Averaged signal measures of TKEO energy waveform in detection of tooth break in gearbox

• Autorzy: Gałęzia A.

Warianty tytułu

PL

Uśrednione miary sygnału przebiegu energii Teagera-Kaisera w wykrywaniu wyłamania zęba w przekładni zębatej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Fatigue break of tooth is one of two main mechanisms of damaging the toothed wheels. The Teager-Kaiser energy operator (TKEO) can be used for detection of transient events such as impulses resulting form disturbances of mating teeth in a gearbox related with decrease in the stiffness of a given tooth. The paper presents an application of averaged signal measures, such as RMS, kurtosis or spectral moments, of TKEO waveform in the task of detecting the progressing fatigue break of a tooth in a gearbox.

PL

Zmęczeniowe wyłamanie zęba jest jednym z dwóch podstawowych mechanizmów zniszczenia przekładni zębatej. Z reguły wyłamanie rozwija się szybko i jest trudne do wykrycia. Innym głównym mechanizmem degradacji przekładni jest zniszczenie powierzchni kontaktu zębów. Operator energetyczny Teargera-Kaisera może być zastosowany do wykrywania chwilowych zaburzeń w sygnałach takich jak impulsy spowodowane zakłuceniem współpracy zębów na skutek obniżenia sztywności określonego zęba. Wejście w przypór następnej pary zębów jest związane z pojawieniem się impulsu [1]. Czułość operatora energetycznego Teagera-Kaisera (TKEO) umożliwia wykrywanie chwilowych zaburzeń wcześniej niż przy wykorzystaniu metod bazujących na demodulacji sygnału metodą transformaty Hilberta. Artykuł przedstawia zastosowanie uśrednionych miar sygnałów, takich jak RMS, kurtoza czy momenty widmowe, wyliczanych dla przebiegu energii Teagera-Kaisera na potrzeby wykrywania rozwijającego się zmęczeniowego wyłamania zęba. Energia Teagera-Kaisera była liczona z przebiegów czasowych sygnałów drganiowych zarejestrowanych w trakcie przyspieszonych badań zmęczeniowego wyłamania zęba. Badania zostały przeprowadzone na specjalnym stanowisku do badań wytrzymałościowych zębów. W trakcie badań nie inicjowano sztucznie pęknięcia w stopie zęba.

Słowa kluczowe

EN

Teager-Kaiser energy operator; fatigue break of tooth; gearbox

PL

operator energetyczny Teagera-Kaisera; zmęczeniowe wyłamanie zęba; przekładnia zębata

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 60, nr 1
• Strony: 31--34
• Opis fizyczny: Bibliogr.28 poz., rys., schem., wykr., wzory

Twórcy

autor

Gałęzia A.

• Faculty of Automotive and Construction Machine Engineering, Warsaw University of Technology, Narbutta 84, 02-524 Warsaw

