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倒频谱法在齿轮箱故障诊断中的应用.pdf

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.50M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    2009年5月 第4卷第2期 失效分析与预防 May。2009 V01．4，No．2 倒频谱法在齿轮箱故障诊断中的应用 朱晓岭，王细洋 (南昌航空大学，航空与机械工程学院。南昌330063) 【摘要】基于LABVIEW的虚拟仪器平台建立数据采集系统，实现了对齿轮进行全生命周期实验过程中采集到大量振动 信号数据，提出使用时域分析法(时域同步平均)与频域分析法(功率谱)相结合的信号处理方法对振动信号数据按齿 轮可能出现的各种运行状态加以分类，从而有霞点的应用倒频谱法对已经出现故障的齿轮箱振动信号进行分析，倒频谱 的边频带频谱识别能力有助于研究啮合频率及边频特征，进而准确诊断出齿轮故障性质，并定位出故障齿轮。实验结果 得到的齿轮各阶段运行状态数据在工程中很实用，具体涉及齿轮状态判断、故障阈值设定、故障识别及定位等用途。 [关键词]倒频谱；齿轮箱；故障诊断 【中图分类号】、眨32．8 [文献标识码]A 【文章编号】1673-6214(2009)02-0082-05 Application of Cepstrum in Gearbox Fault Diagnosis ZHU Xiao．1ing．WANG Xi．yang (School ofAeronautics＆Mechanical Engineering，航，l咖昭Hangkong University，Nanchang 330063，China) Abstract：A data acquisition system W88 designed on the basis of LABVIEⅣto collect vibration sige丑1s during the whole gear life cycle．By adopting the method of combining time synchronous averaging analysis in time domain and power spoctrum analysis in frequency domain，the vibration signal data were classified according to the running states of gears．Then the vibration signals of the faulted gearbox were analyzed by cepstrum analysis method．Cepstrum is helpful to recognize the periodic signature in side- band spectrum caused by a faulted gear and makes contribution tO fault diagnosis and fault location．The experimental results on gear llfe cycle are applicable in gear state detection，fault threshold setting，fault detection，fault location and 80 on． Key words：ce．pstrum；gearbox；fault diagnosis 0 引言 齿轮传动是机械设备最主要的传动方式，齿 轮存在多种失效形式…。齿轮失效是诱发机器 故障的重要因素。齿轮运行状态的在线监测和故 调幅解调、相位解调等)、频域分析法(功率 谱、细化谱等)、倒频谱分析法、时频域分析法 (短时傅立叶变换、Wigner分布、小波分析等)、 时间序列分析法(ARMA模型、AR模型、MA 模型等)等旺刮。