齿轮故障诊断的几种具体方法,经验总结

齿轮故障诊断的几种具体方法，经验总结
齿轮在运行中如果发生故障就会影响到真个设备的运行状态,要如何来发现和诊断齿轮故障呢?有四种方法——时域平均法、边频带分析、倒频谱分析、Hilbert解调法，下面我们就来了解一下。

这是齿轮时域故障诊断的一种有效的分析方法。

该方法能从混有干扰噪声的信号中提取出周期性的信号。

因为随机信号的不相关性，经多次叠加平均后便趋于零，而其中确定的周期分量仍被保留下来。

时域平均法要拾取两个信号：一个是齿轮箱的加速度信号，另一个是转轴回转一个周期的时标信号。

时标信号就经过扩展或压缩运算，使原来的周期T转换为T’，相当于被检齿轮转过一整转的周期。

这时加速度测过来的信号以周期T’截断叠加，然后进行平均。

这种平均过程实质上是在所摄取的原始信号中消除其他噪声的干扰，提取有效信号的过程。

最后，再经过光滑滤波，得到被检齿轮的有效信号。

边频带成分包含有丰富的齿轮故障信息，要提取边频带信息，在频谱分析时必须有足够高的频率分辨率。

当边频带谱线的间隔小于频率分辨率时，
或谱线间隔不均匀，都会阻碍边频带分析，必要时应对感兴趣的频段进行频率细化分析（ZOOM分析），以准确测定边频带间隔。

由于边频带具有不稳定性，在实际工作环境中，尤其是几种故障并存时，边频带错综复杂，其变化规律难以用具体情况描述，但边频带的总体水平是随着故障的出现而上升的。

对于有数对齿轮啮合的齿轮箱振动的频谱图中，由于每对齿轮啮合时都将产生边频带，几个边频带交叉分布在一起，仅进行频率细化分析识别边频特征是不够的，如偏心齿轮，除了影响载荷的稳定性而导致调频振动以外，实际上还会造成不同程度的转矩的波动，同时产生调频现象，结果出现不对称的边频带，这时要对它进行分析研究，最好的方法是使用倒频谱分析。

倒频谱分析将功率谱中的谐波族变换为到频谱图中的单根谱线，其位置代表功率谱中相应谐波族（边频带）的频率间隔，可以检测出功率谱图中难以辨别的周期性，从而便于分析故障。

倒频谱的另一个优点是对于传感器的测点或信号传输途径不敏感，对幅值调制和频率调制的相位关系不敏感。

这种不敏感反而有利于监测故障信号
的有无，而不看重某测点振幅的大小（这种振幅过大可能由于传输途径而被过分放大）。

Hilbert解调法是利用Hilbert变换性质，构造一复解析时间信号进行解调，恢复原调制信号。

解调后的信号，可直接观察波形，分析故障情况，也可进行频谱分析或其他分析。