基于振動(dòng)信號(hào)的齒輪故障診斷方法研究

1、本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)論文任務(wù)書設(shè)計(jì)論文題目： 基于振動(dòng)信號(hào)的齒輪故障診斷方法研究 學(xué)院： 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 專業(yè)： 通信工程 班級(jí)： 通信0801 學(xué)生： XXX 指導(dǎo)教師含職稱： XXX副教授專業(yè)負(fù)責(zé)人： XXX 1設(shè)計(jì)論文的主要任務(wù)及目標(biāo)(1)查閱齒輪振動(dòng)信號(hào)特征提取相關(guān)資料，寫出文獻(xiàn)綜述，開題報(bào)告等。(2)運(yùn)用所掌握的振動(dòng)信號(hào)提取方法，運(yùn)用matlab仿真齒輪的原始故障信號(hào)。2設(shè)計(jì)論文的根本要求和內(nèi)容(1)查閱資料，了解該領(lǐng)域的歷史，現(xiàn)況，開展及問(wèn)題，寫出文獻(xiàn)綜述。 (2)掌握齒輪故障信號(hào)的小波分析，時(shí)頻域分析，EMD分析，完成中期檢查。 (3)運(yùn)用matlab進(jìn)行信號(hào)處理仿真，并寫出畢業(yè)論

2、文。(4)在完成上述工作的根底上，準(zhǔn)備畢業(yè)論文辯論。主要參考文獻(xiàn)高珍，馬金山，熊曉燕齒輪故障診斷的小波分析方法J機(jī)械管理開發(fā)，2005，2(83)：1-2高偉基于改良的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾男D(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)特征提取J汽輪機(jī)技術(shù)，2021，504：293-2964進(jìn)度安排設(shè)計(jì)論文各階段名稱起 止 日 期1文獻(xiàn)查閱、閱讀，準(zhǔn)備文獻(xiàn)綜述、英文翻譯2月14日2月29日2整理出信號(hào)的時(shí)頻域分析及EMD方法分析方法3月1日4月1日3中期報(bào)告撰寫、中期檢查4月2日4月11日4基于matlab實(shí)現(xiàn)信號(hào)振動(dòng)提取與齒輪故障診斷研究4月12日5月15日5畢業(yè)論文的修改，準(zhǔn)備畢業(yè)辯論5月16日畢業(yè)摘 要隨著科學(xué)技術(shù)的不斷開展

3、，機(jī)械設(shè)備向著高性能、高自動(dòng)化、高效率和高可靠性的方向開展。齒輪箱因?yàn)榫哂袀鲃?dòng)比固定、傳動(dòng)轉(zhuǎn)矩大、結(jié)構(gòu)緊湊等優(yōu)點(diǎn)，因此齒輪箱是用于改變轉(zhuǎn)速和傳遞動(dòng)力的最常用的傳動(dòng)部件，是機(jī)械設(shè)備的一個(gè)重要組成局部，也是最容易發(fā)生故障的一個(gè)部件。而在機(jī)械設(shè)備中，齒輪的使用頻率很高，因此齒輪的故障診斷技術(shù)對(duì)機(jī)器的使用質(zhì)量和使用壽命都起了非常重要的作用。本文從時(shí)域、頻域，時(shí)頻域和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸膺M(jìn)行了齒輪故障診斷的方法研究。時(shí)域分析主要應(yīng)用時(shí)域特征參數(shù)分析方法進(jìn)行故障特征參數(shù)的提取，頻域分析主要通過(guò)快速傅里葉變化，從頻譜圖上進(jìn)行齒輪正常狀態(tài)和故障狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的比照分析。時(shí)頻域分析主要是通過(guò)一維三層離散小波變換，把原始信

4、號(hào)細(xì)化為三層，每層又分為高頻信號(hào)和低頻信號(hào)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庵饕窃邶X輪故障振動(dòng)信號(hào)中的實(shí)際應(yīng)用，對(duì)采集到齒輪四種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)通過(guò)EMD分解，提取了故障信號(hào)的特征信息，為識(shí)別故障類型提供了有效的分析手段。故障信息特征提取是齒輪故障診斷中最關(guān)鍵、最重要的問(wèn)題之一，它直接關(guān)系到齒輪故障診斷的準(zhǔn)確性和早期故障預(yù)報(bào)的可靠性。關(guān)鍵詞：齒輪；故障診斷；小波變換；經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸釧BSTRACTWith the continuous development of science and technology,machinery and equipment are toward the direction of

5、the development of the high-performance, high automation, high efficiency and high reliability . Gear box has the advantages of the transmission ratio fixed, the drive torque, compact gear box is the most commonly used to change the speed and transmission of power transmission components. It is an i

6、mportant component of the machinery and equipment, but is also a part of the most prone to failure. And of the machinery and equipment, the gear is a high frequency of use , so the gear fault diagnosis technology have played a very important role for the use of the quality and service life of the ma

7、chine. The article is from time domain, frequency domain, time-frequency domain, the empirical mode decomposition to study the gear fault diagnosis. Time-domain analysis of the main application domain characteristic parameters of analytical methods for fault feature parameter extraction, frequency d

8、omain analysis of fast Fourier transform, the gear normal state and fault state comparative analysis of the vibration signal from the spectrogram. Time-frequency analysis is one-dimensional three-layer discrete wavelet transform, the original signal is subdivided into three layers, each layer is div

9、ided into high-frequency signals and low-frequency signals. Empirical mode decomposition is the practical application of fault vibration signals of gearbox fault signal feature information extracted by EMD, the collected vibration signals in gear four states provide an effective analytical tools to

10、identify the type of fault. Fault information feature extraction is the most critical in gearbox fault diagnosis, one of the most important issues, is directly related to gearbox fault diagnosis accuracy and reliability of early fault prediction.Keywords：Gear，F(xiàn)ault Diagnosis，Wavelet Transform，Empiri

11、cal Mode Decomposition目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc326772978 前 言 PAGEREF _Toc326772978 h 1 HYPERLINK l _Toc326772979 第1章 緒論 PAGEREF _Toc326772979 h 2 HYPERLINK l _Toc326772980 第節(jié) 齒輪故障診斷的簡(jiǎn)介及意義 PAGEREF _Toc326772980 h 2 HYPERLINK l _Toc326772981 齒輪故障診斷一般步驟 PAGEREF _Toc326772981 h 2 HYPERLINK l

12、_Toc326772982 齒輪故障診斷的方法 PAGEREF _Toc326772982 h 2 HYPERLINK l _Toc326772983 齒輪故障診斷的意義 PAGEREF _Toc326772983 h 3 HYPERLINK l _Toc326772984 第節(jié) 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢(shì) PAGEREF _Toc326772984 h 4 HYPERLINK l _Toc326772985 第節(jié) 本文研究的主要內(nèi)容 PAGEREF _Toc326772985 h 6 HYPERLINK l _Toc326772986 第節(jié) 本章小結(jié) PAGEREF _Toc326772986 h

13、 6 HYPERLINK l _Toc326772987 第2章 齒輪故障診斷根底 PAGEREF _Toc326772987 h 7 HYPERLINK l _Toc326772988 第節(jié) 齒輪故障常見形式 PAGEREF _Toc326772988 h 7 HYPERLINK l _Toc326772989 齒面磨損 PAGEREF _Toc326772989 h 7 HYPERLINK l _Toc326772990 齒面膠合和擦傷 PAGEREF _Toc326772990 h 7 HYPERLINK l _Toc326772991 齒面接觸疲勞點(diǎn)蝕、削落 PAGEREF _Toc3