每种方法都有其优势和不足之 ．处。倒频谱法在齿轮故障诊断以及其它旋转机械 障诊断对于降低设备维修费用、防止突发性事故 中得到了成功的应用"。7 J，它具有检测和分离频 具有重要的实际意义，并得到了广泛的重视和研 谱中周期性成分的能力，会使原来谱图上成族的 究。对齿轮振动信号进行分析和处理，以判断齿 边频谱线简化为倒频谱上的单根谱线，从而很好 轮的运行状况，是目前齿轮故障诊断的最主要方 法。 。 齿轮振动信号的成分很复杂，包括啮合频率 地识别出反映齿轮故障的调制频率和边频带谱 线，使频谱中的复杂周期成分变得清晰易辨，以 利于故障诊断。 及其边频、附加脉冲、轴承振动、隐含谱线等， 并且附着在齿轮箱上的振动传感器所采集的信号 1倒频谱分析法 常常是几对齿轮啮合所产生的信号之和。齿轮信 号的处理方法有：时域分析法(时域同步平均、 倒频谱分析又称二次频谱分析，是频谱的频 [收稿日期】2008年9月10日 【修订日期]2008年11月10日 【作者简介】朱晓岭(1984年一)，男，硕士研究生，主要从事机床信号检测及监控方面的研究。 万方数据
    第2期 朱晓岭，王细洋：倒频谱法在齿轮箱故障诊断中的应用 83 谱，其实质是对功率谱取对数，然后再进行频谱 的权系数而放大，所以当调制边频的幅值不大或 分析。它是将信号变换到一个新的时间域——倒 频域。倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结 信号中含有较大噪声时，倒频谱中得到的调制频 率的幅值并不明显。 构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分。 对齿轮箱中齿轮和滚动轴承出现的调制变频带， 2齿轮啮合试验 利用倒频谱可以分析出反映故障特征的调制频 率【8引，从而诊断出故障。 设齿轮振动信号为算(t)，其傅立叶变换的 实部和虚部分别为xR(k)和墨(k)，k=(0，1‘， …，詈一1)。其功率谱为 ^， 二 G,p(七)=瑶(后)+研(后)k=(o，1，…，芸一1)(1) ． 二 为消除噪声，对功率谱作多段平均对齿轮信 号，得到多段平均的功率谱G。。∽。取对数，得 到对数谱G划。(／)，对C妯(，)进行FFr分析 有‘扪： ，蕾 ．． 吒(t)=J氏B∽e‘2研妒=R。(1)+儿(1)(2) 对其取模得到倒频谱分析的幅值谱 G。。(t)=√《(t)+《(t) (3) 对其取模的平方得到倒频谱分析的功率谱 G。(t)=R：(t)+，2(t) (4) 在倒谱公式中横坐标t为时间变量，单位是 ms，即倒频率。t值大时表示在频谱图上的快速 波动和密集谐频，称高倒频率；t值小时表示频 谱图上的缓慢波动和疏散谐频，称为低倒频 室[10—11】 —‘P O ． 当对多段平均的功率谱取对数后，功率谱中 与调制边频带无关的噪声和其它信号也得到较大 齿轮试验装置为二级齿轮变速箱试验台。齿 轮箱由1．75 kr／min、4．5 kW的交流电动机驱动， 并带动同样规格的由电动机改装而成的发电机。 通过对负载发电机的电流进行控制，从而获得齿 轮变速箱不同的负荷状态。发电机的额定功率比 齿轮箱的额定功率大，以使齿轮超负荷运行，寿 命缩短，便于对齿轮作全生命周期振动信号的分 析。发电机的电流再反馈给电动机，以提高能源 利用效率。 基于LABVIEW的虚拟仪器平台建立数据采 集系统。采样频率为20kHz，每隔10min采样1 次，每次采样10 s，经A／D转换，按一定格式 转换为数据文件存储在硬盘里。每个数据文件含 2×105个采样点。齿轮变速箱上放置加速度式振 动传感器、脉冲信号发生器、扭矩传感器及速度 传感器。齿轮径向传感器采集的信号对齿轮破损 最为敏感，故以它为研究对象。本文所使用的齿 轮副传动比为1：3．3，主动轮齿数为2l，被动轮 齿数为70，齿轮啮合频率为613 Hz，负载扭矩 呈正弦变化。对齿轮进行全生命周期试验，从正 常齿轮开始进行啮合试验，一直运行至失效。共 采集数据文件339个。齿轮状态为5个轮齿完全 断裂，2个轮齿部分破裂(图1)。 图1齿轮轮齿断裂情况 Fig．1 Appearance of the ruptured gears (b) 万方数据
