张 亢 程军圣 杨 宇

湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,410082

0 引言

齿轮传动是机械设备中常见的传动方式,故对齿轮进行故障诊断具有重要意义。齿轮故障诊断的关键是从齿轮振动信号中提取故障特征,而齿轮作为一种旋转部件,其升降速过程的振动信号往往包含了丰富的状态信息,一些在平稳运行时不易反映的故障特征在升降速过程中可能会充分地表现出来[1],因此对齿轮升降速过程的振动信号进行分析对于齿轮的故障诊断是非常有意义的。但齿轮升降速过程的振动信号是非平稳的,并且往往与轴的转速有着密切的关系,表现为特征频率成分与转速大多有确定的比值关系[2],因此直接进行频谱分析,往往会发生频率混叠,不能提取出故障特征信息。阶次跟踪分析通过跟踪参考轴的转速来实现恒角度增量采样,将时域非平稳信号转换为角域平稳信号,阶次跟踪分析能够提取振动信号中与转速有关的信息,同时对与转速无关的信号进行抑制[3],因此阶次跟踪分析非常适合于用来提取齿轮升降速过程中的故障特征信息。另外,当齿轮发生故障时,其振动信号通常是多分量的调幅-调频信号,对调制的故障振动信号解调是一种有效的分析方法,然而传统的Hilbert变换解调法和检波解调法都有各自的局限性[4]。局部均值分解(local mean decomposition,LMD)[5]是一种新的调制信号分析方法,能够将一个多分量的调制信号自适应地分解为若干个乘积函数(product function,PF)分量之和。……