蒋 宇，曹 磊

（黄山学院信息工程学院,安徽黄山245021）

基于小波包分析的齿轮箱故障诊断研究

蒋 宇，曹 磊

（黄山学院信息工程学院,安徽黄山245021）

通过对齿轮箱正常和故障运行状态的振动信号进行分析，利用小波包理论将3种工况振动信号进行分解，根据不同频带内能量分布的不同以及能量比值指标，有效地进行了3种工况的识别与分类，结果表明，利用小波包分解是齿轮箱故障的一种有效的诊断方法。

小波包；齿轮箱；故障诊断；

0 引言

随着现代化工业的发展，齿轮传动已被广泛应用于工业生产的各个领域，担负着传递动力和运动的重要使命。齿轮发生故障不仅仅会损坏齿轮本身，而且直接关系到整台设备的运转甚至危及人身安全，对经济和社会都会造成巨大的影响。[1,2]因此，研究齿轮箱故障诊断具有重要的理论意义和工程实用价值。

小波变换是一种新的变换分析方法，其主要特点是通过变换能够突出问题某些方面的特征。与傅立叶变换、加窗傅立叶变换不同，小波变换是一个时间和频率的局部变换，能有效地从信号中提取信息，并通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析，从而解决了傅立叶变换不能解决的许多问题，被誉为“数学显微镜”，是调和分析发展史上的里程碑。[3，4]

1 小波和小波包分析理论

1.1 小波定义

设ψ（t）为一平方可积函数，也即ψ（t）∈L2(R)，若其傅里叶变换ψ（t）满足条件:[5]

则称ψ（t）为一个基本小波或小波母函数，式（1）为小波函数的可允许条件。……