    失效分析与预防 第4卷 3结果和分析 由于是从动齿轮发生了轮齿破损，所以对从 动齿轮进行分析。时域分析法(时域同步平均) 与频域分析法(功率谱)相结合的信号处理方 法将振动信号数据文件按实验中齿轮出现的四种 运行状态加以分类：齿轮正常、过度磨损、轮齿 断裂、严重故障。经过时域同步平均，有效提高 了信号的信噪比，噪声信号干扰明显降低。图2 为4个数据文件的振动信号时域波形图，这4个 数据文件分别对于齿轮的4个不同状态。波形图 齿。图3为对应于这四个文件信号数据的幅值 谱，图3a显示齿轮运行良好时谱线相对集中， 主要频率表现为齿轮啮合频率厶，厶的2倍频 2fm、3倍频玩及其高次谐波最为突出；图3b、 图3c所示表明由于调制效应，谱上产生一系列 边频成分；图3d显示在出现严重故障时，齿轮 局部故障也会产生附加脉冲，在低频段上呈现出 旋转频率及其谐波成分的增加，因而谱线大量增 加。在图3a、图3b上还较容易区分各特征频 率，而从图3d中无法直接识别出边频成分的周 期信息，也很难分析出反映故障特征的调制频 率。同样，信号功率谱图也存在类似的情况：驱 中的70个波峰(或波谷)对应于齿轮的70个 动主轴在工作过程中各运动的原件相互作用，形 Angular position of gear a，(。) (a)The gear is normal Angular position of gear a，(。) (b)The gear is seriously worn Angular position of gear d，(。) (c)2 gear teeth fractured Angular position of gear a，(。) (d)5 gear teeth wholly fractured，2 teeth partly fractured 图2 不同运行状态的齿轮振动信号波形 Fig．2 Vibration signal wave profiles of the gear in different states 成各自特定的频率，并相互叠加和调制。在功率 谱图上，呈现出多族谐频的复杂波形，一般难以 识别，采用倒频谱分析后，则可以很容易识别。 率谐波的分布，要特别着眼于谐波的变化，至少 要看前3阶谐频(丘、玑、玩)。显然从功率谱 上还是可以粗略的判别出齿轮的运行状态。 图4为正常运行时功率谱图及倒频谱图；图5为 图4b整体幅度变化并不明显，也很少存在 发生故障后得到的信号功率谱图及倒频谱图。从 畸变。但从图中发现一周期为33 ms的谐波(图 啮合频率的变化判别齿轮啮合状态主要根据两 条：一是看啮合频率幅值的消长；二是看啮合频 6)。 图5 b中的低倒频率段在t=22 iIm、34 ms、 万方数据
    童 一 童 ' ∞ 罩 气 童 气 ×I伊 9 8 7 6 童5 气4 ： (b)The gear is seriously WOITI 3 2 1 0 彩 d．L．～ ： 0 l 2 3 4 5 6 7 8 9 10 f／m x10s (d)5 gear teeth wholly fractured，2 teeth partly fractured (c)2 gear teeth fractured 田3 不同运行状态的齿轮振动信号幅值谱图 Fig．3 Vibration siFlal amplitude spectrums of the gear in different states 要 U ，，Hz xl伊 (a)Power spectrunl t／ms (b)Cepmum 图4正常齿轮的振动信号的功率谱和倒频谱 Fig·4 Vibration signal power spectrum and cepstrum of the nomad gear 56ms、110ms处有较高峰值，对应频率为：^= 寺=等一钙nz，五=麦=等铋也，五= 丢=等钏nz，砖丢=面I 000刚z，主动轴 转频为正，=百1 750；=29 Hz，从动轴转频为厶： 5602_55—9 Hz，啮合频率为丘=nl×石：n2×正： 21×百1 750=’70×箬~613 Hzo 倒谱上反映了主动轴转频^，对应的倒频率 疋，从动轴转频五：、2倍的转频巩和5倍的转 频砜对应的倒频率死、乃和TI，当然五，、厶 万方数据