14、26772991 h 8 HYPERLINK l _Toc326772992 彎曲疲勞和斷齒 PAGEREF _Toc326772992 h 8 HYPERLINK l _Toc326772993 第節(jié) 齒輪常見故障征兆 PAGEREF _Toc326772993 h 8 HYPERLINK l _Toc326772994 設(shè)備在外觀方面的故障征兆 PAGEREF _Toc326772994 h 8 HYPERLINK l _Toc326772995 齒輪在性能方面的故障征兆 PAGEREF _Toc326772995 h 9 HYPERLINK l _Toc326772996 第節(jié) 齒輪振動(dòng)

15、信號(hào)的特征分析 PAGEREF _Toc326772996 h 9 HYPERLINK l _Toc326772997 齒輪軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率及其各次諧波 PAGEREF _Toc326772997 h 9 HYPERLINK l _Toc326772998 齒輪的嚙合頻率 PAGEREF _Toc326772998 h 10 HYPERLINK l _Toc326772999 由調(diào)制效應(yīng)而產(chǎn)生的邊頻帶 PAGEREF _Toc326772999 h 11 HYPERLINK l _Toc326773000 齒輪振動(dòng)的特征頻率 PAGEREF _Toc326773000 h 12 HYPERLINK

16、 l _Toc326773001 幾種特殊狀態(tài)齒輪的頻域特征 PAGEREF _Toc326773001 h 13 HYPERLINK l _Toc326773002 第節(jié) 齒輪故障診斷試驗(yàn)臺(tái)及齒輪振動(dòng)信號(hào)簡(jiǎn)介 PAGEREF _Toc326773002 h 14 HYPERLINK l _Toc326773003 第節(jié) MATLAB簡(jiǎn)介及在故障診斷中的應(yīng)用 PAGEREF _Toc326773003 h 15 HYPERLINK l _Toc326773004 第節(jié) 本章小結(jié) PAGEREF _Toc326773004 h 17 HYPERLINK l _Toc326773005 第3章 齒

17、輪故障診斷時(shí)域方法分析 PAGEREF _Toc326773005 h 18 HYPERLINK l _Toc326773006 第節(jié) 時(shí)域分析的根本理論 PAGEREF _Toc326773006 h 18 HYPERLINK l _Toc326773007 時(shí)頻域分析 PAGEREF _Toc326773007 h 18 HYPERLINK l _Toc326773008 第節(jié) 小波變換 PAGEREF _Toc326773008 h 19 HYPERLINK l _Toc326773009 連續(xù)小波變換 PAGEREF _Toc326773009 h 20 HYPERLINK l _To

18、c326773010 離散小波變換 PAGEREF _Toc326773010 h 21 HYPERLINK l _Toc326773011 第節(jié) 一維離散小波MATLAB中實(shí)現(xiàn)方法 PAGEREF _Toc326773011 h 23 HYPERLINK l _Toc326773012 第節(jié) 基于一維離散小波對(duì)齒輪故障診斷的研究 PAGEREF _Toc326773012 h 23 HYPERLINK l _Toc326773013 第節(jié) 頻域分析在齒輪故障診斷中的應(yīng)用 PAGEREF _Toc326773013 h 26 HYPERLINK l _Toc326773014 3.5.1 MA

19、TLAB中的FFT變換 PAGEREF _Toc326773014 h 27 HYPERLINK l _Toc326773015 頻譜分析 PAGEREF _Toc326773015 h 27 HYPERLINK l _Toc326773016 第節(jié) 本章結(jié)論 PAGEREF _Toc326773016 h 30 HYPERLINK l _Toc326773017 第4章 基于EMD的齒輪故障診斷 PAGEREF _Toc326773017 h 31 HYPERLINK l _Toc326773018 第節(jié) 基于EMD經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾恼駝?dòng)信號(hào)特征提取 PAGEREF _Toc326773018

20、h 31 HYPERLINK l _Toc326773019 EMD的研究背景 PAGEREF _Toc326773019 h 31 HYPERLINK l _Toc326773020 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)方法原理 PAGEREF _Toc326773020 h 31 HYPERLINK l _Toc326773021 基于EMD的振動(dòng)信號(hào)特征提取分析 PAGEREF _Toc326773021 h 33 HYPERLINK l _Toc326773022 第節(jié) 基于EMD對(duì)齒輪故障診斷的研究 PAGEREF _Toc326773022 h 37 HYPERLINK l _Toc326773

21、023 第節(jié) 針對(duì)仿真出來(lái)的波形進(jìn)行分析 PAGEREF _Toc326773023 h 43 HYPERLINK l _Toc326773024 第節(jié) 本章小結(jié) PAGEREF _Toc326773024 h 43 HYPERLINK l _Toc326773025 第5章 結(jié)論 PAGEREF _Toc326773025 h 44 HYPERLINK l _Toc326773026 第節(jié) 本文結(jié)論 PAGEREF _Toc326773026 h 44 HYPERLINK l _Toc326773027 參考文獻(xiàn). PAGEREF _Toc326773027 h 45 HYPERLINK l

22、 _Toc326773028 致 謝 PAGEREF _Toc326773028 h 47前 言機(jī)械設(shè)備中大局部是旋轉(zhuǎn)機(jī)械，覆蓋著動(dòng)力、電動(dòng)、化工、冶金、機(jī)械制造等重要工程領(lǐng)域，是工廠的關(guān)鍵設(shè)備，起工況狀態(tài)不僅影響機(jī)器設(shè)備本身的運(yùn)行，而且還會(huì)對(duì)后續(xù)生產(chǎn)造成損失，嚴(yán)重會(huì)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)造成巨大損失或機(jī)毀人亡的后果。而齒輪傳動(dòng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最為普遍的機(jī)械結(jié)構(gòu)。齒輪傳動(dòng)多以齒輪箱的結(jié)構(gòu)出現(xiàn)，它是目前廣泛采用的主要傳動(dòng)形式之一。雖然齒輪從設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)、材料到制造等方面已相當(dāng)成熟和標(biāo)準(zhǔn)。但仍然難以防止諸如磨損、剝落、點(diǎn)蝕、裂紋等常發(fā)生的故障。研究說(shuō)明，齒輪箱80的故障由齒輪引發(fā)的；而90的齒輪故障都是局部故障

23、，例如裂紋、崩齒等。特別對(duì)于大型機(jī)械設(shè)備對(duì)齒輪故障進(jìn)行檢測(cè)和診斷更是重要，因此研究齒輪故障診斷意義重大。齒輪裝置在運(yùn)行中與其運(yùn)行狀態(tài)有關(guān)的征兆由溫度、噪聲、振動(dòng)、潤(rùn)滑油中磨損物的含量及形態(tài)、齒輪傳動(dòng)軸的扭轉(zhuǎn)振動(dòng)和扭矩、齒輪齒根應(yīng)力分布等構(gòu)成?；谶@些因素產(chǎn)生了多種故障診斷技術(shù)，如(1)振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)與診斷方法。目前大多數(shù)的齒輪故障診斷技術(shù)均以振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象，從時(shí)域、頻域、時(shí)頻聯(lián)合域不同的角度對(duì)其分析和解釋。(2)模態(tài)分析與參數(shù)識(shí)別法。(3)磨屑剩余物測(cè)定法。其主要包括鐵譜法、磁塞法、光譜法等。(4)聲學(xué)法。此方法易受背景噪聲的影響，使得分析結(jié)果與實(shí)際情況出入較大。(5)溫度監(jiān)測(cè)法。對(duì)壓痕、裂

