张郑武，冯志鹏，陈小旺

北京科技大学机械工程学院，北京 100083

行星齿轮箱故障诊断具有重要意义[1−4]. 目前，行星齿轮箱的故障诊断研究主要基于振动信号的测试分析，对声音信号鲜有涉及. 声音信号蕴含着机械设备自身的结构和运行状态等重要的信息. 行星齿轮箱运行过程中产生机械振动，并引发空气振动向四周传播，从而产生声音信号. 其中，齿轮啮合产生的冲击和振动是行星齿轮箱的主要声源. 相对于振动信号，声音信号可通过非接触的方式采集，具有安装简便、操作简单等优点[5]，尤其当处在高温、高腐蚀环境下振动传感器无法使用时，仍能从声音信号中获得可靠的机械设备重要信息. Lin[6]对机械系统声音信号进行小波降噪，并成功提取了车辆发电机的故障特征；Rezaei等[7]利用多个声音传感器对不同转速和负载下的滚动轴承声音信号进行了实验分析；Metwalley等[8]将齿轮箱正常与故障状态下的声音信号时域、频域特征进行比较，判断了齿轮故障的严重程度. Bayda和Ball[9]将声音信号与振动信号进行比较分析，发现声音信号在早期故障的诊断方面具有优势.

然而，目前针对行星齿轮箱的声音信号特征提取理论方法还十分有限. 行星齿轮箱具有特殊的齿轮结构和运动形式，齿轮啮合点与故障接触位置具有周期性变化的特征，因此振动信号存在复杂的幅值−频率调制特性[10−11]. 进一步考虑声音传播过程的影响，实际测得的声音信号结构更加……