基于小波分析的齿轮故障诊断研究
摘要
随着科技与生产的发展，机械设备故障诊断技术日益获得重视
和完善。齿轮传动是机械设备中最常见的传动方式之一，齿轮是其
核心部件。因此，对齿轮故障进行诊断具有重要的经济和社会效益。
传统的齿轮故障诊断方法（包括频域分析方法和时域分析方法）
对于齿轮的分布故障有很好的诊断效果。但当齿轮产生局部故障时，
失效的轮齿间断地进入啮合，产生冲击振动，使得齿轮振动信号包
含了非平稳或时变成分。基于平稳信号处理的传统方法无法全面反
映信号的时变特性，因而应用效果不太理想。小波分析具有良好的
时频局部化特性，是非平稳信号处理的有力工具，也是近年来涌现
的新诊断方法中最受关注的一种。
本学位论文主要针对齿轮局部故障，研究了小波分析在齿轮故
障诊断中的应用，主要进行了以下几个方面的工作：
1．系统阐述了齿轮故障诊断技术的发展状况，齿轮的故障形式、
振动机理和振动特点，以及常用的齿轮故障诊断方法。
2．研究了小波分析的基本理论。
3．提出了基于复小波变换相位功率谱的方法。该方法从复小波
变换的相位的角度来提取齿轮振动信号中的故障信息。
4．建议了一种基于复解析小波变换的瞬时频率分析齿轮故障振
动信号的方法。该方法将希尔伯特变换与小波变换相结合，具有自
适应分析能力。
5．研究了基于高斯线调频小波变换的能量谱方法。利用高斯线
调频小波变换作信号的谱估计，比经典的自功率谱估计在齿轮局部
故障诊断中取得了更好的效果。
本文对文中提出的方法进行了实验验证。实验数据的分析结果
表明这些方法可突出齿轮的边频带结构，适用于齿轮的局部故障诊
断，具有一定的应用价值和更深入的研究价值。
With the development of science, technology and production, the technology of fault diagnosis for mechanical equipment is being valued and perfected increasingly. Gear is the key part in gear drive which is one of the most general modes in mechanical equipment and therefore fault diagnosis for gear can achieve great economy and society effect.
Due to the unsteadiness of the vibration signal, conventional methods of gear fault diagnosis based on steady signal processing, which consist of time domain and frequency domain analysis method, are not as effective to local defect as to dispersed defect of gear. Possessing the property of time-frequency localization and the ability of unsteady signal processing, wavelet analysis has become the most conspicuous one in the new diagnosis methods in recent years.
This paper has made the following researches on the application of wavelet analysis to local fault diagnosis for gear;
1. The development of technology of fault diagnosis for gear, fault forms, mechanism and characteristics of gear vibration, and common methods of fault diagnosis for gear are mentioned systematically.
2 The fundamental theory of wavelet analysis is introduced.
3. A power spectrum analysis method based on the phase of complex- wavelet-transform, which derives fault information from gear vibration signal by phase, is presented.
4. A method using transient frequency based on complex-analytical- wavelet-transform, which combines Hilbert transform with wavelet transform and possesses adaptive analytical ability, is proposed.
5. A study is made on the energy spectrum estimation approach based on Gaussian- chirplet-transform, which is superior to conventional power spectrum estimation in local fault diagnosis for gear.
Experimental results show these proposed methods, which can protrude the sideband structure of gear, are practical in gear fault diagnosis and of application and more thorough research value.
和完善。齿轮传动是机械设备中最常见的传动方式之一，齿轮是其
核心部件。因此，对齿轮故障进行诊断具有重要的经济和社会效益。
传统的齿轮故障诊断方法（包括频域分析方法和时域分析方法）
对于齿轮的分布故障有很好的诊断效果。但当齿轮产生局部故障时，
失效的轮齿间断地进入啮合，产生冲击振动，使得齿轮振动信号包
含了非平稳或时变成分。基于平稳信号处理的传统方法无法全面反
映信号的时变特性，因而应用效果不太理想。小波分析具有良好的
时频局部化特性，是非平稳信号处理的有力工具，也是近年来涌现
的新诊断方法中最受关注的一种。
本学位论文主要针对齿轮局部故障，研究了小波分析在齿轮故
障诊断中的应用，主要进行了以下几个方面的工作：
1．系统阐述了齿轮故障诊断技术的发展状况，齿轮的故障形式、
振动机理和振动特点，以及常用的齿轮故障诊断方法。
2．研究了小波分析的基本理论。
3．提出了基于复小波变换相位功率谱的方法。该方法从复小波
变换的相位的角度来提取齿轮振动信号中的故障信息。
4．建议了一种基于复解析小波变换的瞬时频率分析齿轮故障振
动信号的方法。该方法将希尔伯特变换与小波变换相结合，具有自
适应分析能力。
5．研究了基于高斯线调频小波变换的能量谱方法。利用高斯线
调频小波变换作信号的谱估计，比经典的自功率谱估计在齿轮局部
故障诊断中取得了更好的效果。
本文对文中提出的方法进行了实验验证。实验数据的分析结果
表明这些方法可突出齿轮的边频带结构，适用于齿轮的局部故障诊
断，具有一定的应用价值和更深入的研究价值。
With the development of science, technology and production, the technology of fault diagnosis for mechanical equipment is being valued and perfected increasingly. Gear is the key part in gear drive which is one of the most general modes in mechanical equipment and therefore fault diagnosis for gear can achieve great economy and society effect.
Due to the unsteadiness of the vibration signal, conventional methods of gear fault diagnosis based on steady signal processing, which consist of time domain and frequency domain analysis method, are not as effective to local defect as to dispersed defect of gear. Possessing the property of time-frequency localization and the ability of unsteady signal processing, wavelet analysis has become the most conspicuous one in the new diagnosis methods in recent years.
This paper has made the following researches on the application of wavelet analysis to local fault diagnosis for gear;
1. The development of technology of fault diagnosis for gear, fault forms, mechanism and characteristics of gear vibration, and common methods of fault diagnosis for gear are mentioned systematically.
2 The fundamental theory of wavelet analysis is introduced.
3. A power spectrum analysis method based on the phase of complex- wavelet-transform, which derives fault information from gear vibration signal by phase, is presented.
4. A method using transient frequency based on complex-analytical- wavelet-transform, which combines Hilbert transform with wavelet transform and possesses adaptive analytical ability, is proposed.
5. A study is made on the energy spectrum estimation approach based on Gaussian- chirplet-transform, which is superior to conventional power spectrum estimation in local fault diagnosis for gear.
Experimental results show these proposed methods, which can protrude the sideband structure of gear, are practical in gear fault diagnosis and of application and more thorough research value.
引文
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