基于数字孪生模型的齿轮试验台状态监测方法.pdf

2023年 第47卷 第8期Journal of Mechanical Transmission基于数字孪生模型的齿轮试验台状态监测方法王松林1 徐爱军1,2 李聚波1,2 赵东辉3 王鼎贺3 石付生3李天兴1,2 蒋 闯1,2 苏建新1,2 赵 岩1（1 河南科技大学 机电工程学院，河南 洛阳 471003）（2 机械装备先进制造河南省协同创新中心，河南 洛阳 471003）（3 郑州众邦超硬工具有限公司，河南 郑州 450001）摘要 为了对齿轮试验台运行状态进行监测，及时有效地发现运行故障，保证设备稳定地运行，提出了一种基于数字孪生的齿轮试验台状态监测方法。通过建立齿轮试验台的数字孪生模型，实时仿真齿轮试验台在正常运行工况下的运行状态，实现对齿轮试验台设备状态监测、故障判断和运行状态的预测。经闭功率流齿轮试验台测试结果对比表明，齿轮试验台数字孪生体仿真结果与齿轮试验台测试结果基本一致，此技术可以还原正常运行工况下齿轮试验台的运行状况，从而实现对齿轮试验台的状态监测，为故障诊断、状态监测提供了一种新方法。关键词 数字孪生 齿轮试验台 状态监测Condition Monitoring Method of Gear Test-bed Based on a Digital Twin ModelWang Songlin1 Xu Aijun1,2 Li Jubo1,2 Zhao Donghui3 Wang Dinghe3 Shi Fusheng3 Li Tianxing1,2 Jiang Chuang1,2 Su Jianxin1,2 Zhao Yan1(1 School of Mechatronics Engineering,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471003,China)(2 Henan Province Collaborative Innovation Center for Advanced Manufacturing of Mechanical Equipment,Luoyang 471003,China)(3 Zhengzhou Zhongbang Ultra Hard Tools Co.,Ltd.,Zhengzhou 450001,China)Abstract In order to monitor the running state of the gear test-bed,find the running faults in time and effectively,and ensure the stable operation of the equipment,a state monitoring method of the gear test-bed based on digital twin is proposed.By establishing the digital twin model of the gear test-bed,the running state of the gear test-bed under normal operating conditions is simulated in real time,so as to realize the state monitoring,fault judgment and operation state prediction of the gear test-bed equipment.The comparison of the test results of the closed power flow gear test-bed shows that the digital twin simulation results of the gear test-bed are basically consistent with the test results of the gear test-bed.This technology can restore the operating conditions of the gear test-bed under normal operating conditions,so as to realize the state monitoring of the gear test-bed,and provide a new method for fault diagnosis and state monitoring.Key words Digital twin Gear test-bed Condition monitoring0 引言随着我国工业基础不断发展，计算机技术和互联网技术得到了充分应用，传统的机械制造业开始发生翻天覆地的变化，传统制造领域正面临着从数字制造向智能制造的转型。同时，利用数控装备制造出来的齿轮，其性能的检测需要在齿轮试验检测平台上进行。本文所述齿轮试验台是一种闭功率流齿轮试验台，主要用来完成齿轮强度试验、噪声试验和振动测试等工作。试验台能否正常运行直接决定齿轮各项指标的测试，对齿轮制造业的影响巨大。