王 浩,刘胜兰,刘 晨

(中国舰船研究院,北京 100192)

0 引 言

齿轮箱的构件主要包含轴承、齿轮、转轴等,它是机械装置中应用最广泛的传动设备。

在轴承和齿轮的运行过程中,其承受的力均为周期性的冲击,往往容易造成点蚀或局部缺陷,长期运行会造成齿轮箱构件的疲劳失效,因此,其故障率往往很高[1-3]。齿轮箱轴承或齿轮一旦失效,会导致整个传动系统瘫痪。虽然很多企业已经安装了齿轮箱在线状态监测系统,但目前在用的状态监测系统中的报警阈值均是根据齿轮箱构件损伤的极限状态设置的,监测准确率不高;而且从故障预警到分析确定故障源需要花费大量时间,对振动信号进行处理和分析。

因此,通过构造齿轮箱各运行状态的从属概率模型,从而快速地识别齿轮箱齿轮和轴承构件的故障,可以提升齿轮箱的故障诊断效率。

近年来,国内外学者基于齿轮箱的振动机理,开展了大量针对齿轮箱故障诊断的研究,这些技术已在齿轮箱故障诊断领域被广泛应用。例如,通过包络解调分析技术提取轴承故障特征[4]。但随着轴承故障诊断研究的深入,人们发现,包络分析的难点在于确定信号解调频带,大多时候采取反复试凑的方式,这在实际应用中非常不方便。因此,后来出现了信号分解技术与包络分析相结合的轴承故障分析方法。例如:蔡艳平等[5]结合经验模态分解和包络分析,提取了滚动轴承内圈缺陷故障特征,进行了轴承的故障分析。……