黄良兴 凌曦

梧州奥卡光学仪器有限公司 广西梧州 543003

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，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 故障表现形式

在齿轮传动的实际应用中，不同的使用工况有不同的故障表现，常见的典型故障类型主要有以下几个方面：①齿根部断裂。由于齿根弯曲强度不足、轮齿受力异常、齿根应力集中等，轮齿自根部折断，单齿断裂后，传动处于严重不稳定的状态，会迅速造成其他轮齿的断裂。②齿面点蚀。由于齿面接触强度不足、轮齿受力异常、齿面磨损异常等，轮齿齿面出现麻点状的表层剥落，齿面出现点蚀后，传动处于不稳定的状态，在闭式传动中会引起箱内异响、震动等问题。③异物、杂质作用下的齿面损伤。闭式传动由于内部清洁度不良，异物夹在齿面之间，在齿轮啮合过程中对齿面造成挤压，形成压痕，齿面光洁度及渐开线被破坏，造成齿轮啮合不良，引起异响、震动、齿轮损坏。④润滑不良导致的异常烧蚀。闭式传动中，由于箱内润滑不良，齿轮啮合传动过程中，齿面的滑动不能形成油膜，近似于齿面在高速下持续进行干摩擦，短期内出现齿面异常磨损，以及高温下的烧蚀变形，并很快发展为传动失效。

3 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

3.1 齿轮故障诊断传统方法

传统方法中的经典谱分析方法可分为时域分析法和频域分析法。该方法的主要目的是研究单个信号，如振动信号或声发射信号，分析相应的时域和频域，根据不同的时域和频域特征曲线（如波峰或毛刺）观察曲线的起伏。对开式齿轮传动系统进行了时域和频域分析。传统的方法虽然简单、易操作、实用，但存在以下问题：①对于不清晰的信号，识别能力弱，故障诊断率低；②对复杂结构和故障耦合信号的处理能力差，由于只得到单一信号，易受环境干扰，抗噪声能力差，具有通用性。

3.2 齿轮故障诊断的集成方法

通过在时域引入相关去噪以减少时域原始信号中非周期分量的干扰，在频域引入相关去噪，实现频谱的周期性，故障特征趋于零频率附近聚集。它消除了周期特性在故障频域局部分布的局限性，扩大了应用范围。同时，它还具有较强的抗噪声能力。但是，它还存在一些问题：①本质上，它采用数学理论相关的计算方法对输入信号的要求仍然很高，比如信噪比的选取；②故障诊断率还没有达到工业级的精度要求；③由于采集到的是单一信号，所以它是易受环境干扰[1]。

4 齿轮修形

4.1 齿形修形

上文中提到齿轮啮合传动过程中，由于重合度非整数、齿部受力变形的原因，传动过程中载荷分布不均匀，每个齿的啮合过程都会发生应力突变，因此而造成不传动不平稳，会使齿轮承载能力有不同程度的降低。可以通过齿形修形来改善这一问题。①齿顶修缘和齿根修缘：由于现有加工工艺可以进行热后齿形修整，在不考虑齿轮热变形的情况下，齿顶修缘和齿根修缘根据轮齿的弹性变形开展。常用的修缘方式可以参考齿轮手册。②鼓形修正：为改善齿面受力，避免发生应力集中，一般齿轮设计中会考虑增加齿形方向的鼓形量要求。齿形鼓形要求结合齿顶修缘和齿根修缘，使轮齿齿面在渐开线曲线的基础上呈现进一步的鼓形，增加鼓形量后，齿厚有一定的增加，且受力状态得以改善[2]。

4.2 齿向修形

①鼓形修正（非常规啮合，双鼓形或直线形）：为降低齿轮啮合的应力，齿向一般修形为鼓形，但长齿的热处理变形较大，且不易控制，热后不加工的情况下，齿向曲线不能保证光滑，不光滑即意味着有异常凸起或凹陷；异常点在啮合过程中应力集中，从而发生点蚀。实际啮合中齿向设计应考虑齿轮接触实际情况进行齿向鼓形高点位置的设定。②螺旋角修正（齿轮轴的刚性变形）：齿轮轴的装配方式，无论是简支或悬臂结构，都避免不了出现轴受力后的刚度变形，变形后，处于轴向不同位置的轮齿会出现不同的倾斜，倾斜后，齿轮受力发生变化，轮齿轴向受力不均匀，从而引起异常受力点的点蚀。改善方法为，根据轮齿径向受力，计算齿轮所处位置的轴向倾角，折算到相应的齿轮螺旋角。通过改变齿轮螺旋角，达到齿向受力均匀的效果[3]。

5 结语

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。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。