试验台在设备运行中会经历各种各样的问题，过程文章编号：1004-2539（2023）08-0142-06DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2023.08.020142第8期王松林，等：基于数字孪生模型的齿轮试验台状态监测方法监测数据采集比较麻烦，运行状态实时监测也比较困难。因此，为实现设备信息的实时采集、监测和感知，引入了数字孪生的概念。在数字孪生理论探索方面，陶飞等1提出了数字孪生车间概念；陈振等2对真实车间的实时感知与采集、虚拟装配车间建模与仿真运行等关键技术进行了研究；魏冰阳等3研究了闭功率流齿轮试验台的搭建方法；赵浩然等4提出了一种基于实时信息的生产车间三维可视化研究，开发出了三维可视化方法的原型系统；董靖川等5开发了数控铣床状态监测系统；钟珂珂等6研究了实时数据驱动的生产线状态监控；方圆等7研究了基于数字孪生的设备加工过程监测技术8-10；周光源等11设计开发了生产车间可视化实时监控平台。虽然上述研究在某些技术层面实现了设备的监控，但未对齿轮试验台模型实时仿真进行深入研究。鉴于此，本文提出了一种基于数字孪生的齿轮试验台的设备监控系统，利用传感器和工况机，对齿轮试验台正常运行状态进行数据采集，并应用数字孪生技术将实验室齿轮的正常运行状态映射到齿轮试验台模型中，实现了对齿轮试验台运行状态的监测。1 监测系统的组成本文提出的基于数字孪生模型齿轮试验台运行状态监测系统由物理信息采集系统、数字孪生监测系统软件两部分组成。其中，物理信息采集系统包括齿轮试验台、传感器、工况机等；数字孪生模型的监测系统软件包括数据驱动、管理运行、人机界面、数字孪生模型、信号处理、运行状态监测、数据分析等部分，如图1所示。在齿轮试验台正常运行状态下，物理信息采集系统通过传感器采集试验台运行数据，转化成真实的物理量；同时连接设备工况机，获取齿轮试验台设备实时运行状态，并利用数据接口将物理量转成数据。相关传感器分别对温度、噪声、振动、加速度等真实物理量进行转换，运用RS-232等接口进行数据采集。数字孪生模型的监测软件基于 Windows操作系统运行，通过 Matlab、SoildWorks、Adams、Visual C+等软件联合开发。管理程序通过系统中驱动程序访问数据采集接口，从而获得齿轮试验台运行状况的实时信号。信号处理模块对采集到的原始信号进行处理、将处理后的数据映射到数字孪生模型上12。数据分析模块可对采集到的数据进行分析、提取特征。2 试验台设备物理信息采集系统的构成2.1齿轮试验台运行设备振动信息采集齿轮试验台设备运行过程中的振动信号能够反映齿轮试验台的运行状态。正常运行工况下，振动信号平稳、无异响。采集的振动信号为试验台正常运行状况的监测提供依据。试验测试系统采用M+P振动测试仪，包括数据采集卡和计算机。M+P振动测试仪通过布置在被测齿轮箱上的传感器采集振动信号，应选择体积小、灵敏度高、抗干扰能力较强的传感器，如图2、图3所示。2.2齿轮试验台设备温度采集在齿轮试验台正常运行过程中，摩擦热及实验图1状态监测系统Fig.1Status monitoring system图2M+P振动测试仪Fig.2M+P vibration tester图3振动信号传感器安装图Fig.3Installation drawing of vibration signal sensors143第47卷室温度变化等因素会引起齿轮试验台设备部位的温度变化，从而影响试验台的正常运行。因此，有必要对齿轮试验台温度进行测量，尤其是齿轮箱。齿轮箱在齿轮运转过程中会产生热量，造成润滑油温度升高。试验过程中，主试齿轮箱热平衡后，润滑油温度应不高于80。试验过程中，用红外测温枪测量齿轮箱箱体，作为试验台正常运行的评判标准，主试齿轮箱箱体温度应不高于75。热平衡后使用红外测温枪测量，主试齿轮箱箱体温度为54.8。2.3试验台运行转矩信息采集齿轮试验台轴转矩反映正常工况下齿轮试验台传动系统各个方向摩擦力等的变化。本试验中的齿轮试验台运行轴由变频调速电动机驱动；在试验台中放置转矩传感器，通过数据线与转矩测试仪连接。在转矩测试仪中可以实时监测转矩传感器放置处的转速、转矩。试验台转矩传感器位置安装图如图4所示。2.4试验台运行过程噪声信息采集试验时，将传感器安装在齿轮箱中，使用分贝测试仪采集噪声信号，与无断齿的正常工况相比较。运行异常时，噪声会明显增大。2.5试验台运行过程振动加速度信息采集试验中，在齿轮箱上布置加速度传感器，提取齿轮垂向、横向、轴向的振动响应，将3处采样数据的合成近似作为振动加速度。将加速度传感器分别固定在箱体的输出端盖与上表面处，图5所示采样点1、2、3处分别对应输出轴的轴向、垂向与横向。2.6试验台数控信息采集本试验中的齿轮试验台采用工况机与计算机相连，支持通过允许通信协议进行设备运行状态的监控。允许数据采集物理量，包括试验台运行的速度、温度、噪声、工作模式等。3 基于数字孪生的监测系统3.1几何模型构建及处理过程使用人工对现场设备尺寸进行测量，粗略获得设备各个部分数据，在 SolidWorks软件中对齿轮试验台设备各个部分进行建模并进行装配，同时用3ds Max进行轻量化处理和渲染，使得建模渲染完毕后的模型尽可能与现场设备保持一致。