齒輪箱復合故障診斷方法研究.pdf

1、齒輪箱是機械設備中必不可少的動力傳輸部件，其運行狀態(tài)將直接影響到整個機械設備能否正常工作，因此，研究齒輪箱故障診斷技術對保障機械設備的正常運行具有重要意義。采用各種信號處理方法從齒輪箱振動信號中提取故障特征信息是齒輪箱故障診斷的關鍵。
　　大量工程實踐表明，機械設備中的故障通常不止一處，往往表現(xiàn)為復合故障。不同部位、不同形式、不同程度的復合故障會對機械設備產生不同的影響，且各故障成分相互影響、彼此干擾，特別是在轉速變化情況下，故障

2、特征相互重疊，給機械設備故障的全面診斷帶來了挑戰(zhàn)，因此機械設備的復合故障診斷是當前故障診斷的難點。針對上述問題，本文在國家自然科學基金項目（項目編號:51275161）和湖南省科技計劃(項目編號:2012SK3184)的資助下，以齒輪箱為研究對象，以現(xiàn)代信號處理方法為研究手段，以復合故障診斷為研究目標，重點對變轉速齒輪箱復合故障振動信號中的故障特征成分分離和故障特征提取進行了深入系統(tǒng)地研究。
　　論文的主要研究工作和創(chuàng)新性成果有<

3、br>　　(1)在分析齒輪箱中各零部件失效比重的基礎上，對其主要失效部件一齒輪和滾動軸承的失效形式、失效原因、失效表現(xiàn)及振動機理進行了分析，并建立了齒輪和滾動軸承的局部故障振動信號模型。研究表明，當齒輪出現(xiàn)局部故障時，其振動信號中會產生調幅調頻成分，而當滾動軸承出現(xiàn)局部故障時，其振動信號中會產生周期性的振蕩衰減沖擊成分。
　　(2)針對齒輪箱復合故障振動信號中齒輪故障成分和軸承故障成分的分離和故障調制信息的提取問題，提出了基于形態(tài)

4、分量分析(Morphologicalcomponentanalysis，MCA)與能量算子解調的齒輪箱復合故障診斷方法。該方法先用MCA方法分離齒輪箱復合故障振動信號中的齒輪故障成分和軸承故障成分;再對分離后的齒輪故障成分和軸承故障成分進行能量算子解調分析，以提取兩成分中的故障調制信息。利用該方法對包含齒輪和滾動軸承局部故障的齒輪箱復合故障振動信號進行了算法仿真和應用實例分析，分析結果表明，對齒輪箱復合故障振動信號中的各故障成分進行分離

5、后，再進行能量算子解調分析，可有效凸顯各故障特征。
　　(3)針對變轉速齒輪箱復合故障振動信號中的故障特征提取與分離問題，提出了基于MCA與階次跟蹤的變轉速齒輪箱復合故障診斷方法。該方法先用MCA方法分離變轉速齒輪箱復合故障振動信號中的各故障成分;再對分離后的各故障成分進行等角度重采樣，將其轉變?yōu)榻怯蛐盘?最后對重采樣后的各故障成分進行Hilbert包絡解調分析，以提取各故障調制信息。
　　通過算法仿真和應用實例對變轉速下的

6、齒輪局部故障和滾動軸承局部故障進行了分析，結果表明，該方法可有效分離變轉速下的齒輪和滾動軸承故障特征。
　　(4)針對循環(huán)平穩(wěn)解調方法不適合提取變轉速齒輪箱復合故障振動信號中故障調制信息的問題，提出了基于線調頻小波路徑追蹤(Chirpletpathpursuit，CPP)與循環(huán)平穩(wěn)解調的齒輪箱復合故障診斷方法。該方法先用CPP方法自適應地從變轉速齒輪箱復合故障振動信號中估計出轉速信息;再依據(jù)該轉速信息對信號進行等角度重采樣;最后對

7、重采樣后的角域信號進行循環(huán)平穩(wěn)解調分析，以提取信號中的故障調制信息。利用該方法對變轉速下的齒輪箱復合故障振動信號進行了算法仿真和應用實例分析，結果表明，該方法可在無轉速計的情況下有效提取變轉速齒輪箱復合故障振動信號中的故障調制信息。
　　(5)在轉速大范圍變化情況下，用EEMD方法分析齒輪箱振動信號會產生模態(tài)混淆。針對這一問題，提出了基于CPP與EEMD的齒輪箱復合故障診斷方法，并將其應用于變轉速下的齒輪箱復合故障診斷中。該方法先

8、用CPP方法從變轉速齒輪箱復合故障振動信號中提取轉速信息;然后依據(jù)該轉速信息對變轉速齒輪箱復合故障振動信號進行等角度重采樣，獲取其角域信號;再對角域信號進行EEMD分解，獲取各IMF分量，并根據(jù)各IMF分量與角域信號的相關系數(shù)選取包含故障信息的IMF分量;最后對選取的IMF分量進行Hilbert包絡解調分析，以提取各故障調制信息。算法仿真和應用實例表明，該方法可有效地提取變轉速齒輪箱復合故障振動信號中的故障特征。
　　機械設備的復