Bibliografia

• [1] Mączak J.: Local meshing plane analysis as a source of information about the gear quality, Mech. Syst. Signal Process. (2012), http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2012.09.012
• [2] Gałęzia A.: Utilization of components of signals from high frequency range in condition monitoring of bearings, Diagnostyka, nr. 3 (55), pp. 35-44, ISSN 1641-6414, 2010.
• [3] Gontarz S., Radkowski S.: Impact of different factors on relationship between stress and eigenmagnetic field in steel specimen. IEEE Transactions on Magnetics Vol. 48, no. 3, pp. 1143-1154, (2012), DOI: 10.1109/TMAG.2011.2170845
• [4] Radkowski S., Gumiński R.: Impact of vibroacoustic diagnostics on certainty of reliability assessment, Engineering Asset Lifecycle Management, 2010, Part 16, (2010), pp. 574-582, DOI: 10.1007/978-0-85729-320-6_66.
• [5] Dybała J.: Vibrodiagnostics of gearboxes using NBV-based classifier: A pattern recognition approach, Mech. Syst. Signal Process. (2012), http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2012.08.021
• [6] Delvecchio S.: On the Use of Wavelet Transform for Practical Condition Monitoring Issues, (w: Baleanu D. (Ed.), Advances in Wavelet Theory and Their Applications in Engineering. Physics and Technology, InTech), (2012), DOI: 10.5772/35964.
• [7] Orlowska A., Kolakowski P., Holnicki-Szulc J.: Detecting delamination zones in composites by embedded electrical grid and thermographic methods, Smart Materials and Structures, vol. 20, no. 10. (2011), DOI: 10.1088/0964-1726/20/10/105009.
• [8] Cempel C., Żółtowski B.: Engineering of machine diagnostics (Inżynieria Diagnostyki Maszyn, publication in Polish), PTDT/ITE, 2004.
• [9] Radkowski S.: Non-linearity and intermodulation phenomena tracking as a method for detecting early stages of gear failures. INSIGHT, Vol. 50, Issue 8, pp.: 419-422, DOI: 10.1784/insi.2008.50.8.419, 2008.
• [10] Dybała J., Zimroz R.: Application of Empirical Mode Decomposition for impulsive signal extraction to detect bearing damage – industrial case study, (w: Fakhfakh T. et al . (Eds.) Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations, Part 3, Springer, pp. 257–266), 2012, DOI: 10.1007/978-3-642-28768-8_27.
• [11] Huang N. E., Shen Z., Long S. R., Wu M. C., Shih H. H., Zheng Q., Yen N. C., Tung C. C., Liu H. H.: The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Nonsta-tionary Time Series Analysis, Proceedings of the Royal Society of London A 454, (1998)., str.: 903–995, doi:10.1098/rspa.1998.0193.
• [12] Brandt A.: Noise and Vibration Analysis: signal analysis and experimental procedures, John Wiley & Sons, (2011).
• [13] Randall B.: Vibration-based Condition Monitoring: Industrial, Aerospace and Automotive Applications, John Wiley & Sons, (2011).
• [14] Li H., Fu L., Zhang Y.: Bearing Faults Diagnosis Based on Teager Energy Operator Demodulation Technique, In proceeding of: Measuring Technology and Mechatronics Automation, 2009. ICMTMA '09. International Conference on, Volume: 1, (2009) DOI:10.1109/ICMTMA.2009.421.
• [15] Liang M., Soltani B. I.: An energy operator approach to joint application of amplitude and frequency-demodulation for bearing fault detection, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 24, (2010), pp. 1473-1494.
• [16] Feng Z., Wang T., Zuo M. J., Chu F., Yan S.: Teager Energy Spectrum for Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings, J. Phys.: Conf. Ser. 305 012129, (2011), doi:10.1088/1742-6596/305/1/012129.
• [17] Henríquez P., White P. R., Alonso J. B., Ferrer M. A., TraviesoC. M.: Application of Teager-Kaiser Energy Operator to the Analysis of Degradation of a Helicopter Input Pinion Bearing, (access: 2012-11-28, available at: http://jean.fabri.perso.sfr.fr/sfm/papiers_surveillance/ 8_Henriquez.pdf).
• [18] Bozchalooi S. I., Liang M.: Teager energy operator for multi-modulation extraction and its application for gearbox fault detection, Smart Materials and Structures, Vol. 19, Number 7, 075008, (2010), doi:10.1088/0964-1726/19/7/075008.
• [19] Li H., Zheng H., and Tang L.: Gear Fault Detection Based on Teager-Huang Transform, International Journal of Rotating Machinery, vol. 2010, Article ID 502064, 9 pages, 2010. do-i:10.1155/2010/502064.
• [20] Kaiser J. F.: On a simple algorithm to calculate the ’energy’ of a signal, Proc IEEE ICASSP-90, Albuquerque, NM, April 1990, pp. 381-384, 1990.
• [21] Kaiser J. F.: On Teager’s Energy Algorithm and its generalization to continuous signals” a simple algorithm to calculate the ’energy’ of a signal, Proc IEEE Digital Signal Processing Workshop, New Paltz, NY, Septemer 1990, 1990.
• [22] Kvedalen E.: Signal processing using the Teager Energy Operator and other nonlinear operators, Master of Science Thesis, University of Oslo, Department of Informatics, 2003.
• [23] Maragos P., Kaiser J. F.: Quatieri T. F., On amplitude and Frequency Demodulation Using Energy Operators, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 41, pp. 1532-1550, 1992.
• [24] Maragos P., Potamianos A.: Higher order differential energy operators, IEEE Signal Processing Letters, Vol. 2, Issue: 8, pp. 152 – 154, 1995.
• [25] Dybała J.: Detection of early phases of failures with means of artificial intelligence. (Wykrywanie wczesnych faz uszkodzeń metodami sztucznej inteligencji, publication in Polish) Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji, Warszawa–Radom, (2008).
• [26] Gumiński R.: Use of diagnostic information in analysis of technical risk (Wykorzystanie informacji diagnostycznej w analizie ryzyka technicznego, publication in Polish), Doctor thesis, Warsaw University of Technology, The Faculty of Automotive and Construction Machinery Engineering, Warsaw, (2010).
• [27] Radkowski S.: Vibroacoustic diagnostics of low-energy failures (Diagnostyka wibroakustyczna uszkodzeń niskoenergetycznych, publication in Polish), ITE, Radom, (2002).
• [28] Stewart R. M.: Some Useful Data Analysis Techniques for Gearbox Diagnostics, Report MHM/R/10/77, Machine Health Monitoring Group, Institute of Sound and Vibration Research, University of Southampton, 1977.