当齿轮试验台实际运行设备模型构建完毕后，在现场进行渲染，通过现场监控的截图以及与齿轮制造实验室负责人交流等方式，选择适当的材质，对试验台模型图进行渲染，有利于展示可视化的效果。齿轮试验台设备模型可以导入 Unity3D 软件中进行视觉效果设置13。几何模型如图6所示。3.2试验台设备的仿真环境创建及测试为了将齿轮制造实验室的设备正常运行数据映射到数字孪生平台，降低系统运行压力，利用现有的数字孪生系统开发平台14或工具，通过多种方法对齿轮试验台几何模型进行轻量化处理；在实际齿轮工程实验室相关设备中布置服务器，通过地址搜寻、查找等功能找到设备的源数据，得到齿轮试验台设备相关信息，再利用服务器对采集到的试验台数据中总结后储存到数据库中；利用 Unity 软件中图4试验台转矩传感器位置Fig.4Position of torque sensor of the test-bed图5齿轮传感器安装Fig.5Installation of gear sensors图6齿轮试验台模型Fig.6Gear test-bed model144第8期王松林，等：基于数字孪生模型的齿轮试验台状态监测方法的数据驱动功能引擎对数据进行逻辑处理，通过逻辑层从数据库中得到齿轮试验台运行状态参数，实现对数字孪生模型的仿真与设备运行状况的实时监测。当试验台设备正常运行时，利用相关服务器采集齿轮试验台正常运行的数据并储存到数据库中，在 Unity 软件的功能引擎中处理逻辑层中获得的设备运行数据，导入数字孪生模型进行驱动，实现试验台设备与数字模型同步运动。最后，实现设备实时信息的三维显示。具体设备孪生界面如图7所示。3.3运行测试效果状态监测系统主要用来评估齿轮试验台设备的运行功能、系统运行是否流畅、系统与齿轮实验室设备通信能否同步进行。结果表明，齿轮试验台设备的数字孪生界面在系统中的动态效果与预期基本一致，试验台模型运行动画效果画面流畅，人机交互效果好。通过试验对比可知，数字孪生模型与实验室实际的齿轮试验台运行情况几乎相同，系统相关试验结果稳定可靠。3.4监测系统的实现过程监测系统采用迭代循环更新仿真的齿轮试验台数字孪生模型，保证齿轮试验台设备数字孪生模型和实验室的齿轮试验台设备运行状态一致。监控系统通过采集原始数据，在信号处理模块中进行原始数据到物理量之间的转换，通过驱动程序调用前期采集的设备正常运行数据，后期利用 Matlab 软件的工具箱进行数据分析，通过信号处理15、数据处理等一系列操作，实现仿真的可视化。同时，结合 Adams 软件仿真功能对模型进行仿真，利用Adams软件窗口观测模型运动状态。监测系统软件的UI界面实现了数字孪生模型的可视化，仿真结果分别如图8、图9所示。4 试验验证以齿轮试验台设备运行中振动、噪声和温度等物理量的监测验证为例，说明监测系统仿真的有效性。在齿轮试验台疲劳寿命试验中，设计、加工并装配了锥齿轮闭功率流疲劳寿命试验台，如图10所示。试验台箱体采用球墨铸铁，支承刚度好，可保证锥齿轮在试验时平稳工作。试验台由磁粉制动器、主试锥齿轮箱、联轴器、电动机形成闭环。采用航空锥齿轮为试验对象，试验时采用的跑合方式为：1/4转矩跑合0.5 h；1/2转矩跑合0.5 h；3/4转矩跑合0.5 h。跑合加载至满载，转矩开始计时。在齿轮图10闭功率流齿轮疲劳寿命试验台Fig.10Closed power flow gear fatigue life test-bed图7齿轮试验台数字孪生界面Fig.7Digital twin interface of the gear test-bed图9仿真振动频域变化图(720 r/min）Fig.9Frequency domain variation diagram of simulated vibration图8仿真振动时域变化图(720 r/min）Fig.8Time domain variation diagram of simulated vibration145第47卷箱体内搭载传感器，记录不同时期齿轮试验台的箱体温度、噪声、振动等信号。试验中，给予大轮负载499 Nm，小轮固定转速720 r/min，并采集此时直至齿轮断齿前正常运行过程中的温度、噪声、振动等信号。其中，振动信号采用M+P振动测试仪采集，噪声采用分贝测试仪采集，温度通过红外测温仪测量并记录。图11、图12所示监测数据均通过在数字孪生模型中安装温度、噪声测点采集。图11为试验中设备运行温度与软件监测对比图，其中，曲线B为试验温度变化，曲线C为模型监测温度变化；由图11可知，随着温度逐步增加，到75 左右出现断齿。图12为试验设备运行过程中的噪声数据变化趋势图，其中，曲线B为试验过程噪声变化，曲线C为设备模型软件监测噪声变化。由图12可知，随着噪声逐渐升高，到 82 dB（A）左右发生断齿，设备停止运行。图13为固定负载、固定转速下通过M+P振动测试仪采集的设备正常运行状况的振动时域变化图。图14为设备正常运行状况下的频域变化趋势图。由图13、图14可以直观看到齿轮振动的变化趋势。5 结论提供了一种数字孪生模型的齿轮试验台状态监测方法。通过物理采集系统和数字孪生的监测软件，将齿轮试验台正常运行过程中的多种真实运行数据实时映射到齿轮试验台模型中，实现了对齿轮试验台运行过程的状态监测。