24、紋等典型故障無(wú)檢測(cè)能力。而目前效果最好并最廣泛應(yīng)用的是通過(guò)振動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)和診斷在時(shí)頻域進(jìn)行分析的方法。第1章 緒論第節(jié) 齒輪故障診斷的簡(jiǎn)介及意義齒輪故障診斷一般步驟齒輪工作時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)是反響齒輪傳動(dòng)質(zhì)量的重要指標(biāo)，齒輪系統(tǒng)的振動(dòng)不但會(huì)產(chǎn)生噪聲和導(dǎo)致傳動(dòng)系統(tǒng)的不穩(wěn)定，而且會(huì)使傳動(dòng)系統(tǒng)失效而產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。實(shí)踐證明采用振動(dòng)監(jiān)測(cè)對(duì)齒輪進(jìn)行在線故障診斷是一種行之有效的方法1。齒輪故障診斷過(guò)程一般分為三個(gè)步驟：一是診斷信息的提取，二是故障特征提取，三是狀態(tài)識(shí)別和故障診斷。其中故障特征的提取是診斷過(guò)程中的關(guān)鍵2。對(duì)于確保運(yùn)轉(zhuǎn)的機(jī)器平安工作有效地方法是工況監(jiān)視和故障診斷，但是二者是不等同概念，卻又統(tǒng)一于動(dòng)態(tài)

25、系統(tǒng)中。工況監(jiān)視的任務(wù)是判斷動(dòng)態(tài)系統(tǒng)是否偏離正常功能和監(jiān)視器開展趨勢(shì)，預(yù)防突發(fā)性故障產(chǎn)生。一旦偏離正常功能，應(yīng)迅速做出調(diào)整，使工況恢復(fù)正常。如果系統(tǒng)某個(gè)環(huán)節(jié)存在故障，就要進(jìn)一步查明故障原因及位置，這就是診斷。因此，工況監(jiān)視是故障診斷的根底3。而信號(hào)分析是工況監(jiān)視和故障診斷中最重要的方法。它的目的是找出原始信號(hào)簡(jiǎn)單而有效的轉(zhuǎn)變，這樣在信號(hào)中包含的一些重要信息就可以被發(fā)現(xiàn)。然后，那些信號(hào)中的突顯的特征可以被提取出來(lái)，應(yīng)該用于故障診斷中4。齒輪診斷方法中，振動(dòng)信號(hào)的分析方法應(yīng)用最廣泛，技術(shù)也較成熟，成為齒輪故障診斷的主要技術(shù)。振動(dòng)信號(hào)的分析方法中時(shí)域分析、頻域分析、包絡(luò)分析、頻率波動(dòng)分析、共振解調(diào)分

26、析等均有較好的效果5。根據(jù)振動(dòng)和噪聲為信息載體，齒輪的精密診斷可進(jìn)行如下分類見圖11，在這些診斷方法中，目前應(yīng)用較多仍是時(shí)域分析、頻域分析、倒頻域分析等6。齒輪精密診斷法振動(dòng)噪聲(1)功率法(2)相關(guān)法(3)雙譜 1.頻域分析2.倒頻域分析(1)低頻時(shí)域平均(2)時(shí)域波形(3)調(diào)幅解調(diào)(4)相位調(diào)節(jié)5.時(shí)序分析(1)時(shí)序參數(shù)(2)最大墑譜6.時(shí)頻分析(1)短時(shí)FFT(2)維格納分布(3)小波分布4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.倒頻域分析圖11齒輪精密診斷分類6齒輪作為機(jī)械設(shè)備中一種必不可少的連接和傳遞動(dòng)力的通用零部件，在金屬切削機(jī)床、航空、電力系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)機(jī)械、運(yùn)輸機(jī)械、冶金機(jī)械等現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備中得到了廣泛的應(yīng)用

27、。在今天科學(xué)技術(shù)飛速開展的時(shí)代，機(jī)械裝備向著大型化、高效率、自動(dòng)化和高性能的方向開展。齒輪箱由于具有傳動(dòng)比固定、傳動(dòng)轉(zhuǎn)矩大、結(jié)構(gòu)緊湊等優(yōu)點(diǎn)，是用于改變轉(zhuǎn)速和傳遞動(dòng)力的最常用的傳動(dòng)部件，是機(jī)械設(shè)備的一個(gè)重要組成局部，也是故障易于發(fā)生的一個(gè)部件，其運(yùn)行狀態(tài)對(duì)整機(jī)的工作性能有很大的影響。齒輪失效又是誘發(fā)機(jī)器故障的重要因素。據(jù)統(tǒng)計(jì)，傳動(dòng)機(jī)械中80的故障是由齒輪引起的，旋轉(zhuǎn)機(jī)械中齒輪故障占其故障的10左右。齒輪故障將直接影響設(shè)備的平安可靠運(yùn)行，會(huì)降低生產(chǎn)效率和加工精度。隨著設(shè)備的逐漸大型化、自動(dòng)化、連續(xù)化、高速化和復(fù)雜化，齒輪的故障和失效給整個(gè)生產(chǎn)和社會(huì)造成的損失越來(lái)越大。一些處于連貫工作狀態(tài)的設(shè)備，由

28、于齒輪的意外故障造成的停機(jī)停產(chǎn)的損失很難估計(jì)。因此采用先進(jìn)技術(shù)對(duì)齒輪進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，可實(shí)現(xiàn)齒輪由事后維修、定期維修到事前維修的根本轉(zhuǎn)變，減少一些不必要的經(jīng)濟(jì)損失，進(jìn)而創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。第1.2節(jié) 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)振動(dòng)信號(hào)分析被廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的工況監(jiān)視和故障診斷中。開展了大量的方法，像功率譜、平均時(shí)間域、適應(yīng)噪音刪除、解調(diào)制分析、時(shí)間序列分析等。傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)已經(jīng)被證明在機(jī)械故障學(xué)中非常有用的。然而，在某些應(yīng)用方面仍有困難，如對(duì)存在裂紋的齒輪齒面系統(tǒng)和往復(fù)式動(dòng)力機(jī)汽缸外表的檢測(cè)8。由于齒輪裂紋故障產(chǎn)生的沖擊使振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生瞬變，因此，這些待處理的信號(hào)是非穩(wěn)態(tài)信號(hào)。

29、但是，現(xiàn)在大局部廣泛應(yīng)用的信號(hào)處理技術(shù)都是基于穩(wěn)態(tài)信號(hào)假設(shè)的前提條件下，對(duì)處理非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，新型診斷技術(shù)被提出。如：時(shí)間頻率分布、小波分析和更高的次序統(tǒng)計(jì)15。等認(rèn)為快速傅里葉變換FFT是眾多用于故障診斷的信號(hào)分析方法中最廣泛使用的方法之一，但是像傳統(tǒng)的信號(hào)分析方法一樣，快速傅里葉變化適用于穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分析，而對(duì)于非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，如振動(dòng)信號(hào)，F(xiàn)FT不適用。由于機(jī)械的故障信號(hào)可能包含在非穩(wěn)態(tài)信號(hào)中，所以非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分析至關(guān)重要。對(duì)非穩(wěn)態(tài)信號(hào)分析中，常用的有Wigner-Ville分布法WVD和短時(shí)傅里葉變換STFT。對(duì)于WVD，即使信號(hào)的支持區(qū)不相互重疊，對(duì)時(shí)頻平面有干擾，這樣會(huì)誤導(dǎo)信號(hào)分析?；赪VD