    失效分析与预防 第4卷 的许多倍频，高次谐波对应的倒频率集中在低频 段。图中在34 ms处有一峰值正好解释了频谱图 中出现的间隔为30 Hz左右的周期结构，其与主 驱动轴的旋转频率29 Hz吻合；啮合频率为613 Hz，在其左右相隔30 Hz均有明显的峰值；针对 幅值谱在614 Hz附近出现尖峰，进行细化谱分 析得到一族调制边带为(614±30)Hz。由此得到 主要的调制源是主动齿轮。 (a)Power spectrum (b)Cepstmm 图5齿轮故障时的振动信号功率谱和倒频谱 Fig．5 Vibration血印al power speclram and cepstrum of the faulted gear l 0．9 O．8 O．7 ∞0．6 詈” 0．4 0．3 O．2 O．1 O 图6倒频谱分析信号中的边频带：显示1周期为33 Ins谐波 Fig．6 Sideband of the cepstrum：harmonic wave with the cycle of33lm 在多对齿轮副的箱体中，某对齿轮的啮合频 率所对应的峰值较高时，表明该齿轮出现了故 障；边频带的间隔等于某轴的旋转频率时，表明 该轴上的齿轮出现了故障。由此判断，齿轮箱中 间轴振动谱的边带主要由主动轴转频调制而成。 故障发生在从动齿轮上，由最后检修的结果得到 故障性质为： 1)存在轮齿断齿，轮齿破裂情况； 2)超负荷运转，齿轮存在磨损，且局部磨 损严重； 3)载荷波动，而引起齿面剥落。 4 结论 致诊断出发生故障的趋势及得出存在严重故障的 结论； 2)频谱技术能够反映出各种频率和多簇谐 频的复杂波形，却存在边频分析能力不足的缺 点； 3)与上述方法相比，倒频谱具有如下优 点：能从复杂的边频中识别出主要的信息功率谱 及区分出边频谱中的周期成分，有助于分析啮合 频率、边频特征以及诊断齿轮故障，从各阶段信 号频谱的特点判断并预测其运行状态； 4)由故障齿轮引起的频谱中周期成分信号 特征能够被倒谱识别并检测，但对于大量部件构 成的复杂的齿轮箱系统，倒潜应用效果并不理 想¨2d”，还需结合时频域分析法、时间序列分 析法等； 5)应用齿轮故障诊断技术定期地对齿轮箱 进行状态监测并作趋势分析，及时发现故障隐 患，以保障机械设备的正常运行。 参考文献 [1]谢哩阳，姜永军．齿轮失效概率分析的串联系统相关失效模 型[J]．失效分析与预防，2006，l(1)：25-27． [2]Badaoui M E，GuiUet F，Daniere J．New applications ofthe real cepstrum to gear signals，including definition of a robust fault in- dicator[J]．Mechan／ca／Syae,n_I and Signal Processing，2004．18： 1031．1046． [3]徐科军，全书海．信号处理技术[M J．武汉：武汉理工大学出 1)从齿轮箱振动信号的时域波形图上能大 版社，2001：107．115． (下转第112页】 万方数据
