基于沖擊特征的齒輪箱關(guān)鍵部件故障診斷方法研究.pdf

1、滾動軸承為旋轉(zhuǎn)體提供可靠穩(wěn)定的支撐，承受旋轉(zhuǎn)體自重及工作載荷的同時保證旋轉(zhuǎn)體的回轉(zhuǎn)精度；齒輪通過嚙合輸出或傳遞動力及運動。齒輪箱關(guān)鍵部件出現(xiàn)故障必然會影響設備運行的穩(wěn)定性、承載能力和精度，因此研究快速有效的故障診斷技術(shù)具有重要意義。本學位論文以此為出發(fā)點，將齒輪箱作為研究對象，針對齒輪箱中早期微弱沖擊性故障難以有效辨識，故障特征受到工況噪聲的影響難以提取的問題，深入研究了基于反褶積方法的滾動軸承早期故障診斷的新方法。主要的研究內(nèi)容包括：

2、
　?。?）從齒輪箱發(fā)生沖擊性故障的機理出發(fā)，確定以提取齒輪箱中的周期沖擊特征作為研究的重點。通過機理分析，明確沖擊故障在振動信號中的表現(xiàn)形式，有針對性的提取處理故障信號，提取表征故障的有用信息。
　?。?）齒輪箱的工作狀態(tài)會受到載荷和轉(zhuǎn)速的影響，頻譜分析中載荷主要影響信號的幅值，轉(zhuǎn)速主要影響頻譜的分布。因此，齒輪箱故障診斷過程中應重點考慮轉(zhuǎn)速的影響，恒定轉(zhuǎn)速的情況可直接對已處理進行頻譜分析進行故障診斷；變轉(zhuǎn)速工況本文使用計

3、算階次跟蹤，即角域重采樣，消除因轉(zhuǎn)頻變化引起信號非平穩(wěn)性的影響。
　?。?）最小熵反褶積方法可以提取信號中的沖擊成分，但不具有周期指向性。因此，提出自回歸滑動平均系數(shù)濾波與反褶積相結(jié)合的方法進行齒輪箱沖擊故障特征提取。其中，自回歸滑動平均系數(shù)設計正向濾波器用于增強信號的周期成分，最小熵反褶積逆濾波器用于提取信號中的沖擊成分。
　　（4）相關(guān)峭度可以表征信號中周期沖擊成分的水平。最大相關(guān)峭度反褶積方法存在使用單一理論周期無法得