刘林密，曾庆松，崔伟成，邓博元

(海军航空大学 岸防兵学院，山东 烟台 264001)

0 引言

齿轮是一种常见的机械传动设备，当其发生故障时，齿轮的故障信息蕴含在其振动信号中，因此，在齿轮故障诊断时通常对其振动信号进行分析，进而判断齿轮的故障情况。齿轮的振动信号在其发生故障时可看为多个调幅-调频(AM-FM)信号的叠加，具有非平稳、非线性的特性[1-3]。

齿轮振动信号的频率蕴含着丰富的故障信息，将其瞬时频率进行频谱分析，观察频谱是否存在轴频及其分、倍频，是一种有效的故障诊断方法[4]。在瞬时频率谱的求取过程中需要解决两个核心问题：①将振动信号分解为单分量信号；②将单分量信号解调，并求取瞬时频率。

在振动信号分解中，经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)是一种有效的自适应时频分析方法，在齿轮的故障诊断领域中被广泛采用。但在使用中发现EMD易将一个分量分解成多个相邻的分量，即存在模态混叠问题[5-7]。

在单分量信号解调和求取瞬时频率方面，经验调幅-调频分解(empirical AM-FM decomposition，EAD)是一种常用的方法，在使用中发现，通过EAD方法能够解调得到纯调频信号并准确的提取单分量的包络，但是在瞬时频率求取精度方面有所欠缺[8-10]。

为了最大限度地提取齿轮故障振动信号中蕴含的故障信息，从而进行准确的故障诊断，本文提出了一种新的瞬时频率谱求取方法用于齿轮故障诊断。首先，对齿轮的振动信号进行EMD，得到若干个分量；其次，依据峭度准则选取峭度较大的分量作为有效分量，判断有效分量与相邻分量峭度差异是否明显，若差别不大则考虑EMD分解产生了模态混叠，将有效分量与峭度差别不大的分量叠加，作为新的有效分量；……