30、的缺點(diǎn)又提出了Choi-Willams分布法CWD和錐形分布法CSD等。而對(duì)于STFT缺點(diǎn)在于，對(duì)于所有頻率STFT都提供不變的分辨率，由此得到的時(shí)頻分析窗口具有固定的大小，而對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)，需要時(shí)頻窗口具有可調(diào)的性質(zhì)，即要求在高頻局部具有較好的時(shí)間分辨率特性，而在低頻局部具有較好的頻率分辨率特性。基于短時(shí)傅里葉變換的缺點(diǎn)，小波變換和連續(xù)小波變化被提出并被應(yīng)用于故障診斷的各個(gè)階段16。小波變換不同于其他非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分析方法，是因?yàn)樗拇皩捒梢噪S頻率的增高而縮小，它開展了加窗傅里葉變換的局部思想，并滿足高頻信息分辨率較高的要求。目前，一般認(rèn)為離散小波分析、多分辨率分析、連續(xù)小波分析及后來(lái)開展的小

31、波包分析等都是小波理論的不同方面，是在小波理論開展的過(guò)程中不斷繁衍產(chǎn)生的，這些方面都在故障診斷的應(yīng)用中得到了表達(dá)7。，和基于連續(xù)小波變換提出了平均時(shí)間小波倒頻譜的新概念，在這概念的根底上建立起兩種故障診斷的新方法：頻譜比較法SCM和特征能量法FEM。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了基于使用Morlet小波的連續(xù)小波變換的TAWS可以有效地顯示齒輪故障改良8。李輝等人在通過(guò)分析齒輪箱升降過(guò)程齒輪齒根裂紋的非穩(wěn)態(tài)振動(dòng)信號(hào)說(shuō)明，基于角域平均和連續(xù)小波變換的振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)，能充分消除角域采樣信號(hào)中的噪音干擾，提高信號(hào)的信噪比，是周期性故障分量的故障特征更加突出9。Fernando H. Magnago 和Ali Ab

32、ur通過(guò)使用小波變換來(lái)分析功率系統(tǒng)瞬態(tài)故障來(lái)檢測(cè)故障位置。行波理論用來(lái)捕捉監(jiān)測(cè)線上故障點(diǎn)和繼電器之間的瞬態(tài)行程時(shí)間。小波變換可以給故障瞬態(tài)的高頻元素提供時(shí)間分辨率。用傳送線的行波理論，把瞬態(tài)信號(hào)分解為模數(shù)元素。通過(guò)使用小波變換把模信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到時(shí)頻域，在兩種最低范圍內(nèi)的小波變換系數(shù)用于各種故障的故障地位10。，和提出在齒輪振動(dòng)頻率中最重要的元素是輪齒嚙合頻率、齒輪的諧頻和由調(diào)制現(xiàn)象產(chǎn)生的邊頻。邊頻在數(shù)量和振幅上的增加能反映故障狀態(tài)?？紤]到一些齒輪副和其他機(jī)器元素的振動(dòng)是全部機(jī)器振動(dòng)的一局部，基于試驗(yàn)結(jié)果，對(duì)其他振動(dòng)分析技術(shù)的應(yīng)用，如倒頻譜、時(shí)間同步平均及相關(guān)技術(shù)、時(shí)頻分布技術(shù)、穩(wěn)態(tài)分析、信號(hào)

33、模仿技術(shù)、高分辨率頻譜分析技術(shù)和高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法等的比較，發(fā)現(xiàn)對(duì)于剩余局部振動(dòng)信號(hào)的頻譜相關(guān)密度SCD方法和小波變換WT方法對(duì)齒輪裂紋診斷非常有效的技術(shù)。Jamal Moshtagh和通過(guò)使用小波變換技術(shù)提出基于EMTP軟件的分析功率分布系統(tǒng)瞬變信號(hào)的新方法，因?yàn)橛懈玫臅r(shí)間和頻率的定位特點(diǎn)，這種方法比起FFT和STFT都有明顯優(yōu)勢(shì)。之后又基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN精確故障定位技術(shù)的開展，發(fā)現(xiàn)基于結(jié)合WT和ANN的技術(shù)在故障診斷的研究中是非常有效地。TW可以相當(dāng)有效地從DS瞬變信號(hào)中提取重要的時(shí)頻特征，而ANN方法能夠在故障分類和故障定位中提供非常高精度11。而目前的齒輪故障診斷研究主要集中在振動(dòng)信號(hào)

34、處理與分析、故障機(jī)理研究、典型故障特征提取、診斷方法研究和人工智能診斷的應(yīng)用，主要表達(dá)在以下兩個(gè)方面：(1) 機(jī)理研究：故障機(jī)理研究是為了將故障隱患消除在設(shè)計(jì)階段。一般從機(jī)械動(dòng)力學(xué)出發(fā)，研究故障的原因和現(xiàn)象。齒輪故障的原因主要有制造誤差、裝配不良、超載、操作失誤等方面，在齒輪箱的部件實(shí)效中齒輪所占的比重約為60%，所以在齒輪箱的故障診斷中主要是齒輪診斷。(2) 信號(hào)處理技術(shù)：振動(dòng)信號(hào)的處理和分析方法也在突飛猛進(jìn)，早期信號(hào)提取主要借助于傅里葉變換，但是計(jì)算量很大，直到FFT出現(xiàn)以后，經(jīng)典信號(hào)分析方法才得到迅猛開展。然而傅里葉變換存在頻率成分的分辨率不高、頻譜圖有畸變、隨機(jī)起伏不光滑等缺陷。而現(xiàn)在

35、小波分析是正在迅速開展的一種新分析方法，具有良好的時(shí)頻局部化特性和特別的去噪能力，因此在故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用并取得了一定的成果?；诮?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾牡湫托盘?hào)處理方法的也在逐步被廣泛應(yīng)用，尤其在信號(hào)特征提取方面有廣泛的應(yīng)用。第1.3節(jié) 本文研究的主要內(nèi)容本文以齒輪故障診斷試驗(yàn)臺(tái)產(chǎn)生的齒輪振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象，依據(jù)齒輪故障診斷的相關(guān)理論與分析方法，從振動(dòng)信號(hào)中獲取信息，經(jīng)過(guò)分析和處理提取故障特征信息。本文從時(shí)域分析，頻域分析，時(shí)頻分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾确矫娑歼M(jìn)行了相關(guān)分析，重點(diǎn)是通過(guò)MZTLAB軟件用小波變換和EMD對(duì)齒輪故障進(jìn)行診斷分析。第二章介紹了本文中四種齒輪振動(dòng)信號(hào)的來(lái)源，并對(duì)信號(hào)分析及處

36、理中借助的MATLAB軟件進(jìn)行簡(jiǎn)介。 第三章介紹了時(shí)頻分析方法的應(yīng)用，重點(diǎn)使用一維三層離散小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理。第四章介紹經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾脑硪约盎诮?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾凝X輪故障信號(hào)特征提取，主要從高頻、中頻、低頻上進(jìn)行EMD分解，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)齒輪故障診斷分析。第五章結(jié)論。第1.4節(jié) 本章小結(jié)在齒輪的振動(dòng)信號(hào)為參量的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷中，因設(shè)備變工況運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定、負(fù)荷變化以及因故障產(chǎn)生大量的沖擊、摩擦等狀況，導(dǎo)致非平穩(wěn)信號(hào)的產(chǎn)生。因此基于非平穩(wěn)信號(hào)處理的方法應(yīng)運(yùn)而生。小波分析作為一種全新的信號(hào)分析手段，在信號(hào)的特征提取方面具有傳統(tǒng)傅立葉分析無(wú)可比較的優(yōu)越性，因此對(duì)于齒輪故障這樣的復(fù)雜信號(hào)，小波分析是

