蔡连捷，何正洋

（扬帆集团股份有限公司，浙江 舟山 316100）

船用齿轮箱是船舶的核心动力装置，它的故障会直接造成停机事故，最有甚者可以造成重大的航行事故发生，船员的安全将受到严重的威胁。而船用齿轮箱的工况非常的恶劣，齿轮的点蚀、断齿等故障常发生，船用齿轮箱的人工巡检难度很大，对齿轮箱运行状态进行实时监测是非常重要的，对监测到的齿轮振动信号进行精准地数据处理和分析，是进行船用齿轮箱故障预警的前提条件。

目前，在齿轮故障信号的分析中，常用的方法主要有：频谱分析法、小波变换法、快速傅里叶变换法（FFT）及经验模态分解法（EMD）等，在这些方法中，频谱分析方法无法既对时域信号，同时也对频域信号进行分析，选定小波基是小波变换法的首先任务，模态混叠现象在经验模态分解过程中，非常容易发生，由于这些方法在运用中有着各自的局限性，Konstantin Dragomiretskiy于2014年在IEEE上首次提出了一种新的故障信号模态分解方法，即变分模态分解法（VMD），VMD方法与传统的EMD相比采用了完全不同的分解原理，这种方法的特点是：各模态的分量都必须通过求解约束变分方程而得到。国内外已有大量的研究成果表明；VMD无论在非线性还是在非平稳信号处理中，都具有很大的优势。

1 齿轮的常见故障与振动机理

1.1 齿轮的常见故障（图1）

图1 常见的齿轮故障

齿轮的故障主要表现在2个方面：

（1）在齿轮加工、安装中，由人为因素引起。这类故障可以通过严格执行制造工艺加以避免，本文不作过多分析。……