本文監(jiān)測珩齒設備加工過程中的主軸振動和產(chǎn)品下線時的NVH測試結(jié)果，建立珩齒加工過程振動表現(xiàn)與產(chǎn)品下線NVH表現(xiàn)的關聯(lián)數(shù)據(jù)模型。過程中使用隨機森林分類算法進行模型建立，并對模型預測準確度進行了驗證。

　　近年來，新能源汽車快速發(fā)展，市占率也大幅上升至30%左右，相較于傳統(tǒng)燃油汽車，其車內(nèi)環(huán)境更加安靜，人們更易察覺到各種異常聲響。減速器作為新能源汽車的主要噪聲源之一，對其NVH(Noise、Vibration、Harshness，噪聲、振動與聲振粗糙度)性能的控制就顯得非常重要。

　　本文通過收集齒輪在珩齒加工過程中的主軸振動數(shù)據(jù)，相應的齒輪檢測報告及對應的在EOL(下線檢測)上的NVH表現(xiàn)，研究主軸振動對齒輪加工質(zhì)量以及相應的EOL NVH性能表現(xiàn)的影響，嘗試建立在加工過程中的預警機制，從而提高減速器的下線合格率，降低生產(chǎn)成本。

　　一、實際案例分析

　　本文以某款新能源汽車減速器出現(xiàn)的EOL NVH實際問題為例展開探討。該型減速器主嚙合階次的1倍頻在階次追蹤上表現(xiàn)為高轉(zhuǎn)速超限。且由于齒輪的加工批次性原因，在6月和7月該問題呈現(xiàn)為集中發(fā)生的趨勢(圖1)，該問題造成了1.24%的不良報廢率。

　　本文將基于該問題，描述如何建立數(shù)據(jù)關聯(lián)性及數(shù)據(jù)預測系統(tǒng)，以解決實際問題。

　　二、數(shù)學預測模型的建立與驗證

　　研究路徑

　　本文主要通過采集齒輪珩齒加工過程中的主軸振動數(shù)據(jù)，收集齒輪的齒形齒向等檢測數(shù)據(jù)，以及對應的EOL NVH測試數(shù)據(jù)，分析齒輪檢測參數(shù)與產(chǎn)品在EOL NVH測試過程中的主嚙合階次的1倍頻高轉(zhuǎn)速區(qū)間數(shù)值的關聯(lián)性，分析齒輪珩齒過程中的主軸振動對齒形齒向等的影響，明確主要的齒輪參數(shù)影響因子，確立珩齒過程中需要監(jiān)控的主軸振動量，最終建立預測模型。通過監(jiān)測珩齒主軸振動實現(xiàn)提前預警，及時調(diào)整優(yōu)化齒輪加工工藝，最終提升減速器的NVH合格率。

　　珩齒過程主軸振動數(shù)據(jù)收集

　　在珩齒加工設備的主軸底座上安裝一個三向振動傳感器，并連接LMS數(shù)據(jù)采集前端，采集一個珩齒修砂循環(huán)(50件)加工過程中的珩齒機主軸振動數(shù)據(jù)。根據(jù)齒輪加工工藝，加工過程分為2 800r/min、2 500r/min 和2 000r/min3個加工階段，采集每個齒輪這3個加工階段的主軸振動數(shù)據(jù)，將對應齒輪編號與測試數(shù)據(jù)做好線下關聯(lián)記錄，對每組數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)速平穩(wěn)的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換(快速傅里葉變換)，得到頻譜數(shù)據(jù)。

　　齒輪參數(shù)數(shù)據(jù)收集

　　完成齒輪驗證件珩齒加工后，安排上述齒輪使用格里森350GMS設備進行齒輪檢測。得到齒輪的Fp、fp、Fα、fHα、ffα、Fβ、fHβ、ffβ、Rs、Fr、M、INVOLUTE ANGLE ERROR VARIATION、HELIX ANGLE ERROR VARIATION、TEMP、fu、Fpz等主要參數(shù)。

　　Fp-齒距累積總偏差;

　　fp-單個齒距偏差;

　　Fα-齒廓總偏差;

　　fHα-齒廓傾斜偏差;

　　ffα-齒廓形狀偏差;

　　Fβ-螺旋線總偏差;

　　fHβ-螺旋線傾斜偏差;

　　ffβ-螺旋線形狀偏差;

　　Rs-齒厚變動量;

　　Fr-齒輪徑向跳動;

　　M-跨球距;

　　TEMP-溫度;

　　fu-相鄰齒距偏差;

　　Fpz-跨周節(jié);

　　INVOLUTE ANGLE ERROR VARIATION-漸開線齒廓角度偏差變動量;