    112 失效分析与预防 第4卷 材料夹杂物热压力加工带来缺陷的质量问题。从 的无损检测技术应用研究和标准制定工作。 2000年年底发现第一发至最后集中多发发现， 共计投产31个炉号，其中4个炉号中发现表层 缺陷，不同炉号中表层缺陷的弹体所占比例 3．5％到15％不等。尽管比例较小，但未找到可 靠、可行的检测办法，炮弹的功能特性决定，上 述4个炉号弹体无法用于炮弹生产，给原材料生 3 结论 +1)弹体缺陷是冶炼时卷渣混入弹体材料， 并在随后的压力加工过程中随金属流动变形而形 成的； 产厂和零件制造企业带来很大的经济损失。 2)弹体基体内的缺陷经加工暴露于弹体表 2．5预防措施的讨论 原材料夹杂物缺陷属于冶炼中某一时段工艺 出现波动引起的。冶炼时应采取去除和控制夹杂 物的新技术∞o并加强实时监控，如果钢液面出 现异常而发生卷渣，应估算出此部分钢液所形成 的钢锭，及时做好质量跟踪，采取隔离措施，防 止采用含有夹杂物的棒料生产炮弹。 面并经磁粉检测发现，而内部缺陷难以检测，因 此i运用失效分析技术、研究有效的无损检测方 法，将有利于提高炮弹生产的综合效益。 参考文献 [1]李登超．钢材质量检验[M】．北京：化学工业出版社，2008： 187．274． 检测的有效性即检出性，与被测件的状态、 [2]王瑞，刘天琦．40CrNi2Si2MoVA钢制零件磁痕显示分析[J]． 形状有关系。缺陷检出越早，损失越小。弹体生 产过程中应加强失效分析研究H J，改进现行检 测工艺规程，探索有效的检测技术和方法，根据 弹体技术状态发生变化的不同时机，增加和改进 检测项目。热压力加工中随金属的流动基体发生 较大变化，应在此状态下取样对弹体不同深度进 行磁粉检测，或者应用超声显微检测技术哺J， 更有效地检测出材料内部的细小缺陷，比成品中 检测更能起到预防作用。 失效分析与预防，2006，1(2)：53-55． [3]张栋，钟培道，陶春虎，等．失效分析[M]．北京：国防工业出 版社，2008：152-174． [4】张立蜂，王新华．连铸钢中夹杂物[J】．山东冶金，2005。27 11)：l-5． [5]李京社，李晶，毛斌．等．炼钢一连铸新技术800问[M】．北 京：冶金工业出版社，2004：213-287． [6]刘金刚，刘测，王新华．中间包夹杂物的去除与控制新技术 [J]．炼钢，2006，22(2)：30-33． [7]刘高航，刘光明．工程材料与结构失效及失效分析[J]．失效 分析与预防，2006，l(1)：6-9． 鉴于现行标准和质量判定与炮弹生产实际相 [8]吴世红，何双起．超声显微检测技术的应用研究[J】．无损检 脱节，国家应组织相关行业开展更先进、更有效 测，2007，29(5)：278-279． (上接第86页) [4]羊拯民，张成宝．基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故 [9]王凯，张永祥．齿轮裂纹故障的双谱分析[J]．机械强度。 障识别[J]．农业机械学报，2004，35(2)：129．133． 2006，(3)：346-348． [5]Fan X F，Zuo M J．CrPAIrbOX fault detection using hilbert and wavelet packet transform[J]．Mechan／ca2唧蹴Ⅲand S／gna／Pro- 湖妇，2006，20：966-982． [10]丁康，李巍华，朱小勇．齿轮及齿轮箱故障诊断实用技术 [M]．北京：机械工业出版社，2005：13-24． [1lj熊军，李风英．基于高阶倒谱的齿轮故障诊断[J]．机械传 [6]钟秉林，黄仁．机械故障诊断学[M]．北京：机械工业出版 动，2005(2)：50-52． 社。1997：125．134． [12]康海英，栾军英．基于时域平均的齿轮故障诊断[J]．工军 [7]阳明庆，孙庆鸿，张建润，等．精梳机齿轮箱体结构动力学建 械工程学院学报。2006，(1)：34-36． 模与优化[J]．东南大学学报：自然科学版，2008，38(4)：678- 682． [8]Wang w Q，Fethy I，Goharaghi M F．Assessment of gear df／ii昭e [13]DalpiA,G，Rivola A。Rubini R．Effeetivaneaa and sensitivity 0f vibration proe∞ing techniques for local fault detec6蚰in gear ￡J]．Mechan／ca／两枷and S／gna／n∞哪岖。2000．14(3)： monitoring techniques using vibration measurements[J]．Mechan- 387-412． ical勋咖砌and Signal Processing，2001，15(5)：905-922． 万方数据