37、比較適宜的信號(hào)處理方法。而EMD方法是一種自適應(yīng)的信號(hào)分解方法，能把復(fù)雜的信號(hào)分解為有限的根本模式分量(IMF)之和，每一個(gè)IMF分量可以是幅度或頻率調(diào)制的。因此，可以有效地提取齒輪故障振動(dòng)信號(hào)中的故障信息。第2章 齒輪故障診斷根底齒輪傳動(dòng)是應(yīng)用最廣泛的一種機(jī)械傳動(dòng)方式，齒輪傳動(dòng)的主要優(yōu)點(diǎn)是傳動(dòng)功率和速度的范圍很廣，傳動(dòng)比精確、可靠，傳動(dòng)效率較高，工作可靠，壽命長(zhǎng)，結(jié)構(gòu)緊湊。因此在眾多機(jī)械設(shè)備中都采用了齒輪傳動(dòng)的方式，小到玩具汽車，大到輪船、飛機(jī)，甚至一些與國(guó)民經(jīng)濟(jì)息息相關(guān)的大型機(jī)械裝置。長(zhǎng)時(shí)間使用的齒輪必然會(huì)失效。由于齒輪傳動(dòng)的環(huán)境不同失效的形式也是不盡相同的，但無(wú)論是哪種失效形式都會(huì)對(duì)機(jī)械

38、裝置產(chǎn)生影響，小到機(jī)械振動(dòng)加劇，大到機(jī)毀人亡的慘劇。所以，對(duì)齒輪故障的診斷顯得尤為重要。所謂防患于未然，在悲劇發(fā)生前，診斷出齒輪或齒輪箱的故障，從而停止或更換失效齒輪，防止事故產(chǎn)生。第2.1節(jié) 齒輪故障常見形式通常齒輪投入使用后，要是操作維護(hù)不善或者制造不良的話，就會(huì)致使齒輪失去正常功能而失效。常見的齒輪失效形式有：齒輪磨損、齒面膠合和擦傷、齒面接觸疲勞、彎曲疲勞和斷齒。2齒面磨損齒輪在嚙合過(guò)程中，往往會(huì)在齒輪接觸外表上出現(xiàn)材料摩擦損傷的現(xiàn)象，要是損傷量不影響齒輪在預(yù)期壽命內(nèi)應(yīng)具備的功能的磨損，成為正常磨損。要是齒輪使用不當(dāng)，或者在接觸面間存在硬質(zhì)顆粒，及潤(rùn)滑油供給缺乏或者清潔不到位，就會(huì)引起

39、齒輪的早期磨損，有細(xì)小的顆粒分散出來(lái)，致使接觸外表發(fā)生尺寸變化，重量損失，并使齒形改變，齒厚變薄，噪聲增大等嚴(yán)重磨損，并使齒輪失效。磨損失效形式有磨粒磨損、腐蝕磨損和齒輪斷面沖擊磨損。齒面膠合和擦傷 齒輪兩嚙合齒面的金屬發(fā)生膠合磨損是在一定壓力下直接接觸的，焊合后有相對(duì)運(yùn)動(dòng)，金屬?gòu)凝X面撕落，或從一個(gè)齒面向另一個(gè)齒面轉(zhuǎn)移而引起損傷的現(xiàn)象，這是一種比較嚴(yán)重的損傷形態(tài)。它通過(guò)接觸面局部發(fā)生粘合，導(dǎo)致接觸面上有小顆粒被拉拽出來(lái)，這樣反復(fù)進(jìn)行屢次運(yùn)動(dòng)而使齒面發(fā)生破壞。齒面膠合和擦傷一般發(fā)生在重載或高速的齒輪傳動(dòng)中，主要是由于潤(rùn)滑條件不適合而導(dǎo)致齒面間的油膜破裂。齒面接觸疲勞點(diǎn)蝕、削落齒輪在嚙合過(guò)程中，既

40、有相對(duì)滾動(dòng)，也有相對(duì)滑動(dòng)。這兩種力的作用使齒輪外表層深處產(chǎn)生脈動(dòng)循環(huán)變化的作用力，在作用力下會(huì)產(chǎn)生微觀的疲勞裂紋。潤(rùn)滑油進(jìn)入裂紋后，在嚙合過(guò)程中將裂紋封閉和擠壓，潤(rùn)滑油在高壓下促使疲勞裂紋蔓延和擴(kuò)展，就將齒外表的金屬微粒剝落，會(huì)形成許多麻點(diǎn)凹坑，這種破壞方式就是“點(diǎn)蝕。如果外表的疲勞裂紋擴(kuò)展得較深、較遠(yuǎn)，將許許多多麻點(diǎn)連接起來(lái)，造成大塊金屬脫落，這種現(xiàn)象就成為“剝落。剝落和點(diǎn)蝕形成的機(jī)理相同，無(wú)本質(zhì)區(qū)別，只是程度不同而已。彎曲疲勞和斷齒對(duì)于齒輪的彎曲疲勞，診斷的重點(diǎn)在裂紋擴(kuò)展期。齒輪彎曲疲勞斷口的特征有明顯的三個(gè)區(qū)域：裂紋源區(qū)、疲勞裂紋擴(kuò)展區(qū)和最終瞬斷區(qū)。齒輪承受載荷，如同懸梁臂，其根部受到脈

41、動(dòng)循環(huán)的彎曲應(yīng)力作用，當(dāng)這種周期性的應(yīng)力過(guò)高時(shí)，就會(huì)在根部產(chǎn)生裂紋，并逐步擴(kuò)展。當(dāng)剩余局部無(wú)法承當(dāng)外載荷時(shí)，就會(huì)發(fā)生斷齒。在齒輪工作中，由于嚴(yán)重的沖擊和過(guò)載接觸線上的過(guò)分的偏載以及材質(zhì)不勻都會(huì)引起斷齒。常見的斷齒形式有整個(gè)齒輪沿輪跟的彎曲疲勞斷裂、齒輪局部斷裂和齒輪出現(xiàn)裂紋等。第2.2節(jié) 齒輪常見故障征兆異常響聲、異常振動(dòng)設(shè)備在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的非正常聲響，是設(shè)備故障的“報(bào)警器。設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中振動(dòng)劇烈。泡冒滴漏設(shè)備的潤(rùn)滑油、齒輪油、動(dòng)力轉(zhuǎn)向系油液、制動(dòng)液等出現(xiàn)滲漏。壓縮空氣等出現(xiàn)滲漏現(xiàn)象有時(shí)是可以明顯地聽到漏氣的聲音。有特殊氣味電動(dòng)機(jī)過(guò)熱、潤(rùn)滑油竄缸燃燒時(shí)，會(huì)發(fā)散出一種特殊的氣味。電路短路、搭鐵

42、導(dǎo)線等絕緣材料燒毀時(shí)會(huì)有焦糊味。齒輪在性能方面的故障征兆功能異常指設(shè)備的工作狀況出現(xiàn)的不正常現(xiàn)象。例如：設(shè)備啟動(dòng)困難、啟動(dòng)慢、不能正常啟動(dòng)、突然自動(dòng)停機(jī)、功率缺乏、速率降低、生產(chǎn)效率降低等。這種故障的征兆比較明顯，容易發(fā)覺(jué)。過(guò)熱高溫一種原因是冷卻系統(tǒng)有問(wèn)題，是缺冷卻液或冷卻泵不工作。如果是齒輪、軸承等部位過(guò)熱，多半是因?yàn)槿睗?rùn)滑油所導(dǎo)致。油、水溫度過(guò)高或過(guò)低，設(shè)備過(guò)熱現(xiàn)象有時(shí)可以通過(guò)儀表板、警示燈反響出來(lái)，但是有時(shí)還需要進(jìn)行溫度點(diǎn)檢才能檢查出來(lái)。潤(rùn)滑油出現(xiàn)異常潤(rùn)滑油變質(zhì)較正常時(shí)間較快，可能與溫度過(guò)高等有關(guān)系。潤(rùn)滑油中金屬顆粒較多，一般與軸承等摩擦有關(guān)，可能需要更換軸承等磨損件。電學(xué)效應(yīng)：電阻、導(dǎo)

