毕业论文：采煤机摇臂齿轮箱故障诊断技术研究修改版

齿轮箱状态监测与故障诊断的研究最早始于世纪年代，根据诊断方法般可以分为两大类类是根据摩擦磨损理论，通过铁谱技术分析齿轮箱润滑油中的磨采煤机摇臂齿轮箱故障诊断技术研究屑颗粒性质大小特征来诊断齿轮箱的运行状况及发展趋势，目前在些行业也广泛应用，如神东矿区采煤机刮板运输机等矿山设备采取铁谱分析技术来对各类关键齿轮箱状态作监测，并取得定的效果另类则通过对齿轮运行中的动态信号分析处理来诊断齿轮箱的运行状况，由于振动信号便于采集记录信号处理技术的飞速发展以及不易受到干扰等优点，在世界各国工业设备管理中更大范围内被广泛采用。

目前齿轮箱故障诊断研究主要集中在齿轮箱故障机理研究振动信号处理和典型故障特征的提取诊断方法和人工智能技术的应用及齿轮箱状态监测系统和仪器研制四个方面。

齿轮箱故障机理的研究故障机理研究是设备状态检测与故障诊断的理论基础，是获得正确诊断结果的前提条件。

它是以现代数学线性和非线性动力学理论动力学材料力学摩擦学振动与噪声物理计算机技术等众多学科为基础，根据所研究对象的故障特点，结合数字模拟仿真和实验研究，建立设备故障对应的数学物理模型，模拟故障的动力学特性，最后通过实验验证，了解故障的形成与发展过程，从而掌握故障的产生原因及故障与特征之间的复杂关系。

早在百多年前，人们就已经开始对齿轮箱的振动和噪声机理进行了研究。

但直到上个世纪六十年代中期，齿轮的振动和噪声才成为评价个齿轮箱传动系统好坏的重要因素，并引起了世界范围内各国学者的广泛关注。

英国学者在年就齿轮振动与噪声的机理，发表了些著名的研究报告，其中阐述了齿轮箱的振动和噪声是传动功率和齿轮传动误差及齿轮精度的函数。

另外，如美国的和德国的也对齿轮箱的振动和噪声机理作出了自己的研究。

我国很多学者教授对齿轮箱故障机理也很了很多研究，如丁康等对齿轮箱典型故障振动特征与诊断策略进行了研究李润芳等研究齿轮系统动力学，研究齿轮振动冲击及噪声机理，研究表明啮合刚度啮合误差及啮合冲击内部激励是齿轮振动是根本因素，并研究了齿轮系统振动分析模型。

在齿轮箱轴承故障诊断方面也开展了大量的理论及实践研究。

近年来，国内大批科研院所博士硕士在相关科研课题资金资助下大量开展齿轮箱故障诊断研究工作，并取得了可喜的研究成果。

振动信号处理信号处理与典型故障特征提取技术是通过对传感器采集的信号进行有效的分析与处理，提取出能敏感反映设备运行状态的典型故障特征信息。

齿轮箱振动信号的处理是齿轮箱故障诊断的关键，国内外学者在这方面研究取得了重要的成果。

近几十年来，信号处理技术经历了由时域频域时频域发展过程。

传统的时域分析包括时域波形分析时域参数统计分析，包括最大值峰峰值均值均方值和方差等，及无量纲的特征值指标，其中有方根幅值平均幅值均方幅值峭度波形指标峰值指标脉冲指标裕度指标等。

基于传统的傅里叶变换的经典的频谱信号分析方法，如频谱分析倒频谱分析细化分析包络解调分析等在指导齿轮箱等机电设备故障诊断实践应用中取得了巨大的成果，目前我国研制的大多数设备故障诊断仪器最普遍配置基础频谱分析功能，基本能满足实际生产需要。

但是傅里叶变换对是建立在信号平稳性假设理论基础之上的种时域和频域的全局性变换，它对分析平稳或准平稳程的振动信号是十分有效，但对非平稳性信号则表现不尽人意，不能很好地提取非稳性信号的特征。

由于机械设备在运行过程中由于阻尼刚度弹性等非线性及动态响应的非线性，反映在其振动信号上也具有非平稳性。

当齿轮箱发生冲击碰摩裂纹故障障时，其振动信号往往表现非平稳性，因此信号非平稳性是设备故障的最根本表征。

对于这些非平稳性振动信号必须用非平稳信号处理方法，即时频分析，如当齿轮箱元件元件滚动轴承表面出现局部损伤时，在运行过程中要撞击与之相互作用的其它元件表面从而产生冲击脉冲力，由于冲击脉冲力的频带很宽，必然激起齿轮箱个元件高频固有振动频率。

根据实际情况可以选择高频固有振动作为研究对象，通过中心频率等于该固有频率的带通滤波器把该固有振动分离出来。

然后进行包络解调，去除高频衰减振动的频率成分，得到只包故障特征信息的低频包络信号，对这包络信号进行频谱分析便以容易地诊断出轴承的故障来。

其原理示意如图所示。

采煤机摇臂齿轮箱故障诊断技术研究图共振解调分析原理图图振动信号共振解调示意图信号的时频分析随着信号处理技术的发展历程从传统的时域分析到频域分析再到时频分析，也标志着人类对客观世界的认识步步接近事物的本质。

