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振動和噪聲信號是齒輪故障特征信息的載體，目前能夠通過各種信號傳感器、放大器及其他測量儀器，很方便地測量出齒輪箱的振動和噪聲信號，通過各種分析和處理，提取其故障特征信息，從而診斷出齒輪的故障。

       以振動與噪聲為故障信息載體來進(jìn)行齒輪的精密診斷，目前常用的信號分析處理方法有以下幾種：

       (1)時域分析方法，包括時域波形、調(diào)幅解調(diào)、相位解調(diào)等；

       (2)頻域分析，包括功率譜、細(xì)化譜；

       (3)倒頻譜分析；

       (4)時頻域分析方法，包括短時FFT，維格納分布，小波分析等；

       (5)瞬態(tài)信號分析方法，包括瀑布圖等。

       上述各種信號分述處理方法前面均已介紹，在此僅針對齒輪振動的特點(diǎn)介紹其中最常用的幾種分析方法。

       一、頻率細(xì)化分析技術(shù)

       由于齒輪的振動頻譜圖包含著豐富的信息，不同的齒輪故障具有不同的振動特征，其相應(yīng)的譜線會發(fā)生特定的變化。

       由于齒輪故障在頻譜圖上反映出的邊頻帶比較多，因此進(jìn)行頻譜分析時必須有足夠的頻率分辨率。當(dāng)邊頻帶的間隔（故障頻率）小于分辨率時，就分析不出齒輪的故障，此時可采用頻率細(xì)化分析技術(shù)提高分辨率。以某齒輪變速箱的頻譜圖為例，從圖中可幾以看出，在所分析的0 ~ 2kHz頻率范圍內(nèi)，有1~4階的嚙合頻率的譜線，還可較清晰地看出有間隔為25Hz的邊頻帶，而在兩邊頻帶間似乎還有其他的譜線，但限于頻率分辨率已不能清晰分辨。利用頻譜細(xì)化分析技術(shù)，對其中900～1 100Hz的頻段進(jìn)行細(xì)化分析。由細(xì)化譜中可清晰地看出邊頻帶的真實(shí)結(jié)構(gòu)，兩邊頻帶的間隔為8. 3Hz，它是由于轉(zhuǎn)動頻率為8.3Hz的小齒輪軸不平衡引起的振動分量對嚙合頻率調(diào)制的結(jié)果。本例表明，用振動頻譜的邊頻帶進(jìn)行齒輪不

平衡一類的故障診斷時，必須要有足夠的頻率分辨率，否則會造成誤診或漏診，影響診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。

       二、倒頻譜分析

       對于同時有多對齒輪嚙合的齒輪箱振動頻譜圖，由于每對齒輪嚙合都將產(chǎn)生邊頻帶，幾個邊頻帶交叉分布在一起，僅進(jìn)行頻率細(xì)化分析有時還無法看清頻譜結(jié)構(gòu)，還需要進(jìn)一步做倒頻譜分析。倒頻譜能較好地檢測出功率譜上的周期成分，通常在功率譜上無法對邊頻的總體水平作出定量估計，而倒頻譜對邊頻成分具有“概括”能力，能較明顯地顯示出功率譜上的周期成分，將原來譜上成族的邊頻帶譜線簡化為單根譜線，便于觀察，而齒輪發(fā)生故障時的振動頻譜具有的邊頻帶一般都具有等間隔（故障頻率）的結(jié)構(gòu)，利用倒頻譜這個優(yōu)點(diǎn)，可以檢測出功率譜中難以辨識的周期性信號。

