基于驱动扭矩信号诊断的塑料齿轮实时磨损监测方法研究及其在智能运维中的应用

针对塑料齿轮磨损在线监测难题，研究团队创新性地提出基于驱动扭矩信号和Symmetrized Dot Pattern（SDP）图像转换的YOLO11-CLS分类方法，实现了PA齿轮运行-稳定-严重磨损三阶段诊断（准确率>96%），为塑料齿轮传动系统智能运维提供了实时、可靠的监测方案。

　　

塑料齿轮因其降噪、自润滑和低成本等优势，在智能家居、医疗设备等领域逐步替代金属齿轮，全球市场年增长率稳定在2%。然而塑料材料固有的低弹性模量和高阻尼特性导致其易出现磨损加剧、温升显著等问题，传统振动监测方法因信号微弱、易受干扰难以适用。针对这一工程痛点，重庆理工大学机械工程学院胡昭杰团队在《Results in Engineering》发表研究，创新性地利用驱动扭矩信号实现了塑料齿轮全生命周期磨损状态的精准诊断。

研究采用Symmetrized Dot Pattern（SDP）将一维扭矩信号转换为二维图像，结合YOLO11-CLS深度学习模型构建分类器。通过工业级小模数齿轮疲劳试验台（最高转速3000 r/min，负载1.27 N·m），采集PA66 1300G（30%玻璃纤维增强）齿轮在0.4 N·m/2500 r/min工况下的全寿命扭矩信号，结合高斯平滑包络分析和磨损量曲线，建立三阶段磨损模型。

【2. Framework of online wear monitoring system】

研究团队开发了"信号→图像→智能诊断"的多模态监测架构。SDP参数优化显示l=5、ζ=45°时图像特征最显著，1024点滑动窗口捕获的扭矩波动幅值ΔT与磨损程度呈正相关。

【3. Data acquisition and analysis】

实验发现：PA66 1300G磨损遵循"跑合→稳定→剧烈"三阶段规律，跑合期磨损率最高（16.4×10⁴转平均质量损失8.1mg），稳定期磨损线性增长（ΔT=0.0510），剧烈期出现裂纹扩展（ΔT>0.2295时失效）。磨损碎屑形态分析表明，低载荷下产生均匀细颗粒，高载荷导致片状剥落。

【4. Experiment verification】

YOLO11-CLS模型对三阶段诊断准确率达97.53%，误判主要发生在过渡区。设置ΔT₁=3.5ΔT₀预警、ΔT₂=4.5ΔT₀停机阈值，成功在PA66齿轮裂纹扩展前54分钟触发预警。

【5. Generalization and applications】

方法在PA46 TS200F6（准确率97.29%）、PA9T G1300A（96.41%）等材料上验证有效。在线系统在RTX 2060 Super GPU实现188ms/样本处理速度，满足实时性需求。

该研究首次建立塑料齿轮扭矩信号与磨损状态的定量关系，提出的双阈值预警机制为智能运维提供新范式。未来可通过细化剧烈磨损分期、拓展齿轮齿数范围进一步提升预测精度。论文为塑料齿轮承载设计提供基础数据，推动聚合物齿轮传动状态监测方法论的发展。