高永新，戴忠林，秦 灿

（辽宁工程技术大学机械工程学院，辽宁阜新 123000）

齿轮箱作为重要的动力传动部件广泛应用于旋转机械，在复杂工况条件下，测得齿轮箱的振动信号往往呈现出高噪声与非平稳性[1-2]。因此，从齿轮箱的非平稳振动信号中分理处出瞬态冲击信号，通过对分离出的瞬态冲击信号进行分析提取出准确的故障信号具有重要的研究意义。

现有齿轮箱故障信号分解方法主要有集合经验模态分解[3]、固有时间尺度分解[4]等。Selesnick[5]提出信号的共振稀疏分解方法（Resonance-based Sparse Signal Decomposition,RSSD），该方法可根据信号成分的振荡次数对信号进行分解与重构，实现信号的共振稀疏分解。夏俊[6]等利用松鼠优化算法计算效率与全局寻优能力的优越性,实现对共振稀疏分解的多参数优化，从而获得故障信号的特征频率。李星，张文义，陈向民等[7-9]提出了基于信号共振稀疏分解与包络谱的齿轮故障诊断方法，实现了将冲击脉冲从齿轮振动信号中分离，进而对齿轮状态和故障进行识别；朱静等[10]提出一种基于共振稀疏快速独立分量的分析方法来诊断行星齿轮箱故障，得出的高共振分量作为虚拟通道信号，两通道信号输入固定点算法处理,选择峭度值最大的分量Z做包络谱分析，提取故障特征频率。

为解决复杂工况下齿轮箱的振动信号由周期性故障引发的振动响应与随机噪声叠加组成而引起早期微弱故障信息不明显、故障特征值难以提取的问题，本文将品……