圖1  齒輪振動信號的頻譜分析

       圖2 (a)是某齒輪箱振動信號的頻譜，頻率為0 ~20kHz ,譜線數(shù)4000其中包含嚙合頻率 （4 . 3kHz）及其三階諧頻成分。由于頻率分辨率太低(50Hz )，頻譜上沒有分解出邊頻帶，圖(b)是對圖(a)中的3.5～13. 5kHz頻段內(nèi)細(xì)化至2000譜線的頻譜。譜中包含前三階嚙合頻率的諧頻，但不包含齒輪旋轉(zhuǎn)頻率的低階譜波。由于分辨率較高（5Hz )，可以看到很多邊頻成分，但仍很難分辨出它們的周期。將圖（b)中7.5~9.5kHz頻率展開作橫向放大，得到圖（C)，可以看到以旋轉(zhuǎn)頻率為間隔的邊頻帶。圖(d)是由圖（b)而得到倒頻譜。倒頻譜上清楚地表明了對應(yīng)于兩個齒輪旋轉(zhuǎn)頻率（85Hz和50Hz）的兩個倒頻分量A1（11．8ms）和B1（20. 0ms），而在功率譜上卻難以分辨出來。

圖2  用倒頻譜分析齒輪箱振動信號中的邊頻帶

1-嚙合頻率；2，3-高次諧波；A1～A5…一周期為11．$ms諧波；B1～ B3…-周期為20ms諧波

       倒頻譜的另一個主要優(yōu)點(diǎn)是受信號傳遞路徑影響較小，這一優(yōu)點(diǎn)對于故障識別極為有用。圖3是兩個傳感器在齒輪箱上不同測點(diǎn)的分析結(jié)果?？梢钥吹剑捎趥鬟f路徑不同，二者的功率譜也不相同。但在倒頻譜上，由于信號源的振動效應(yīng)和傳遞途徑的效應(yīng)分離開來，代表齒輪振動特征的倒頻率分量幾乎相同，只是低倒頻率段存在由于傳遞函數(shù)差異而產(chǎn)生的影響。由此可見，在進(jìn)行倒頻譜分析時，可以不必考慮信號測取時的衰減和標(biāo)定系數(shù)所帶來的影響。

圖3  故障信息在功率譜和倒頻譜中明顯性比較

       如前所述，在齒輪箱的振動中，調(diào)頻和調(diào)幅的同時存在及兩種調(diào)制在相位上的變化使邊頻具有不穩(wěn)定性，這種不穩(wěn)定性給在功率譜上識別邊頻造成不利影響。而在倒頻譜上，代表齒輪調(diào)制程度的幅值不受相位變化的影響，這也是倒頻譜分析的優(yōu)點(diǎn)之一。

       三、瀑布圖分析法

       除了倒頻譜分析方法外，前述瀑布圖分析方法也可以在齒輪箱故障診斷中應(yīng)用。改變齒輪箱輸人軸的轉(zhuǎn)速并作出相應(yīng)的振動功率譜，就可以得到瀑布圖。在瀑布圖上，可以清楚地觀察到，有些譜峰的位置隨輸人軸轉(zhuǎn)速的變化而偏移，它們一般屬于齒輪強(qiáng)迫振動的頻率；而有些譜峰的位置始終不變，不隨輸入軸轉(zhuǎn)速的變化而改變，這種譜峰就屬于由共振所引起的，這種共振可能是齒輪傳動系統(tǒng)共振，也可能是箱體共振，繪制瀑布圖一般需要有20％以上的轉(zhuǎn)速變化。

       經(jīng)過時域平均后，比較明顯的故障可以從時域波形上反映出來，是正常齒輪的時域平均信號，信號由均勻的嚙合頻率分量組成，沒有明顯的高次諧波；是齒輪安裝對中不良的情形，信號的嚙合頻率分量受到幅值調(diào)制，但調(diào)制頻率較低，只包含轉(zhuǎn)頻及其低階諧頻；是齒輪的齒面嚴(yán)重磨損的情況，嚙合頻率分量嚴(yán)重偏離正弦信號的形狀，故其頻譜上必然出現(xiàn)較大的高次諧波分量，由于是均勻磨損，振動的幅值在一轉(zhuǎn)內(nèi)沒有大的起伏；為齒輪有局部剝落或斷齒時的典型信號，振動的幅值在某一位置有突跳現(xiàn)象。一般來講，觀察時域平均后的齒輪振動波形對于識別故障類型是很有幫助，即使一時難以得出明確的結(jié)論，對后續(xù)分析和判斷也可以提供極具參考價值的信息。

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