液压推土机变速箱视情维修研究

郭春杰

(中铁十八局集团第二工程有限公司，河北 唐山 063000)

0 引言

液压推土机广泛应用于矿山、隧洞、桥梁施工，工作环境极其恶劣，其变速箱极易受到磨损，轻则导致设备损坏影响工期，重则产生较大的安全事故，危及生命安全[1]。液压推土机变速箱常见故障包括裂纹、断齿、磨损腐蚀、表面凹坑等，常用的检测技术包括射线、超声波、磁粉损失等，然而这些方法对早期故障识别精度较低，且磨损腐蚀对裂纹等故障识别存在干扰，检测范围尤其有限[2]。现行阶段的液压推土机变速箱故障都是等到设备损坏后才去维修，如果能采取相关技术手段提前预测故障，提前做好预防性维护，将大幅提高液压推土机的效率和可靠性。程志君[3]采用离散状态Markov过程对检测间隔和维修阈值进行优化，并提出了不完全维修策略，实现了视情维修；赵洪山[4]基于变速箱振动监测数据，以维修成本和系统可靠性为优化目标，提出了变速箱最佳维护策略；王闯[5]采用遗传算法对变速箱运行数据进行挖掘，实现了不同类型故障的判别。基于现有研究可知，液压推土机部件维修存在主观性强，缺少科学有效监测，各施工企业对液压推土机部件的维修不够重视，存在过度维修或者维修不足，在一定程度上影响了液压推土机的安全稳定运行。本文基于液压推土机变速箱振动信号监测数据，采用支持向量机方法对液压推土机变速箱供油故障、齿轮磨损进行识别，研究结果可为液压推土机变速箱视情维修提供参考。

1 液压推土机变速箱故障诊断模型

1.1 故障机理

变速箱是液压推土机的主要传动部件，用于推土机速度变换和扭矩传递，其失效故障占到了推土机故障的50%以上。在变速箱故障中，齿轮故障约占60%，轴承故障约占30%，因此开展液压推土机故障监测应主要针对于齿轮故障和轴承故障[6]。本文以工作超10000 h的SD16型推土机液压系统为研究对象，该推土机整机重量为17吨，最高转速为1860 r/min，该推土机目前处于加速磨损阶段。

液压推土机变速箱齿轮主要故障形式为齿面磨损腐蚀和断齿。齿面磨损腐蚀形式较多，包括：黏着磨损、磨粒磨损、疲劳磨损等。在变速箱运行过程中，齿轮表面必然会发生磨损。如果齿面磨损后的啮合面公差未超过阈值，则该磨损不会影响设备的正常工作。然而，随着磨损齿轮的渐开线畸变越来越严重，齿隙逐渐增大，实际啮合线与设计啮合线之间的偏差导致齿轮逐渐失效。如果此时的润滑油或含有硬颗粒，则会导致齿轮表面出现剥落或点蚀，这些碎屑会进一步加剧齿面的磨损。断齿是液压推土机变速箱运行过程中最严重的故障形式。断裂齿屑一旦进入其他传动级，将对整个传动系统造成严重损坏，后果十分严重。然而在断齿的早期阶段，在弯曲应力的作用下，齿轮根部会出现微裂纹，如果能及时对微裂纹进行识别，则可有效制止此类损坏[7]。如果不加以制止，当循环弯曲应力过大且故障运行时间过长时，会出现贯穿型根部裂纹或抛物线型根部裂纹。当外部载荷超过齿轮所能承受的极限时，轮齿将断裂。

由于现场工作状态需要随时调整，液压推土机变速箱滚动轴承转速在运行过程中时刻变化，并承受交变载荷。液压推土机变速箱滚动轴承的常见失效形式有磨损剥落、塑性变形和电化学腐蚀。磨损剥落的故障机理和齿轮齿面磨损类似。当液压推土机滚动轴承工作温度较高，或者受到较大的载荷冲击时，其表面会发生较大的塑性变形，产生凹坑。此时滚动轴承将产生冲击载荷，导致表面脱落，从而加剧变速箱失效。由于推土机常年在野外工作，当工作环境湿度过高时，空气中的水会凝结成小水滴，进入轴承后其表面会发生电化学腐蚀，导致轴承表面粗糙，进一步诱发其他故障。