    倒频谱法在齿轮箱故障诊断中的应用 作者： 朱晓岭， 王细洋， ZHU Xiao-ling， WANG Xi-yang 作者单位： 刊名： 南昌航空大学,航空与机械工程学院,南昌,330063 失效分析与预防 英文刊名： FAILIRE ANALYSIS AND PREVENTION 年，卷(期)： 2009，4(2) 0次 引用次数： 参考文献(13条) 1.谢里阳.姜永军 齿轮失效概率分析的串联系统相关失效模型[期刊论文]-国外金属加工 2006(1) 2.Badaoui M E.Guillet F.Daniere J New applications of the real cepstrumto gear signals,including definition of a robust fault indicator 2004 3.徐科军.全书海 信号处理技术 2001 4.羊拯民.尹安东 基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故障识别[期刊论文]-农业机械学报 2004(2) 5.Fan X F.Zuo M J Gearbox fault detection using hilhert and wavelet packet transform 2006 6.钟秉林.黄仁 机械故障诊断学 1997 7.阳明庆.孙庆鸿.张建润.张伟.梁金娟 精梳机齿轮箱体结构动力学建模与优化[期刊论文]-东南大学学报（自然科 学版） 2008(4) 8.Wang W Q.Fethy I.Golnaraghi M F Assessment of gear damage monitoring techniques using vibration measurements 2001(5) 9.王凯.张永祥.李军 齿轮裂纹故障的双谱分析[期刊论文]-机械强度 2006(3) 10.丁康.李巍华.朱小勇 齿轮及齿轮箱故障诊断实用技术 2005 11.熊军.李凤英.沈玉娣 基于高阶倒谱熵的齿轮故障诊断[期刊论文]-机械传动 2005(2) 12.康海英.栾军英.崔清斌.田燕.郑海起 基于时域平均的齿轮故障诊断[期刊论文]-军械工程学院学报 2006(1) 13.Dalpiaz G.Rivola A.Rubini R Effectiveness and sensitivity of vibration processing techniques for local fault detection in gear 2000(3) 相似文献(10条) 1.学位论文 范显峰 齿轮箱的故障诊断与小波分析的应用 1998 2.期刊论文 樊长博.张来斌.殷树根.陈朝晖.王朝晖.崔厚玺.FAN Changbo.ZHANG Laibin.YIN Shugen.CHEN Zhaohui.WANG Zhaohui.CUI Houxi 应用倒频谱分析法对风力发电机组齿轮箱故障诊断 -科学技术与工程2006,6(2) 针对风力发电机组齿轮箱运行环境恶劣,故障信号中调制边频带复杂这一特点,采用基于倒频谱方法对故障特征进行了分析,提高了故障诊断的准确性 ,并给出了应用实例,为风力发电机组设备管理与诊断提供了一种有效的途径. 3.学位论文 丰建中 机械故障诊断理论研究与故障诊断仪设计 1998 该文首先给出了课题的背景,综述了从振动信号中提取故障特征信息的现行方法,然后介绍了作者所做的工作:1.