43、電性、絕緣強(qiáng)度和電位等變化。第2.3節(jié) 齒輪振動(dòng)信號(hào)的特征分析齒輪振動(dòng)信號(hào)的獲取，是通過(guò)安裝在齒輪箱上的傳感器采集。得到的是離散信號(hào)，通過(guò)對(duì)離散信號(hào)的分析，找出齒輪故障特征，從而對(duì)齒輪故障進(jìn)行診斷。這包括時(shí)域和頻域的分析及故障特征提取。2.3.1齒輪軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率及其各次諧波齒輪軸系統(tǒng)的不平衡引起的離心慣性力，使齒輪一軸系統(tǒng)產(chǎn)生強(qiáng)迫振動(dòng)，當(dāng)轉(zhuǎn)動(dòng)頻率接近齒輪軸系統(tǒng)橫向振動(dòng)的固有頻率時(shí)，將產(chǎn)生臨界轉(zhuǎn)速現(xiàn)象，轉(zhuǎn)軸大幅度的變形，又會(huì)惡化齒輪的嚙合關(guān)系，造成更大的振動(dòng)。在對(duì)于齒輪出現(xiàn)斷裂時(shí)，每轉(zhuǎn)一圈中輪齒猛烈沖擊一次，展開為傅立葉級(jí)數(shù)，其頻率結(jié)構(gòu)為轉(zhuǎn)動(dòng)頻率及其諧波。齒輪及軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率 QUOTE 為12：

44、 (21)式中， QUOTE 為齒輪及軸的轉(zhuǎn)速r/min。齒輪軸轉(zhuǎn)頻的各次諧頻為轉(zhuǎn)動(dòng)頻率 QUOTE 的整數(shù)倍，如2 QUOTE 、3 QUOTE 。2.3.2齒輪的嚙合頻率 一對(duì)嚙合齒輪，可以看作是一個(gè)具有質(zhì)量、彈簧和阻尼的振動(dòng)系統(tǒng)，其振動(dòng)方程為： QUOTE (22)式中 QUOTE 為沿作用在線齒輪的相對(duì)位移， QUOTE 為齒輪的嚙合剛度， QUOTE 為齒輪副的等效品質(zhì)， QUOTE 為齒輪受載后的平均靜彈性變形， QUOTE 為齒輪的誤差和異常造成的兩個(gè)齒輪間的相對(duì)位移(亦稱故障函數(shù))。由式(22)可見，齒輪在無(wú)異常的理想情況下亦存在振動(dòng)，且其振源來(lái)自兩局部：(1)第一局部為 QU

45、OTE ，它與齒輪的誤差和故障無(wú)關(guān)，稱為常規(guī)嚙合振動(dòng)。(2)第二局部為 QUOTE ，它取決于齒輪的嚙合剛度 QUOTE 和故障函數(shù) QUOTE ，由這一局部可以比較好地解釋齒輪信號(hào)中邊頻的存在以及它們和故障的關(guān)系。嚙合剛度 QUOTE 為周期性的變量，可以說(shuō)齒輪的振動(dòng)主要是由 QUOTE 的這種周期變化引起的。由于齒輪的嚙合剛度 QUOTE 是隨參與嚙合的齒數(shù)，即嚙合系數(shù)而變化的，這樣在齒輪的振動(dòng)信號(hào)中就必然包含了嚙合頻率及其高次諧波成分。假設(shè)齒輪副主動(dòng)輪轉(zhuǎn)速 QUOTE ，齒數(shù)為 QUOTE ，從動(dòng)輪相應(yīng)為 QUOTE ， QUOTE ，那么齒輪嚙合剛度的變化頻率(嚙合頻率)： QUOTE

46、 (23) QUOTE 分別是連個(gè)齒輪的轉(zhuǎn)頻。齒輪嚙合頻率的各次諧頻為嚙合頻率的整數(shù)倍，如2 QUOTE 、3 QUOTE 。無(wú)論齒輪處于正常還是故障狀態(tài)下，嚙合頻率振動(dòng)成分及其諧波總是存在的，但兩種狀態(tài)下的振動(dòng)水平是有差異的。2.3.3由調(diào)制效應(yīng)而產(chǎn)生的邊頻帶齒輪存在形位、幾何誤差或出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)對(duì)齒輪嚙合振動(dòng)產(chǎn)生調(diào)制作用，使得齒輪振動(dòng)信號(hào)以調(diào)制波的形式表現(xiàn)出來(lái)。從頻域上看，調(diào)制的結(jié)果是使齒輪的嚙合頻率及其諧頻周圍出現(xiàn)邊頻帶成分。調(diào)制可以分為兩種形式：幅值調(diào)制和頻率調(diào)制13。1幅值調(diào)制調(diào)幅就是載頻時(shí)域信號(hào)的幅值受到調(diào)制信號(hào)的調(diào)制，它一般是由于齒面載荷波動(dòng)對(duì)振動(dòng)幅值的影響所造成的。幅值調(diào)制的典

47、型原因通常有兩個(gè)：齒輪偏心，使齒輪嚙合時(shí)一邊緊一邊松，從而產(chǎn)生載荷波動(dòng)，使振幅按此規(guī)律周期性變化。齒輪的加工誤差(例如節(jié)距不均)及齒輪故障使齒輪在嚙合過(guò)程中產(chǎn)生短暫的“加載和“卸除效應(yīng)。參加幅值調(diào)制的兩個(gè)信號(hào)，其頻率較高的一個(gè)通常稱為載波，較低的一個(gè)那么被稱為調(diào)制波。對(duì)于齒輪信號(hào)來(lái)講，嚙合頻率成分通常是載波成分，而齒輪軸的旋轉(zhuǎn)頻率成分通常就是調(diào)制波成分。一對(duì)正常齒輪的振動(dòng)信號(hào)為：(24) QUOTE 式中： QUOTE 為振幅； QUOTE 為嚙合頻率； QUOTE 為相位角； 因?yàn)辇X輪偏心等引起的故障信號(hào)為：(25)式中： QUOTE 為調(diào)制因子； QUOTE 為調(diào)制信號(hào)的頻率；那么 QUO

48、TE 被 QUOTE 調(diào)制后，振動(dòng)波形為：(26)由式(26)可以得到，當(dāng)齒輪嚙合振動(dòng)信號(hào)被單一頻率的正弦信號(hào)調(diào)制后，時(shí)域上信號(hào)振幅大小按調(diào)制規(guī)律變化；在頻域上被調(diào)制信號(hào)譜線兩側(cè)產(chǎn)生了邊頻成分，邊帶的間隔為調(diào)制頻率。2頻率調(diào)制由于齒輪載荷不均勻、齒距不均勻以及故障造成的載荷波動(dòng)，會(huì)使扭矩產(chǎn)生波動(dòng)，從而引起齒輪轉(zhuǎn)速產(chǎn)生波動(dòng)，這種波動(dòng)表現(xiàn)在振動(dòng)上即為頻率調(diào)制。載波信號(hào)： (27)調(diào)制信號(hào)： (28)頻率調(diào)制后的信號(hào) QUOTE 為： (29)式中： QUOTE 為振幅； QUOTE 為載波頻率嚙合頻率； QUOTE 為調(diào)制頻率齒輪-軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率； QUOTE 為調(diào)制指數(shù)； QUOTE 為初位角；在