齿轮箱故障振动信号大都表现为非平稳特征，为了提取非平稳信号的特征，需要找到种合适的信号处理方法。

信号的时域分析只在时域全局上表现信号随是非问题变化的时域特征，而频谱分析也只是针对平稳信号在频域上展现全局特征，当齿轮箱发生故障时，振动信号往往表现出非平稳性，表现在时域上和频域上都是变化的。

为此，需要种在时间和频率上的联合谱来表示振动信号的客观特征，这种表示方法就称为信号的时频分析。

目前信号分析典型的时频分析技术又从短时傅里叶变换到小波分析小波包分析发展到最新的自适应希尔伯特黄变换。

变换分析近年来，信号时频分析技术发展很快，针对短时傅里叶变换小波变换等时频分析方法在工程实际应用的不足，种新型的信号时频处理方法变换得到快速发展，并在国内外各个领域得到广泛关注和应用。

变换非常适合于处理非线性非平稳信号，它主要包括两个过程经验模态分解，和变换，其中最关键的是方法。

方法基于信号的局部特征时间尺度，中心思想是把复杂的信号分解为有限的本征模态函数，之和，每所包含的频率成分不仅与分析频率有关，而最重要的是随信号自身变化而自动变化，因此，方法是自适应信号处理方法。

更重要的是对信号进行分解后，使得瞬时频率具有了物理意义，这样，就可以对每个本征模态函数进行变换，从而可以求出每本征模态函数随时间变化的瞬时频率和瞬时幅值，这些瞬时频率和瞬时幅值可以揭示信号的内在特征，最后形成随时间和频率双变化的幅值称为谱。

方法方法假设任何信号由不同的本征模态函数构成，每个本征模态函数不论是线性或是非线性的，其极值点数和零交叉点数都相同，在相邻的两个零交叉点之间只能有个极值点，而且任何两个征模态函数之间是相互的，这样任何个信号就可以被分解为有限个本征模态函数之和，其中每个本征模态函数都满足以下两个条件在整个数据段内，极值点的个数和零交叉点的个数必须相等或相差最多不能超过个在任何点，由局部极大值点形成的包络线和由局部极小值点形成的包络线的平均值为零。

与般的单调函数相比，个代表了个简单的振动模态，运用就可以把任何振动信号函数按以下步骤进行分解确定信号所有的局部极值点，并用三次样条线将所有的局部极大值点连接起来形成平滑上包络线用三次样条线将所有的局部极小值点连接起来形成下包络线，上下包络线应该包络所有的信号函数数据点设上下包络线的平均值记为，求出假如是个本征模态函数，那么就是的第个分量采煤机摇臂齿轮箱故障诊断技术研究倘若不满足的条件，则把作为原始数据，重复，得到上下包络线的平均值再判断是否满足的条件，如不满足，则重复循环次，得到，使得满足的条件记，则为信号的第个满足条件的分量将从中分离出来，得到将作为原始数据重复以上过程，得到的第二个满足条件的分量，重复循环次，就可以得到信号的个满足条件的分量。

如下式所示，当成为个单调函数不能再从中提取满足条件的分量时，循环结束，这样由式和得到通过经验模态分解以上步骤把任何个信号分解为个本征模态函数和个残量之和，其中分量分别包含了信号从高到低不同频率段的组成成分，每频率段所包含的频率成分是不同的，而且是随信号变化而变化的，而则表示了信号的最终发展趋势。

谱对式中的每个本征模态函数作变换得到构造解析信号的模或幅值相位函数从式就可以得出信号每本征模态函数的瞬时频率这样可以得到这里省略了残量，表示取实部展开式称为谱，记作，再定义边际谱，，精确地描述了信号的幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，而则反映了信号的幅值在整个频段上随频率的变化情况。

案例分析图是模拟齿轮箱断齿齿轮振动加速度信号的时域波形，该齿轮的齿数为，所在回转轴旋转频率为，数据采样频率为，从图时域波形中可以看出信号有幅值调制特征，然而据此还不能确定就是齿轮断齿故障，采用方法对振动信号进行分解，得到第个满足条件的分量如图所示，从振动信号的第个分量的波形可以看出有明显的冲击特征，而在个采样周期内大约有个脉冲，所以此脉冲产生的频率为，恰好与齿轮轴的转频相等，任取分量的波形局部放大来观察，如图所示，在这周期内正好有个脉冲，数量正好与该断齿齿轮的齿数相等，这些特征正是断齿齿轮振动信号所具备的特征，与实际情况相符。

图断齿齿轮振动信号的时域波形图断齿齿轮振动信号的第个分量采煤机摇臂齿轮箱故障诊断技术研究图个旋转周期中分量的波形局部放大本章小节随着现代科学技术快速发展，信号处理技术也是日新月异，各种新的信号处理技术以其独特的优点在些方面取得了突破，在实际中也得到了应用。

本章对振动信号的分析处理方法进行专门研究，分别介绍信号的时域分析频域分析及时频分析技术。

重庆理工大学硕士学位论文采煤机摇臂齿轮箱振动测试与分析采煤机摇臂齿轮