对齿轮和滚动轴承进行了动力学分析 ,分析归纳了齿轮和滚动轴承、轴的故障振动信号特征,并给出了齿轮振动调制信号的能量计算方法,分析出了其能量分布与故障的类型和程度有着很好的 对应关系;2.从理论上分析了用于齿轮箱故障诊断的几种有效方法:时域同步平均分析、倒频谱分析、复包络谱分析、时序模型分析、小波分析以及谐振 分析;3.设计了由PC/AT微机和80C198单片机组成的主从分布式故障诊断仪,并用它通过时域同步平均采样方法成功地提取了齿轮箱中齿轮的故障振动信号 ;4.分析了振动测试系统中干扰的来源并给出了一些抗干扰的措施;5.在实验台上进行了齿轮齿根裂纹和滚动轴承的模拟故障诊断. 4.期刊论文 朱有剑.李建.Zhu Youjian.Li Jian 基于倒频谱特征提取的齿轮箱故障诊断 -科技广场2008(8) 介绍了齿轮箱故障的特点、倒频谱分析的基本原理以及倒频谱分析在齿轮箱故障诊断中的应用.首先,用传统的傅立叶交换法对故障信号进行分析,结 果无法有效地提取故障特征;其次,对故障信号进行倒频谱分析,发现能很好地捕获故障信息.实验证明:倒频谱分析在齿轮故障诊断中具有无比的优越性. 5.期刊论文 宋也黎 齿轮箱齿轮故障的现场监测 -机械工程师2004(5) 针对齿轮箱维修的特殊性,用倒频谱法和互相关法对齿轮箱进行现场监测,找出了产生故障的部位和可能产生的原因,实践中取得了满意的效果,为及 时对齿轮箱进行维修提供了方便. 6.学位论文 刘巧珍 小波分析在机械故障诊断中的应用 2000 该文提出了以正交小波变换为基础,利用功率谱、倒频谱、Hilbert包络分析以及瞬时频率波动分析诊断齿轮故障的新方法.首先,该文利用正交小波 基(D10)将减速机箱体的振动信号变换到时间——尺度域,提取出了我们感兴趣的故障信号,并去除了低幅度的噪声和我们所不期望的信号,如负载信号.然
    后,为了进一步分析齿轮故障模式,该文又在小波分析的基础上进行了包络谱、瞬时频率波动谱、国率谱及倒频谱分析.实验结果表明,小波分析算法弥补 了傅立叶变换的不足.采取小波分析方法可以同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,从而便于提取我们感兴趣的故障信号.此外,在小波变换的基础 上对小波分解系数再进行常规谱分析是一种有效的故障诊断方法. 7.期刊论文 张金.张耀辉.黄漫国 倒频谱分析法及其在齿轮箱故障诊断中的应用 -机械工程师2005(8) 分析了齿轮传动箱振动特点,介绍了倒频谱分析的定义、诊断特点及该方法在齿轮传动箱故障诊断中的独到优点,并且举出了倒频谱分析方法在齿轮 及齿轮传动箱故障诊断中的应用实例. 8.学位论文 薛松 时频分析方法在齿轮箱故障特征提取中的研究应用 2008 本文旨在比较各种时频分析方法在齿轮和滚动轴承故障特征提取中的效果，找出适宜的特征提取方法。为此，建立了齿轮箱故障实验装置，模拟了 不同的齿轮故障和滚动轴承故障，介绍了齿轮和滚动轴承特征频率的分布特点和计算方法。 文中首先通过时域和频域指标对正常与故障信号进行 比较。再通过包络解调分析和倒频谱分析对故障信号进行特征提取，通过分析得出包络谱利用希尔波特变换能将与故障有关的信号从高频调制信号中提 取出来，从而避免了与其它低频信号干扰的混淆，对调制信号的解调具有较好的效果。倒频谱通过傅立叶变换能使原来谱图上成族的边频谱线简化为倒 频谱上的单根谱线，从而使频谱中的复杂周期成分变得清晰易辨。对于分析具有多成分边频的复杂信号，能够找出功率谱上不易发现的问题，具有较好 的效果在实际工程应用中，大量的信号都是非平稳和非线性的随机信号。本论文所研究的齿轮箱在故障状态下所产生的信号是非平稳的随机信号，针对 齿轮箱在工作过程中易出现的断齿故障，在转速、负载、测点位置变化的情况下，利用短时傅立叶变换、Choi-Williams分布分别对上述信号进行了特征 提取。比较了各种因素影响下的效果，得到上述方法对于提取齿轮故障的特征信息虽然直观，但是效果并不理想。 本文又选用断齿、齿面磨损、 滚动轴承外圈和内圈划痕故障信号，分别利用小波变换和EMD方法分解进行分解，再通过包络谱和边际谱进行特征提取，将两者的效果进行比较。