系统全面采集了温度、噪声、振动等与齿轮试验台正常运行相关的数据，选取了方便系统搭建的各种传感器和网络化控制系统，有利于降低试验人工成本。通过齿轮全过程疲劳试验验证，结果表明，齿轮试验台正常运行数据可以通过系统准确、精准地采集；将采集的齿轮试验台设备运行数据导入数字孪生模型，可实时更新设备真实的运行状态；同时，通过分析采集的齿轮试验台正常运行全过程的相关试验数据，能够得到齿轮试验台在正常工况下的运行规律，为故障诊断、预测性维护等提供了一种可靠的解决方案。参考文献1 陶飞，张萌，程江峰，等.数字孪生车间一种未来车间运行新模式 J.计算机集成制造系统，2017，23（1）：1-9.TAO Fei，ZHANG Meng，CHENG Jiangfeng，et al.Digital twin workshop：a new paradigm for future workshop J.Computer Integrated Manufacturing Systems，2017，23（1）：1-9.2 陈振，丁晓，唐健钧，等.基于数字孪生的飞机装配车间生产管控模式探索 J.航空制造技术，2018，61（12）：46-50.CHEN Zhen，DING Xiao，TANG Jianjun，et al.Research on production control mode of aircraft assembly workshop based on digital twinJ.Aeronautical Manufacturing Technology，2018，61（12）：46-50.图13稳定运行状态下振动时域变化Fig.13Time domain variation of vibration under the stable operating state图14稳定运行状态下振动频域变化Fig.14Frequency domain variation of vibration under the stable operating state图12仿真试验噪声对比Fig.12Comparison of noise changes in simulation tests图11仿真试验温度变化对比Fig.11Comparison of temperature changes in simulation tests146第8期王松林，等：基于数字孪生模型的齿轮试验台状态监测方法3 魏冰阳，王俊恒，邓效忠，等.闭功率流锥齿轮试验台及传动齿轮箱的设计与分析 J.机械传动，2018，42（9）：149-153.WEI Bingyang，WANG Junheng，DENG Xiaozhong，et al.Design and analysis of closed power flow bevel gear test bench and transmission gearboxJ.Journal of Mechanical Transmission，2018，42（9）：149-153.4 赵浩然，刘检华，熊辉，等.面向数字孪生车间的三维可视化实时监控方法 J.计算机集成制造系统，2019，25（6）：1432-1443.ZHAO Haoran，LIU Jianhua，XIONG Hui，et al.3D visual real-time monitoring method for digital twin workshop J.Computer Integrated Manufacturing Systems，2019，25（6）：1432-1443.5 董靖川，李昊霖，武晓鑫，等.基于数字孪生模型的数控铣床状态检测系统 J.实验室科学，2021，24（3）：18-21.DONG Jingchuan，LI Haolin，WU Xiaoxin，et al.Condition monitoring system for CNC milling machine based on the digital twin modelJ.Laboratory Science，2021，24（3）：18-21.6 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D.Hangzhou：Zhejiang University，2022：28-30.15 BAO J，GUO D，LI J，et al.The modelling and operations for the digital twin in the context of manufacturing J.Enterprise Information Systems，2019，13（4）：534-556.收稿日期：2022-08-11基金项目：国家自然科学基金项目（51775171，51575161，52005157）河南省科技攻关项目（202102210079）作者简介：王松林（1995），男，河南永城人，硕士；主要研究方向为齿轮智能制造、数字孪生技术；。通信作者：李聚波（1979），男，河南南阳人，博士，副教授；主要研究方向为齿轮智能制造、数字孪生等；。147