基于峭度-小波分析的齒輪典型故障診斷方法研究.pdf

1、齒輪作為重要的動力傳遞通用零件，在機械、軍工、航空航天等工業(yè)生產中得到廣泛的應用，齒輪的良好運行對整個設備十分重要。目前對齒輪狀態(tài)的檢測還只停留在依靠人工經驗或簡單閾值判斷，無法準確的實現故障的自動在線診斷。由于齒輪的振動信號能夠良好的反應齒輪的運行狀態(tài)，且對故障敏感。因此，研究一種能夠從振動信號中獲取故障信息的方法十分必要。
　　如何從齒輪振動信號中準確的獲取故障特征頻率是故障診斷的關鍵。為此，對齒輪的振動進行了深入的分析，研究

2、了齒輪的振動機理及不同故障類型的振動信號特征，并建立了齒輪振動信號的調制模型。齒輪在嚙合旋轉過程中，齒面的損傷點會周期性的撞擊與其嚙合的齒輪，從而產生低頻振動，這個頻率即故障特征頻率。齒輪的振動信號是非線性、瞬時突變非平穩(wěn)信號，常規(guī)的時域、頻域等信號處理方法無法實現對該類信號的檢測。
　　本文針對以上問題，提出了一種基于峭度-小波分析的齒輪故障診斷方法。根據齒輪點蝕故障狀態(tài)下的振動特點和調制模型建立了仿真信號。利用Matlab軟件

3、編程對仿真信號進行了分析，并驗證了該方法的有效性。設計了齒輪斷齒故障診斷的實驗平臺，并搭建了用于信號采集的測試系統。對預處理后的實驗數據分別進行時域波形分析、幅值譜分析、包絡解調譜分析和小波分解，通過仿真實驗分析了各種方法的優(yōu)缺點。利用小波分解對齒輪典型斷齒故障信號進行了分析，驗證了方法的可行性。
　　最后，為了提高齒輪故障診斷的準確性，又進一步采用小波包分析進行故障診斷的研究。小波包分析可同時提高對高、低頻段的頻率分辨率，小波包