当推土机变速箱齿轮出现磨损、裂纹、断齿时，其时域振动信号的幅值会出现变化。此外，变速箱中的润滑油温度也是反馈设备是否正常运行的重要指标。当齿轮啮合异常时，部件冲击和摩擦产生导致润滑油温度升高。当轴承表面发生故障时，滚子在运行过程中会与故障部件发生碰撞，导致其冲击振动信号会发生明显变化。当轴承部件发生故障时，不同部件相互摩擦加剧，导致轴承发热和温度异常。

1.2 支持向量机算法

最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法将二次规划转化为线性方程组求解问题，可有效实现液压推土机变速箱振动信号和变速箱油温的状态监测和故障诊断[3]。算法通过(1)式对未知函数进行求解：

f(x)=ωTxn+b

(1)

式中：b为偏置常数；ωT为超平面的权值向量；xn为输入信号。

训练样本集为液压推土机变速箱状态监测数据，首先对样本集数据进行分类，得到带约束条件的一次优化模型：

(2)

式中：ω为权值；λ为正规化参数；ξi为松弛变量。

根据约束条件和目标函数建立格朗日函数，优化问题变为二次优化问题：

(3)

式中：yi为约束条件；α为拉格朗日乘数；b为偏移量。

1.3 诊断流程

采用无线射频技术进行振动信号和变速箱油温数据的无接触传递和自动识别。将无线射频技术标签与振动传感器、温度传感器相融合，利用环氧树脂封装传感器，避免野外工作环境中的水滴、振动、粉尘等对信号进行干扰。液压推土机变速箱正常运行时其振动信号波形和温度保持稳定，发生各类故障时，Hilbert 边际谱波和振动信号会发生畸变。采用支持向量机算法对各类故障进行预测需要获取海量状态指数信息，将这些信息进行训练得到预测模型，再拿预测模型进行变速箱故障预测，其流程如图1所示。其主要步骤如下：(Ⅰ)测量某时间段内液压推土机变速箱的振动信号和温度信号；(Ⅱ)对振动信号和温度信号数据进行预处理，去除虚假数据及噪声信息，将样本数据分为测试数据和训练数据；(Ⅲ)采用LS-SVM方法对训练数据进行数据挖掘，得到推土机变速箱故障预测模型；(Ⅳ)采用推土机变速箱故障预测模型对测试数据进行识别，实现故障预测。

2 结果与讨论

以工作超10000 h的SD16型推土机液压系统为研究对象，采用振动传感器、温度传感器对数据进行测量，每10分钟采样一次，共采样600次。主要监测参数包括变速箱润滑油温度、变速箱轴承温度、环境温度、径向振动信号峭度、齿圈处振动信号峭度。为了更好地进行分析，采用状态参数归一化对数据进行处理，使用劣化度方法将所有监测参数折算到[0，1]区间，具体结果见图2-图4。由图2到图4可知，各个监测参数变化复杂，数据量大，但是存在一定相关性。

对该设备进行人为故障处理，主要设置了齿轮磨损故障和供油故障两种类型，对故障处理后的变速箱继续进行采样，每10分钟采样一次，两类故障各采样30次。随机选择正常状态、故障状态下的395个样本作为训练集，剩余265个样本作为测试集，采用工作站对其进行网格训练。发现在迭代700次后，LS-SVM方法在对推土机变速箱状态识别的准确率达到了97%，见图5。采样第700次迭代时的LS-SVM故障预测模型对260个测试样本进行故障识别，结果见表1。发现LS-SVM训练的故障预测模型在对推土机变速箱故障识别的准确率为98.5%，该模型可用于该推土机变速箱早期故障识别，实现了变速箱故障的视情维修，避免因变速箱故障造成更大损失。

表1 推土机变速箱故障识别结果

3 结论

本文提出了一种基于最小二乘支持向量机的推土机变速箱故障预测方法，可有效实现液压推土机变速箱振动信号和变速箱油温的状态监测和故障诊断。并采用无线射频技术采集液压推土机变速箱振动信号、温度信号监测数据，采用最小支持向量机方法对液压推土机变速箱供油故障、齿轮磨损进行识别，发现LS-SVM训练的故障预测模型在对推土机变速箱故障识别的准确率为98.5%，实现了变速箱故障的视情维修，避免因变速箱故障造成更大损失。研究结果可为液压推土机变速箱视情维修提供参考。