郭远晶　魏燕定　金晓航　杨友东

摘要：为降低齿轮箱振动信号频谱分析与故障识别的难度，提出了基于频谱核密度估计与密度函数相似性比较的齿轮箱故障诊断方法。首先针对齿轮箱的每一种故障状态采集多组振动信号，利用核密度估计方法对每组振动信号的频谱求取密度函数；然后选取一部分密度函数进行算术平均化，得到对应故障状态下的标准密度函数；最后根据测试振动信号频谱密度函数与各种故障状态标准密度函数之间的余弦相似度值与相关系数值，对齿轮箱的故障状态进行识别。试验结果表明：与振动信号的频谱相似性比较方法相比，所提方法对于齿轮箱故障状态的判别具有更高的准确率，同时对应于齿轮箱的不同故障状态，相关系数比余弦相似度显示出更大的差异性，具有更好的适用性。

关键词：故障诊断；齒轮箱；核密度估计；余弦相似度；相关系数

中图分类号：TH165⁺.3；TH132.46 文献标志码：A 文章编号1004-4523（2018）01-0157-08

DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2018.01.019

引言

齿轮箱作为一种转速变换与动力传递部件，广泛地应用于旋转机械设备中，如风力发电机、高速列车、矿山机械等。由于齿轮箱工作环境比较恶劣，且经常长时间运行在高转速、重载荷的条件下，再加上齿轮、轴承等零部件的加工、装配误差，齿轮箱容易出现各种类型的损伤，如点蚀、裂纹、磨损、剥落甚至断齿等，从而导致旋转机械设备不能正常运转，造成经济损失甚至安全事故。因此，有必要对齿轮箱进行状态监测与故障诊断，以便排除故障隐患，及时发现早期故障，简化维护工作，避免严重故障的发生，从而提高齿轮箱乃至整套机械设备的使用效益。……