　　HELIX ANGLE ERROR VARIATION-齒向角度偏差變動量。

　　齒輪裝配EOL測試數(shù)據(jù)收集

　　跟蹤上述齒輪到產(chǎn)品總成裝配，并在產(chǎn)品總成裝配完成后使用RHF測試系統(tǒng)進行EOL NVH檢測，獲取主嚙合階次1倍頻的高轉(zhuǎn)速段振動數(shù)據(jù)。

　　基礎數(shù)據(jù)關聯(lián)匯總

　　根據(jù)數(shù)據(jù)記錄，對齒輪編號、齒輪珩齒機加工過程中的主軸振動數(shù)據(jù)、齒輪檢測數(shù)據(jù)、EOL NVH數(shù)據(jù)進行配對，過程中需確保齒輪加工振動數(shù)據(jù)、齒輪檢測報告、EOL NVH測試結(jié)果一一對應。

　　數(shù)據(jù)模型建立

　　(1)齒輪參數(shù)與總成EOL NVH數(shù)據(jù)表現(xiàn)的關系研究

　　根據(jù)“齒輪參數(shù)-總成EOL NVH數(shù)據(jù)表現(xiàn)”模型得到貢獻度分布因子，其中ffβ RIGHT與INVOLUTE ANGLE ERROR VARIATION RIGHT兩個參數(shù)對減速器的EOL NVH性能表現(xiàn)存在著較為明顯的貢獻。對貢獻度較高的因子進行相關性計算，得到減速器主嚙合階次的1倍頻高轉(zhuǎn)速區(qū)間NVH測試值與ffβ RIGHT和 INVOLUTE ANGLE ERROR VARIATION RIGHT兩個參數(shù)間存在著一定的相關性的結(jié)論，且主要趨勢均為負相關。

　　在完成模型訓練后，我們使用未參與模型訓練的9組數(shù)據(jù)對模型預測的準確性進行校驗。預測準確率為77.78%，其中兩個偏差值也為臨近類別(B-C)，未有明顯的偏差出現(xiàn)，校驗結(jié)果證明模型可信度較高。

　　(2)珩齒主軸振動與齒輪參數(shù)的關系研究

　　根據(jù)“齒輪參數(shù)-總成EOL NVH數(shù)據(jù)表現(xiàn)”模型得到的貢獻度因子，我們發(fā)現(xiàn)對該型減速器EOL NVH性能影響最大的兩個齒輪參數(shù)為ffβ RIGHT和INVOLUTE ANGLE ERROR VARIATION RIGHT，而ffβ RIGHT本身的分布范圍較窄，在實際加工過程中優(yōu)化的空間相對較小，因此，本文優(yōu)先對 INVOLUTE ANGLE ERROR VARIATION RIGHT參數(shù)進行探討，此外，同樣采用隨機森林模型對相關數(shù)據(jù)進行建模，獲得貢獻度分布因子，發(fā)現(xiàn)主軸2 000r/min時的X向振動對齒輪的 INVOLUTE ANGLE ERROR VARIATION RIGHT參數(shù)質(zhì)量影響較為顯著。

　　同樣地，我們使用未參與模型訓練的7組數(shù)據(jù)對模型預測的準確性進行校驗。歸類預測準確率為71.43%，存在偏差的預測值與實際值相比，均為臨近區(qū)間的值(A-C，B-C)，沒有發(fā)生大的偏差行為。

　　三、案例改善情況回顧

　　根據(jù)數(shù)據(jù)預測模型指導，對研究對象進行多種中間軸齒加工參數(shù)調(diào)整，使其在珩齒加工過程中主軸X向振動能量降低，同時送檢驗證齒輪跟蹤齒輪參數(shù)檢測結(jié)果，使INVOLUTE ANGLE ERROR VARIATION RIGHT處于合理范圍，最終選定符合預期的齒輪珩齒加工參數(shù)。

　　研究對象按照新的中間軸齒輪加工進行珩齒加工，跟蹤研究對象優(yōu)化后的減速器NVH測試結(jié)果，總計6 000臺，研究對象減速器主嚙合階次的1倍頻高轉(zhuǎn)速區(qū)間的NVH不良率由改善前的 1.24%降低到0.15%，改善效果明顯。

　　四、結(jié)束語

　　本文從建立產(chǎn)品的EOL測試值與齒輪參數(shù)間的關系，尋找影響某型減速器某一類問題的關鍵點，并以此為紐帶，研究珩齒主軸振動與齒輪加工質(zhì)量的關系，嘗試建立一種對齒輪加工過程的實時監(jiān)測系統(tǒng)。后續(xù)可以依據(jù)具體的產(chǎn)品特性與現(xiàn)場問題，建立相關的模型數(shù)據(jù)庫和控制關鍵點，為后續(xù)齒輪加工質(zhì)量的提前預判奠定基礎，最終達到降低減速器NVH不合格率的目的。

　　參考文獻略.