49、實(shí)際運(yùn)行的齒輪系統(tǒng)中，調(diào)頻效應(yīng)和調(diào)幅效應(yīng)總是同時(shí)存在的。齒輪載荷的變化會(huì)產(chǎn)生調(diào)幅效應(yīng)，與此同時(shí)載荷的瞬時(shí)變化也會(huì)引起齒輪角速度的跳動(dòng)，從而產(chǎn)生頻率調(diào)制14。2.3.4齒輪振動(dòng)的特征頻率151齒輪-軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率 QUOTE 及其諧頻 QUOTE ( QUOTE 2，3，4)。假設(shè)齒輪有一齒斷裂，每轉(zhuǎn)一圈，輪齒猛烈沖擊一次，展開為傅里葉級(jí)數(shù)，其頻率結(jié)構(gòu)為軸轉(zhuǎn)動(dòng)頻率及其諧頻。2齒輪的嚙合頻率 QUOTE 及其諧頻 QUOTE ( QUOTE 2，3，4)。齒輪的嚙合頻率振動(dòng)的特點(diǎn)：嚙合頻率隨轉(zhuǎn)速的變化而變化；振動(dòng)信號(hào)展開為傅里葉級(jí)數(shù)后，一般存在嚙合頻率及其諧頻；當(dāng)嚙合頻率或其高階諧頻接近或等于齒輪的

50、某階固有頻率時(shí)，齒輪產(chǎn)生強(qiáng)烈振動(dòng)；由于齒輪的固有頻率一般較高，這種強(qiáng)烈振動(dòng)振幅較小，易淹沒(méi)在噪聲中。3隱含成分。它是齒輪振動(dòng)信號(hào)功率譜上的一種頻率分量，從外表上看很像嚙合頻率分量其譜線往往在嚙合頻率附近，實(shí)際上它是加工過(guò)程中滾齒機(jī)給齒輪帶來(lái)的周期性缺陷。隱含成分存在如下特點(diǎn)：隱含成分由周期性缺陷引起，所以振動(dòng)頻譜中應(yīng)存在其高階頻率；隱含成分由一定的幾何誤差引起，工作載荷對(duì)其影響很小。4齒輪的周期性沖擊衰減振動(dòng)，主要由齒輪的局部損傷故障如齒面剝落、拉傷等引起，在齒輪轉(zhuǎn)一圈時(shí)才會(huì)撞擊一次。此衰減振動(dòng)的頻率等于齒輪的自由振動(dòng)頻率 QUOTE 。2.3.5幾種特殊狀態(tài)齒輪的頻域特征1正常齒輪的頻域特征

51、正常齒輪的信號(hào)反映在功率譜上，有嚙合頻率及其諧波分量，即有 QUOTE 也有 QUOTE ，且以嚙合頻率成分為主，其高次諧波依次減小。同時(shí)，在低頻處有齒輪軸旋轉(zhuǎn)頻率及其高次諧波。2齒輪偏心時(shí)的頻譜特征齒輪偏心是指齒輪的中心與旋轉(zhuǎn)軸的中心不重合。這種故障往往是由于加工造成的。齒輪有偏心時(shí)，將在兩個(gè)方面有所反響：一是由于齒輪的幾何偏心所引起的，以齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率為特征的附加脈沖幅值增大；二是齒輪偏心會(huì)引起以齒輪一轉(zhuǎn)為周期的載荷波動(dòng)，從而導(dǎo)致調(diào)幅現(xiàn)象，這時(shí)的調(diào)制頻率為齒輪的回轉(zhuǎn)頻率，只是它所調(diào)制的嚙合頻率要小得多。偏心嚴(yán)重時(shí)，產(chǎn)生連續(xù)屢次沖擊，當(dāng)沖擊足夠大時(shí)鼓勵(lì)箱體的固有頻率，振幅很大。3局部異常齒輪

52、的頻率特征齒輪局部異常含義很廣，包括齒根部有較大裂紋，局部齒面磨損，輪齒折斷，局部齒形誤差等。具有局部異常的齒輪，由于裂紋，折斷或齒形誤差的影響，將以旋轉(zhuǎn)頻率為主要的頻率特征，即 QUOTE ( QUOTE )。對(duì)于局部斷齒，斷齒的時(shí)域表現(xiàn)為幅值很大的沖擊振動(dòng)，而頻域上在嚙合頻率及其高次諧波附近會(huì)出現(xiàn)間隔為斷齒軸轉(zhuǎn)頻的邊頻帶；邊頻帶一般數(shù)量多、幅值較大、分布較寬。斷齒的主要特征為：(1)以齒輪的嚙合頻率及其高次諧頻為載波頻率，齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻及其倍頻為調(diào)制頻率的嚙合頻率調(diào)制。(2)以齒輪的固有頻率為載波頻率，齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻及其倍頻為調(diào)制的齒輪共振頻率調(diào)制13,16。第2.4節(jié) 齒輪故障診斷試

53、驗(yàn)臺(tái)及齒輪振動(dòng)信號(hào)簡(jiǎn)介正常及故障齒輪振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的獲取是通過(guò)一個(gè)試驗(yàn)臺(tái)，如圖21所示。在這個(gè)試驗(yàn)臺(tái)上既可以做齒輪故障振動(dòng)信號(hào)的獲取試驗(yàn)，同時(shí)也可以做轉(zhuǎn)動(dòng)軸承的故障振動(dòng)信號(hào)獲取試驗(yàn)。振動(dòng)信號(hào)的獲取是通過(guò)外部傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)的。傳感器安裝在齒輪箱體外，當(dāng)齒輪旋轉(zhuǎn)時(shí)會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)，這個(gè)振動(dòng)通過(guò)軸、軸承等連接件傳遞到齒輪箱體上，所以通過(guò)檢測(cè)齒輪箱體的振動(dòng)，來(lái)獲取齒輪的振動(dòng)信號(hào)。齒輪故障診斷試驗(yàn)參數(shù)：壓力角： QUOTE 模數(shù)： QUOTE 小齒輪齒數(shù)： QUOTE 大齒輪齒數(shù)： QUOTE 主動(dòng)輪轉(zhuǎn)速： QUOTE 齒寬： QUOTE 偏心量： QUOTE 從動(dòng)輪加載： QUOTE 采樣頻率： QUOTE 圖

54、21齒輪故障診斷試驗(yàn)臺(tái)通過(guò)試驗(yàn)獲取了四組齒輪不同狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)，分別是正常振動(dòng)信號(hào)、大偏心故障、小偏心振動(dòng)信號(hào)、局部損壞振動(dòng)信號(hào)，見表21所示。使用MATLAB軟件，顯示每種齒輪振動(dòng)信號(hào)的原始波形，如圖22。表2.1 試驗(yàn)獲取齒輪狀態(tài)類型齒輪狀態(tài)類型表示正常N大偏心故障小偏心故障局部損壞故障SA第2.5節(jié) MATLAB簡(jiǎn)介及在故障診斷中的應(yīng)用MATLAB是由美國(guó)的Mathworks公司推出的一個(gè)科技應(yīng)用軟件。MATLAB語(yǔ)言是由美國(guó)的Clever Moler博士于1980年開發(fā)的，設(shè)計(jì)者的初衷是為解決“線性代數(shù)課程的矩陣運(yùn)算問(wèn)題，名字取自矩陣Matrix和實(shí)驗(yàn)室Laboratory兩個(gè)英文單詞

