试手段可获得箱体上部分点的振动特性，但若要获得整个箱体的振动特性，需要布置大量传感器，试验次数多、费用高．因此，如何便捷、准确地获得变速器箱体的振动特性成为其动力学设计的关键之一． 目前已有一些学者对变速器箱体振动和噪声进行了研究，并取得一定成果．林腾蛟等应用齿轮刚度、误差和冲击激励，计算得到箱体的振动特性，然后用边界元法计算其辐射噪声；赵凤强等提出以实测的变速器箱体振动加速度信号预测变速器在线噪声声压级的方法．本文在已有研究基 础上，提出基于模态扩展技术的变速器箱体振动识别方法，对变速器箱体的振动特性进行快速和有效的识别．该方法应用有限元技术计算出变速器箱体的模态频率和特征向量，通过试验测得箱体上部分点在运行工况下的振动加速度，然后将振动加速度映射到有限元模型上，计算出箱体各阶模态参与因子，依据模态参与因子与特征向量识别箱体上所有点的振动特性，最后根据识别出的振动特性，对变速器箱体上可以进行设计更改的区域进行辐射声功率计算，确定辐射声功率较大的区域，并进行改进设计以降低汽车变速器的噪音。 基于模态扩展技术的变速器箱体振动特性 识别的基本原理 当变速器箱体受到任意激励 f(t)作用时，其振动微分方程为 : MX+CX+KX=f(t) (1) 式中： M 为箱体的质量矩阵； X为箱体的响应位移矩阵； C为箱体阻尼矩阵；K为箱体的刚度矩阵； f(t)为箱体受到的激振力矩阵． 利用主振型矩阵 P 作为坐标变换矩阵进行坐标变换，得到箱体在物理坐标下的响应为 : X(w)=P{q(w)} (2) 式中： X(w)为箱体的响应； P为箱体的主振型矩阵； {q(w)}为箱体的模态参江西理工大学 20xx届本科生课程设计（论文） 15 与因子矩阵。 在变速器箱体振动特性识别中，首先利用有限元方法计算出箱体 m阶模态主振型矩阵 Pa(w),通过试验测得运行工况下箱体上 n 个自由度的振动特性 Xa。 然后将 n个自由度的振动特性 X映射到相邻近的有限元节点上，由 X及其对应有限元节点的模态振型矩阵可得 ： Xa(w)=Pa(w){q(w)} (3) 式中： Xa 为试验测得的运行工况下箱体上 n 个自由度的振动特性； Pa 为有限元方法计算出的箱体 m 阶模态主振型矩阵．根据公式 (3)可推导出箱体各阶模态参与因。