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齒面傅里葉檢測與噪音分析

日期:2024-04-17 13:08
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摘要: 隨著電動車的推廣,發動機的噪聲問題基本解決,而齒輪噪聲問題越來越突出,對齒輪制造精度的要求越來越高。目前監控齒面的質量,主要檢測齒輪的齒形齒向,評估距離規范值的偏差量。對于齒形**報告,如齒面S形,異常凸起凹陷,僅靠經驗評估而無量化的指標。齒面波紋度檢測,即齒面傅里葉檢測,齒形齒向報告的補充和延伸。 01 齒面波紋度對噪音的影響 齒輪噪聲激勵主要原因是齒輪嚙合變化引起的加速度動態變化,空載或負載時齒輪嚙合變形,以及齒面波紋度超差。波紋度超差是由加工震動,預加工質量**及...

隨著電動車的推廣,發動機的噪聲問題基本解決,而齒輪噪聲問題越來越突出,對齒輪制造精度的要求越來越高。目前監控齒面的質量,主要檢測齒輪的齒形齒向,評估距離規范值的偏差量。對于齒形**報告,如齒面S形,異常凸起凹陷,僅靠經驗評估而無量化的指標。齒面波紋度檢測,即齒面傅里葉檢測,齒形齒向報告的補充和延伸。 

 

01
齒面波紋度對噪音的影響

齒輪噪聲激勵主要原因是齒輪嚙合變化引起的加速度動態變化,空載或負載時齒輪嚙合變形,以及齒面波紋度超差。波紋度超差是由加工震動,預加工質量**及設備精度不足導致的,也與刀具,工裝夾具的制造精度和位置精度相關。波紋度對噪音的影響大部分 取決于齒輪嚙合線方向的階次振幅情況。波紋度的檢測和監控對控制NVH很有必要。 

02
齒面傅里葉的檢測原理

任何連續測量的時序或信號,都可以表示為不同頻率正弦波信號的無限疊加。傅里葉變換算法利用直接測量到的原始信號,以累加方式來計算該信號中不同正弦波信號的頻率、振幅和相位。傅立葉:簡單說就是實際測量的表面,用傅立葉變換方法分解成不同階次的正弦波,*后評估頻域圖像。 

 

如圖1所示,齒面傅里葉檢測,根據測量的齒面曲線,通過*小二乘法先分解階次*大的正弦波,計算頻譜;隨后**大階次正弦波被分解計算頻譜;*終第十較大階次的正弦波被分解并計算。分別計算出被確定階次振幅的均方根,得出頻譜圖像。

圖1頻譜圖像的形成過程

 

03
傅里葉報告及公式解讀

使用克林貝格KLINGELNBERG或溫澤WENZEL齒形齒向測量設備,輸出齒面傅里葉報告如圖2,紅色字體即對報告的解讀。當嚙合接觸方向上的波紋度方向 βw 接近于母線偏移 βb角的線,*大的誤差激勵就會發生。檢測時默認 βw 等于 βb。 

 

圖2 齒面傅里葉報告

 

傅立葉公式及參數含義如下:

S(W) =R/( W - 1) N 

N = NO + K/W

S(W) :阻帶邊緣;R:可接受的波紋高度;W:波數;NO:經驗常數;K:經驗更正值。 

 

推薦經驗數值NO = 0.6,K = 2.8??刂?R 值,可得到波數W與振幅S(W) 的函數曲線,即不同波數對應的振幅評估范圍曲線。傅里葉公式計算實例,如圖3所示。

 

圖3 傅里葉公式計算實例

 

04
傅里葉參數的選定

根據經驗數據,發現EOL分貝值與振幅超出量正相關。在EOL臺架階次表現在上中下及超差的樣箱中,選中15臺有代表性的樣箱,分別測量其齒形齒向傅里葉數據,得出相應的振幅和波數數據,將實際測量的結果代入傅里葉公式,選擇出合適的 R 值,使得擬合的邊界曲線篩選出振幅超差且EOL不合格的零件;

 

推薦經驗參數N0 = 0.6,K = 2.8 

 

根據測量的傅里葉報告,統計每個零件的*大振幅及波數;EOL邊界狀態W = 54,S(W) = 0.50;W = 57,S(W) = 0.48;

EOL NOK狀態W = 52,S(W) = 0.44;EOL OK狀態W = 58,S(W) = 0.57;

 

根據計算公式:

S(W) =R/( W-1) N

N = NO + K/W 

 

反推,得出 R= 0.0068,以此得到限制曲線參數 R,NO,K。

 

05
結束語

綜上所述,通過齒面傅里葉檢測可以篩選出對NVH有影響的問題件,降低臺架NVH的發生率。方便制造需著手分析NVH原因,鎖定問題工序,排查工裝刀具精度及設備的精度,以降低階次振幅值。

 

  

上海浦量元齒輪技術

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