线性自适应小波理论的齿轮箱故障诊断方法

陈汉新, 张 琰, 刘 岑

(武汉工程大学机电工程学院，湖北 武汉 430074)

0 引 言

齿轮箱振动信号的分析[1]是现代故障诊断技术的主要组成部分.为了能准确估计机器的剩余使用寿命，进而进行行之有效的保养和维护，必须检测出故障的早期类型以及其发展趋势.齿轮箱振动图谱中最重要的部分便是由啮合频率以及其谐波和调制现象所带来的边频带这几部分构成.故障类型不同，带来的边频的数量和振幅也不尽相同.边频带是均匀地分布在中心频率周围的频率成分.中心频率也叫载波频率，即齿轮的啮合频率.齿轮故障可以只在一个齿轮上产生，一般叫做裂纹，也可以在多个齿轮上产生，便叫剥落，在这些故障齿轮啮合的过程中便产生了调制现象.最终，啮合频率以及其谐波产生了一系列边频并分布在整个范围内，且间隔的数值为转频的大小[2].

近几年针对齿轮的故障涌现出许多有效的故障诊断方法.文献[3]通过Morlet小波对振动信号进行特征提取，继而对齿轮的不同裂纹尺寸进行故障识别.文献[4]用经验模态分解(EMD)和傅立叶变换(FFT)相结合的方法能有效地对齿轮箱故障进行分类.文献[5]采用序贯概率比检验方法对多种裂纹故障进行区分.

小波变换是齿轮箱故障诊断中应用最为广泛的一种方法，因为它能展现振动信号的瞬时频率，并且用能量分布来描述频率从一个瞬时到另一个瞬时的变化趋势[6-8].希尔伯特变换在齿轮的故障诊……