齿轮传动系统的故障诊断方法研究

山东中烟工业有限责任公司青州卷烟厂 段忠臣

引言

随着齿轮零件的使用范围日益广泛，齿轮传动系统已成为石油、煤矿、航天以及军事等多个领域的重要机械组成装备，但齿轮传动系统经过长期持续性使用后，会出现复合性故障。齿轮传动系统故障的出现，将无法保证机械装置的安全性、可靠性，故监测、诊断齿轮传动系统的故障是目前亟待解决的难题[1]。

1 国内外研究现状及发展动态分析

传统方法大多数为研究单一信号，如振动信号或声发射信号，根据信号本身具备的物理特性判定故障诊断率，信号的采集易受外界环境的干扰，且单一信号对早期故障衰弱感知能力差。现有方法中，通过改进传统方法的单一信号研究，将多种采样信号的时域、频域和空间状态进行物理特征获取与分析，继而得出最终故障诊断率，但往往其故障诊断正确率较低。目前需要在改进传统方法的基础上，提高故障诊断自身正确率，以提高检测精度为目的，进一步优化诊断方法，使得该领域的技术日渐稳定和成熟[2]。

2 基于物理特性传统方法及改进优化集成方法的齿轮传动系统故障诊断综述

2.1 齿轮故障诊断传统方法

传统方法中经典谱分析方法，又可分为时域分析法和频域分析法，主要以研究单一信号如振动信号或声发射信号，分析相应的时域、频域，根据不同时域、频域特性曲线，观察曲线波动情况，如出现波峰或毛刺，针对所获图形解释齿轮或者齿轮传动系统中的故障所在[3]。利用时域、频域分析开式齿轮传动系统，可获取类似图1所示的原始频谱。

图1 原始频谱

传统方法虽然简单易操作、实用性强，但是存在如下问题：

（1）针对不明显信号，区分能力弱，导致故障诊断率低下；

（2）对复杂结构和故障耦合信号处理能力较差，故属于故障处理的初级阶段；

（3）因只获取单一信号，易受环境干扰，抗噪能力差，采集信号不具备普适性[4]。

2.2 齿轮故障诊断集成方法

集成方法是基于传统方法的改进而获取的现有方法，如匹配压缩脊线提取方法、多变量多尺度熵理论方法，还有改进的局部倒频谱分析方法，通过在时域引入相关消噪处理，降低时域原始信号中的非周期性分量的干扰，在频域引入相关消噪处理，实现了频谱上周期性故障特征向零频率附近的聚集[5]。集成方法虽然是基于传统方法的改进法，它对非线性或不平稳信号的处理优于传统方法，消除了对故障频域内周期性特征局部化分布的限制，扩展了应用范围，同时还具有较强的抗噪能力，但其本身仍存在一些问题：

（1）实质还是使用数学理论相关的计算，故对输入信号要求仍然很高，如信噪比的高低选择；

（2）故障诊断率尚未达到工业级精度要求；

（3）由于是单一信号的获取，易受环境干扰。

3 展望

通过对齿轮传动系统故障诊断传统方法、集成方法以及智能方法的综述，根据列举各自的方式方法，了解近年来对齿轮方面故障诊断的发展动态以及应用趋势的同时，对比各种方法的优缺点后发现，当利用好各方法的优点，结合不同方法的优点融合得到更强大的监测和诊断方法，有效提高齿轮传动系统发生故障时的安全效益[6]。对于故障诊断方法在齿轮方面的研究，在更大程度上使得故障诊断方法在机械故障诊断领域日益强大并广为接受，同时也便于初学者进行研究和探索，更为全面详细地学习故障诊断与监测。