毕业论文行星齿轮箱故障诊断

1. 经典谱分析方法，又可分为时域分析法和频域分析法。时域分析法通常指用时域波形计算出参数指标，它是最简单的分析方法，通常适用于明显的周期信号、瞬态冲击信号、简谐振动信号。该法实用性较强，但对复杂结构和故障耦合信号处理能力较差，属于故障处理的初级阶段。频域分析法是基于1807年傅立叶提出的傅立叶变换（Fourier transform，FT）的最基本的信号处理方法。FT的缺点是缺乏信号局部信息，只适合线性平稳信号的分析。主要有包络分析（enveloping analysis）、全息谱分析（holospectrumanalysis）、细化谱分析（zoom spectrum analysis）、倒谱分析（cepstrum analysis）、高阶谱分析（higher orderspectrum analysis）等。当齿轮箱出现故障时，其振动信号中包含的故障信息通常以调制的形式出现，提取故障信息就是将故障信号从高频调制信号中解调出来。包络解调又叫解调谱分析，常用方法有希尔伯特变换解调、循环平稳解调、能量算子解调、绝对值分析解调、平方解调、检波滤波解调等。1989年，等提出了全息谱分析。它是基于FT，将求得的不同通道信号的振幅、频率、相位信息进行集成的方法，观察更直观。细化谱分析是增加频谱中某些部分频率分辨率的分析方法。倒谱是信号的FT谱经对数运算后再进行傅立叶反变换的分析方法，它对信号传递路径的影响不敏感。高阶谱是分析非平稳信号的一种方法，是处理非线性、非高斯信号的一种有力的频域处理工具，它能够定量描述信号中的非线性相位耦合特征，理论上有降噪作用，是近年来研究热点之一。频域解调分析的局限性：（1）多故障诊断中的比较接近的高频成分相互交叉；（2）解调过程中，会将不包含故障信息的两个频率之差作为调制频率解调出来；（3）检波滤波解调易造成混频效应。这些现象都易造成误诊。2. 时频分析法FT的目的是将时域信号转换到频域进行分析，其中时域和频域是相互独立的，主要适用于平稳信号。FT不能反应信号频率的时间特性。所以时频分析是齿轮箱故障分析的有效方法。主要时频分析方法有Wigner-Ville分布、短时傅立叶变换、小波分析、局部特征尺度分解、局域均值分解、经验模态分解、Hilbert-Huang变换、最小熵反褶积等。1932年提出时频联合分析概念，并应用于量子力学。1948年提出Wigner-Ville分布（Wigner-Ville Distribution，WVD）,WVD具有较好的时频聚集性和很好的时频分辨率，但WVD存在交叉项，给信号的识别带来困难。如何消除交叉项是WVD研究的重点。1947年、和等提出短时傅立叶变换（shot time Fourier transform，STFT）。STFT本质上是一个加窗的FT，使用滑动窗截取信号，然后对截取的信号再进行FT,这样可以得到任意时刻的频谱。通过加窗可以将时变的非平稳信号在一小段时间内看作近似不变的，所以适用于缓变的非平稳限号。STFT是最小熵反褶积线性时频变换。1977年Ralph Wiggins提出最小熵反褶积法（minimum entropydeconvolution，MED）,对卷积求解具有划时代意义，2007年首先将该方法应用与故障诊断。它是以最大峭度作为迭代终止条件寻找一个最优的逆滤波器，进而提高信号的信噪比。1984年法国地球物理学家Morlet在研究地球物理信号时首次提出小波变换（wavelet transformation，WT）。WT本质上是在信号上加一个变尺度滑动窗截取信号进行频谱分析，这克服了STFT的窗宽度不变到来的缺陷。WT的主要缺点是小波基函数的选择至今没有一个合适的判断标准和选择依据，这可能会歪曲原信号本来的物理特征。1998年、、提出经验模态分解法（empirical mode decomposition，EMD）,适用于非线性和非平稳信号的分析,之后进一步提出Hilbert-Huang变换。它从局部时间尺度出发，得到不同尺度的本征模态函数，且能获得比WT更高的时频分辨率。EMD主要问题是模态混淆、端点效应、欠包络和过包络等问题。解决这些问题是目前的研究方向之一。