摘 要

随着制造业的飞速发展，各种大型机械设备被广泛应用于各个领域，而齿轮传动作为机械设备中最常用传动方式，对齿轮故障的诊断的技术的研究具有重要价值和意义。

传统的齿轮故障诊断技术，例如时域分析法和频域分析法，它们仅适用于平稳，线性齿轮故障信号的检测，当齿轮存在局部故障时，它们并不能很好地检测出故障特征。本文分析了齿轮振动机理，通过振动方程得到齿轮振动信号所包含的一些频率成分，以及影响这些频率成分的因素，通过分析得到故障特征与齿轮振动信号的边频带之间的密切联系，边频带中包含有重要的齿轮故障信息。小波分析和EMD两种时频域联合分析的方法，它们都具有自适应性，能够很好地分析齿轮故障信号局部化的特征。本文通过对实验采集得到的原始齿轮振动信号的分析，重点分析和比较了小波分析和EMD在齿轮故障信号分析中的结果，得到了几种齿轮诊断方法比较明显的边频成分，并且各自分析了它们优缺点及其适用范围。

关键词 齿轮 振动信号 故障诊断 边频 小波分析 EMD

ABSTRACT

With the rapid development of manufacturing industry, all kinds of large-scale machinery and equipment are widely used in various fields, and gear transmission as the most commonly used mechanical equipment transmission mode, the diagnosis of gear fault technology has important value and significance.

  Transmission gear fault diagnosis techniques, such as time domain analysis and frequency domain analysis, are only applicable to the detection of smooth, linear gear fault signals, and they do not detect fault characteristics well when the gears are partially faulty. In this paper, the vibration mechanism of the gear is analyzed, and some frequency components and some factors influencing these frequency components are obtained by the vibration equation. The close relationship between the fault feature and the sideband of the gear vibration signal is analyzed. Contains important gear fault information. Wavelet analysis and EMD two time-frequency joint analysis methods, they are adaptive, can be a good analysis of the characteristics of gear fault signal localization. In this paper, the analysis of the original gear vibration signal obtained by the experiment is carried out. The results of wavelet analysis and EMD analysis of gear fault signal are analyzed and compared. Several edge frequency components with different gear diagnosis methods are obtained and their analysis Their advantages and disadvantages and their scope of application.

Key words Gear Vibration signal Fault diagnosis Edge frequency Wavelet analysis EMD

目录

第一章 绪论 1

1.1课题的研究背景 1

1.2齿轮故障诊断技术的研究现状与发展 1

1.3小波分析在齿轮故障诊断领域的研究现状 2

1.4 EMD在齿轮故障诊断领域的研究现状 2

第二章 齿轮故障诊断 4

2.1齿轮故障形式的介绍 4

2.1.1断齿和弯曲疲劳 4

2.1.2齿面磨损 4

2.1.3划痕和齿面胶合 4

2.1.4齿面的接触疲劳和点蚀 4

2.2 齿轮的振动的原理 4

2.2.1 齿轮振动模型 4

2.2.2 齿轮振动信号的调制 6

2.2.3 齿轮故障振动信号的数学模型 9

2.3 齿轮的振动类型 10

2.4 齿轮故障诊断方法 10

2.4.1 对啮合频率和它各阶谐波频率的分析 11

2.4.2 边频带分析 11

2.5 小结 12

第三章 基于小波分析的齿轮故障信号分析 13

3.1 傅里叶变换到时频分析 13

3.2 小波变换 14

3.2.1 连续小波变换 14

3.2.2 尺度概念 15

3.2.3 小波综合 15

3.3 实验数据分析 15

3.4 小结 20

第四章 基于EMD的齿轮故障信号分析 21

4.1 EMD方法的基本原理 21

4.2 实验数据分析 21

4.3 小结 24

第五章 总结与展望 25

5.1 总结 25

5.2 展望 25

参考文献 26

致谢 28

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景

随着科技的飞速发展，各个行业和领域的机械设备功能也日趋完善。在生产产品的过程中，一旦某个机械设备发生了故障，考虑到目前大多数产品制造都是大批量生产，那么这将会严重影响产品的生产质量和生产效率，从而降低了制造企业的经济效益，甚至会给企业带来亏损。

在一些大型机械生产领域里，像航空航天工程、电动力工程和汽车工程等领域里，发动机等旋转机械应用尤为广泛，并且这些机械设备往往应用于生产链核心部位，一旦这些机械设备发生了故障，那将给整个工程带来非常严重的后果，而齿轮在动力传动系统中应用非常广泛，所以，在齿轮故障诊断方面的研究很有必要。