55、的前三個(gè)字母，意即“矩陣實(shí)驗(yàn)室。它是一種以矩陣作為根本數(shù)據(jù)單元的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，提供了數(shù)據(jù)分析、算法實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用開發(fā)的交互式開發(fā)環(huán)境，經(jīng)歷了20多年的開展歷程。MATLAB分為總包和假設(shè)干個(gè)工具箱，隨著版本的不斷升級(jí)，它具有越來(lái)越強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算能力、更有卓越的數(shù)據(jù)可視化能力及良好的符號(hào)計(jì)算功能，逐步開展成為各種學(xué)科、多種工作平臺(tái)下功能強(qiáng)大的大型軟件，獲得了廣闊科技工作者的普遍認(rèn)可。一方面，MATLAB可以方便的實(shí)現(xiàn)數(shù)值分析、優(yōu)化分析、數(shù)據(jù)處理、自動(dòng)控制、信號(hào)處理等領(lǐng)域的數(shù)學(xué)計(jì)算；另一方面，也可以快捷實(shí)現(xiàn)計(jì)算可視化、圖形繪制、場(chǎng)景創(chuàng)立和渲染、圖像處理、虛擬顯示和地圖制作等分析處理工作。圖2.2齒輪不

56、同故障類型的振動(dòng)信號(hào)MATLAB是一種高級(jí)匯編語(yǔ)言，其特點(diǎn)有如下幾點(diǎn)：語(yǔ)言簡(jiǎn)單。MATLAB是一種解釋執(zhí)行的語(yǔ)言，語(yǔ)句采取通用數(shù)學(xué)的形式，語(yǔ)法規(guī)那么與一般結(jié)構(gòu)化高級(jí)編程語(yǔ)言如C語(yǔ)言等相差不多，并把編輯、編譯、連接、執(zhí)行功能融為一體，調(diào)試程序手段豐富、調(diào)試速度快，可以快速排除輸入程序時(shí)書寫、語(yǔ)法等方面的錯(cuò)誤。代碼短小高效。MATLAB把數(shù)學(xué)問(wèn)題的許多算法編成了大量庫(kù)函數(shù)、具有解決許多問(wèn)題的工具箱，只要熟悉算法根本特點(diǎn)、函數(shù)調(diào)用格式和參數(shù)具體意義等內(nèi)容，調(diào)用現(xiàn)成函數(shù)就可以解決自己專業(yè)領(lǐng)域的許多問(wèn)題，而不必再花時(shí)間去實(shí)現(xiàn)常規(guī)算法。在本文中，使用了小波函數(shù)工具箱。可以直接調(diào)用函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換，而

57、不用自己重新編寫好小波變換程序，EMD也一樣，只要會(huì)用其中的各種相關(guān)函數(shù)就能實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸狻＠L圖非常方便?？梢岳L制一般的二維或三維圖形如線性圖、條形圖、餅圖、散點(diǎn)圖、直方圖等，可以繪制工程特性較強(qiáng)的特殊圖形如玫瑰畫圖、極坐標(biāo)圖等。繪制不同的圖形是只需調(diào)用不同函數(shù)，使繪圖簡(jiǎn)單易行20。通過(guò)故障檢測(cè)手段的不同，可以將故障診斷分為對(duì)振動(dòng)信號(hào)的診斷、對(duì)噪聲信號(hào)的診斷、對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的診斷等，而這些診斷技術(shù)都是基于對(duì)采集信號(hào)的分析和處理，從信號(hào)中提取故障的特征，從而識(shí)別故障信號(hào)或非故障信號(hào)。信號(hào)的分析和處理是故障診斷的根底，而MATLAB軟件中，方便實(shí)現(xiàn)了對(duì)信號(hào)的處理功能，所以MATLAB在故障診斷中的

58、應(yīng)用是很重要的。第2.6節(jié) 本章小結(jié)本章簡(jiǎn)明闡述了齒輪故障診斷根底的根本原理，并重點(diǎn)介紹了齒輪振動(dòng)頻率的產(chǎn)生和組成，同時(shí)分析了正常與故障信號(hào)的頻率特征，為后面要用到得頻譜分析奠定了根底。之后介紹了齒輪故障診斷試驗(yàn)臺(tái)，并對(duì)本文中應(yīng)用MATLAB軟件進(jìn)行簡(jiǎn)介。齒輪出現(xiàn)故障時(shí)經(jīng)常產(chǎn)生沖擊，出現(xiàn)不同的調(diào)制現(xiàn)象，在頻譜圖上會(huì)出現(xiàn)不同形式的調(diào)制邊頻帶。這些調(diào)制邊頻帶的特點(diǎn)里包含有很多有用的齒輪故障信息。所以，對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)的特征提取及信號(hào)中出現(xiàn)的調(diào)制現(xiàn)象進(jìn)行認(rèn)真分析，其中如何有效地區(qū)分不同調(diào)制現(xiàn)象的振動(dòng)特征，識(shí)別邊頻帶特征，在很大程度上決定了齒輪故障診斷的成敗。所以，對(duì)調(diào)制現(xiàn)象及其邊頻帶分布特點(diǎn)進(jìn)行研究是

59、齒輪故障診斷中的一個(gè)很重要的研究課題。第3章 齒輪故障診斷時(shí)域方法分析第節(jié) 時(shí)域分析的根本理論時(shí)頻分析作為一種信號(hào)處理的新方法其利用頻率和時(shí)間的聯(lián)合分布函數(shù)從頻率和時(shí)間的角度同時(shí)來(lái)表示非平穩(wěn)信號(hào)。時(shí)頻分析方法作為現(xiàn)代信號(hào)中處理非平穩(wěn)信號(hào)的重要分支之一，在對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行分析和處理過(guò)程中，時(shí)頻分析方法克服了傳統(tǒng)基于傅里葉變換的信號(hào)分析方法不具有局部變換分析信號(hào)局部信息能力的局限性。根據(jù)其頻率和時(shí)間聯(lián)合分布函數(shù)的不同，可以把時(shí)頻分析方法分為線性時(shí)頻(線性變化)分析表示和雙線性時(shí)頻(非線性變換)表示兩種類型。線性時(shí)頻分析滿足線性疊加原理，它是在傅里葉變換的根底上演化而來(lái)的。常見的線性時(shí)頻分析方法主要

60、有短時(shí)傅里葉變換(shortTimeFourie，簡(jiǎn)稱STFT)、小波變換和Gabor展開。短時(shí)傅里葉變換(STFT)是由傅里葉變換而來(lái)，其實(shí)質(zhì)上是加窗的傅里葉變換，只是由于所加的窗函數(shù)隨著時(shí)間軸的移動(dòng)而形成信號(hào)的一種時(shí)頻表示，但是所加時(shí)間窗函數(shù)的寬度在移動(dòng)過(guò)程中是固定不變的。Gabor展開是最早的時(shí)頻表示方法，其主要是對(duì)短時(shí)傅里葉變換在時(shí)域和頻域進(jìn)行取樣的結(jié)果形成。而對(duì)于小波變換來(lái)說(shuō)，其窗函數(shù)的寬度可以根據(jù)信號(hào)的性質(zhì)進(jìn)行調(diào)整，是一種窗函數(shù)寬度可調(diào)的時(shí)頻表示方法。小波變換使用一個(gè)窗函數(shù)小波函數(shù)，時(shí)頻窗面積不變，但形狀可改變。小波函數(shù)根據(jù)需要調(diào)整時(shí)間與頻率分辨率，具有多分辨分析Multireso