张 磊，张 慧

(中航工业太原航空仪表有限公司,山西 太原 030006)

0 引言

齿轮在机械传动中起着至关重要的作用，随着齿轮系统的不断发展，齿轮系统的应用也越来越广泛[1]。复杂的齿轮系统往往同时包含行星齿轮和定轴齿轮，因此造成特征信号调制现象严重且容易互相淹没，加大了信号分离和故障诊断的难度[2]。

人们经常使用局部均值分解、小波变换和经验模态分解(EMD)等方法处理故障信号[3]。徐先峰等[4]采用EMD信号分解法对轴承的故障信号进行分析提取。郭向玲等[5]对EMD法的性能进行了研究分析，结果显示该方法在处理信号时存在信号干扰、包络不足等缺陷；小波变换需要提前选定小波基值和分解层数，自适应力弱。唐贵基等[6]分析了模态分解方法在信号处理中的应用，结果表明局部均值分解法运算速度慢、信号之间存在冲突。

本文针对行星齿轮系统的多故障诊断问题，基于不同类型齿轮的振动特性不同，提出了共振稀疏分解(RSSD)法[7]，该方法可以选择恰当的品质因子将复杂信号分解为合适的信号分量，再通过对共振分量进行包络调解，实现齿轮故障特征的提取。该方法可以避免源数据和通道之间的不匹配问题[8]，有效地减小宽带信号的干扰[9]，还能分离中心频率相近而带宽不同的信号分量[10]。

1 RSSD分解原理

RSSD通过选择合适的品质因子对信号重新分解，改善了传统信号分解频率相近的不足。

RSSD中的品质因子由可调小波变换得到[11]，品质因子Q和信号的共振分量有关，Q值较大表示高共振分量，Q值较小表示低共振分量。……