黄浩奇，邱雪芳，胡胜江，庞 涛

（1. 浙江协成起重机械有限公司， 浙江嘉兴 314112；2. 嘉兴市特种设备检验检测院， 浙江嘉兴 314000）

0 引言

减速器是起重机械的重要零部件，工作频繁，承受载荷大，负载变化多样，加上一些不规范的操作（如打反车制停等），导致故障时有发生，需要经常检查，保证安全运行。对减速器的全面检查需要相应的吊装工具打开减速器，这样拆装不便，费时费力，并存在一定的危险性，导致很少会对减速器进行全面检查，使得一些问题难以及时发现和排除，易形成安全隐患。

振动和噪声是评价减速器性能的重要指标，典型的故障诊断技术有：（1）简易诊断，包括振平诊断和判定参数诊断，简单地与正常信号作比较[1]；（2）时域分析，敏感性强，可突出故障特征信息特点，用于定性分析可能出现的故障[2]；（3）频域分析，一般适用于平稳信号的分析，在高速、非平稳状态下易出现混频现象[3]；（4）时频分析法，结合时域与频域优点，全面描述和反映信号时频联合特征[4]，判定减速器某些故障的位置等信息[5]。这些方法仍以理论研究居多，且针对起重机减速器的研究多是对稳态环境下开展的，但这种减速器的故障往往是在升速或降速过程中较为明显，上述分析方法不能很好地适用。

本文通过检测减速器时域非稳态振动信号并转换为角域稳态信号，采用变时基谱分析获取丰富的振动状态信息，运用时频域的能量分布算法和能谱熵对起重机械的减速器振动特征信息进行提取，基于自适应学习算法可以实现减速器故障的智能识别与分析诊断，符合故障诊断技术的发展方向——基于多种模型算法结合的诊断技术[6-7]。……