得出对 于齿轮故障，利用小波分解以后作包络谱进行特征提取得到了较好的效果，利用EMD分解以后作边际谱效果没有前者的好。但是对于滚动轴承的内圈和外 圈划痕故障，利用上述的两种方法进行特征提取，效果都不理想。 针对Wigner分布对多分量信号存在交叉项的问题，利用基于EMD的Wigner分布方 法对数字仿真振动信号进行验证，得到此方法对交叉项的抑制效果很好。同时利用基于局部Hilbert边际谱的方法对滚动轴承内圈和外圈划痕故障信号进 行特征提取，达到比较好的效果。 9.期刊论文 戚晓利.潘紫微.QI Xiao-li.PAN Zi-wei 频谱分析法在齿轮箱故障诊断中的应用 -安徽工业大学学报 （自然科学版）2006,23(4) 利用各种频谱分析手段(细化功率谱和倒频谱)对某轧钢厂齿轮箱振动信号进行了全面分析,发现整个传动装置产生的不平衡导致齿轮箱振动异常,经 过装配调整,并做了动平衡试验,有效地解决了这一问题. 10.学位论文 余红英 机械系统故障信号特征提取技术研究 2005 机械故障诊断包括信号测量、特征提取、状态诊断和状态分析四个步骤，其中最关键的问题是故障信号的特征提取。旋转机械在机械设备中数量最 多应用最广，是设备状态监测与故障诊断的重点。本文以齿轮箱传动系统为研究对象，研究齿轮和轴承故障信号特征提取的新理论与新方法，主要完成 以下研究工作： 1.研究了齿轮箱各部件典型故障所产生的振动信号的特征，建立了齿轮与滚动轴承振动信号的数学模型；分析了齿轮箱典型故障 所产生的振动对位移、速度、加速度及高阶加速度信号的不同影响；建立了齿轮箱系统的实验装置；研究并改进了时域平均技术，并利用该方法把各个 齿轮的振动信号从齿轮箱总的振动信号中提取出来，实现齿轮振动信号的分离。研究了应用包络细化解调技术、倒频谱分析技术等方法提取齿轮与滚动 轴承故障特征信息的优缺点。 2.讨论了小波基函数选取对信号特征提取的影响，提出一种基于复Morlet小波和连续小波变换的包络检波新算法。 新方法用傅立叶变换快捷计算小波变换系数，得到能够反映信号全貌的尺度包络谱，通过该包络谱能够很容易的确定是否存在瞬时冲击及冲击信号所在 频带。该分析过程在全频带内自动进行，无须先验知识与人工干预，便于利用计算机进行故障自动识别。 3.详细论述了基于小波变换的奇异性检 测理论，重点研究了基于B样条二进小波变换及其快速算法—多孔算法，以及基于小波变换模极大值理论的信号奇异性检测方法。根据信号和噪声模极大 值的尺度变换特性，提出了利用相邻两级细节信号的乘积作为检测信号求解多尺度模极大值分布图的方法，新方法根据模极大值的位置实现信号奇异点 的精确定位，达到增强信号和抑制噪声的目的。并把该方法成功的应用于滚动轴承故障信号奇异性的检测，为设备故障诊断提供了一种新的方法。 4.研究了非线性时间-频率分布在故障特征提取中的应用。针对复杂机械故障产生的异常瞬时振动信号探测，提出一种新的无混叠双线性时间。频率分布 方法，给出了新的时频变换核函数，新方法能够避免常用的双线性时频分布中的频率混叠与信息丢失，i有效减小交叉项干扰，而且具有较高的时频分辨 率。通过齿轮箱早期故障检测实验，证明新变换方法能够有效检测机械设备早期故障产生的异常振动信号。 5.针对经典信号分析方法不能有效处 理复杂机械设备非平稳振动信号这一难题，将分形理论应用到机械设备非平稳振动信号的分析之中。研究了基于分形理论的非平稳振动信号分析方法。 提出一种改进的关联维数的新算法，该算法具有计算量小、计算结果可靠性高的优点，以滚动轴承为研究对象，从振动信号入手，分析关联维数与滚动 轴承故障模式之间的关系，并对关联维数计算中的影响参数进行了分析。结果表明，关联维数的大小与设备有无故障直接相关。 本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_gwjsjg200902004.aspx 下载时间：2010年3月27日
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