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齿面傅里叶检测与噪音分析

日期:2024-01-17 06:07
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摘要: 随着电动车的推广,发动机的噪声问题基本解决,而齿轮噪声问题越来越突出,对齿轮制造精度的要求越来越高。目前监控齿面的质量,主要检测齿轮的齿形齿向,评估距离规范值的偏差量。对于齿形**报告,如齿面S形,异常凸起凹陷,仅靠经验评估而无量化的指标。齿面波纹度检测,即齿面傅里叶检测,齿形齿向报告的补充和延伸。 01 齿面波纹度对噪音的影响 齿轮噪声激励主要原因是齿轮啮合变化引起的加速度动态变化,空载或负载时齿轮啮合变形,以及齿面波纹度超差。波纹度超差是由加工震动,预加工质量**及...

随着电动车的推广,发动机的噪声问题基本解决,而齿轮噪声问题越来越突出,对齿轮制造精度的要求越来越高。目前监控齿面的质量,主要检测齿轮的齿形齿向,评估距离规范值的偏差量。对于齿形**报告,如齿面S形,异常凸起凹陷,仅靠经验评估而无量化的指标。齿面波纹度检测,即齿面傅里叶检测,齿形齿向报告的补充和延伸。 

 

01
齿面波纹度对噪音的影响

齿轮噪声激励主要原因是齿轮啮合变化引起的加速度动态变化,空载或负载时齿轮啮合变形,以及齿面波纹度超差。波纹度超差是由加工震动,预加工质量**及设备精度不足导致的,也与刀具,工装夹具的制造精度和位置精度相关。波纹度对噪音的影响大部分 取决于齿轮啮合线方向的阶次振幅情况。波纹度的检测和监控对控制NVH很有必要。 

02
齿面傅里叶的检测原理

任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率正弦波信号的无限叠加。傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。傅立叶:简单说就是实际测量的表面,用傅立叶变换方法分解成不同阶次的正弦波,*后评估频域图像。 

 

如图1所示,齿面傅里叶检测,根据测量的齿面曲线,通过*小二乘法先分解阶次*大的正弦波,计算频谱;随后**大阶次正弦波被分解计算频谱;*终第十较大阶次的正弦波被分解并计算。分别计算出被确定阶次振幅的均方根,得出频谱图像。

图1频谱图像的形成过程

 

03
傅里叶报告及公式解读

使用克林贝格KLINGELNBERG或温泽WENZEL齿形齿向测量设备,输出齿面傅里叶报告如图2,红色字体即对报告的解读。当啮合接触方向上的波纹度方向 βw 接近于母线偏移 βb角的线,*大的误差激励就会发生。检测时默认 βw 等于 βb。 

 

图2 齿面傅里叶报告

 

傅立叶公式及参数含义如下:

S(W) =R/( W - 1) N 

N = NO + K/W

S(W) :阻带边缘;R:可接受的波纹高度;W:波数;NO:经验常数;K:经验更正值。 

 

推荐经验数值NO = 0.6,K = 2.8。控制 R 值,可得到波数W与振幅S(W) 的函数曲线,即不同波数对应的振幅评估范围曲线。傅里叶公式计算实例,如图3所示。

 

图3 傅里叶公式计算实例

 

04
傅里叶参数的选定

根据经验数据,发现EOL分贝值与振幅超出量正相关。在EOL台架阶次表现在上中下及超差的样箱中,选中15台有代表性的样箱,分别测量其齿形齿向傅里叶数据,得出相应的振幅和波数数据,将实际测量的结果代入傅里叶公式,选择出合适的 R 值,使得拟合的边界曲线筛选出振幅超差且EOL不合格的零件;

 

推荐经验参数N0 = 0.6,K = 2.8 

 

根据测量的傅里叶报告,统计每个零件的*大振幅及波数;EOL边界状态W = 54,S(W) = 0.50;W = 57,S(W) = 0.48;

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

 

根据计算公式:

S(W) =R/( W-1) N

N = NO + K/W 

 

反推,得出 R= 0.0068,以此得到限制曲线参数 R,NO,K。

 

05
结束语

综上所述,通过齿面傅里叶检测可以筛选出对NVH有影响的问题件,降低台架NVH的发生率。方便制造需着手分析NVH原因,锁定问题工序,排查工装刀具精度及设备的精度,以降低阶次振幅值。

 

  

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