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由于齒輪故障癥狀及其信號的復(fù)雜性，因此在對齒輪進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要在盡可能地消除噪聲干擾、提高信噪比的前提下，提取出清晰故障特征信息。

常用的方法有以下幾種:

1. 細(xì)化譜分析法

細(xì)化譜分析法是通過采用頻率細(xì)化技術(shù)來增加頻譜圖中某些頻段上的頻率分辨率，即所謂的“局部頻率擴(kuò)展”法。在齒輪故障信號中，調(diào)制后得到的邊頻含有豐富的故障信息，但是在一般的頻譜圖上往往又找不出清晰、具體的邊頻，究其原因是頻譜圖的頻率分辨率太低。頻譜圖上的頻率分辨率則是由譜線和最高分析頻率決定的，行業(yè)內(nèi)對此有定規(guī)，具體關(guān)系為下式所示： ? f＝ f c /n= fs/N 式中，? f～頻率間隔，即頻率分辨率；f c～分析頻率范圍，即最高分析頻率；fs～采樣頻率，為避免頻率混淆，fs＝（2.56 ~ 4）f c，一般為 fs＝2.56 f c；n～譜線條數(shù)，為定值，分有 100 線、200 線、400 線、800 線四檔；N～采樣點(diǎn)數(shù)，N＝2.56n，分有 256 點(diǎn)、512 點(diǎn)、1024 點(diǎn)、2048 點(diǎn)四檔。由于齒輪的嚙合頻率及其諧波的頻率很高，從而使分析頻率范圍 f c 不得不很高，也就引起頻率間隔?f 很大，即頻率分辨率很低，因此造成邊頻較難顯現(xiàn)及分辨。而細(xì)化譜分析法只是對某些部分頻段沿頻率軸進(jìn)行放大，好像放大鏡一樣，把頻譜圖上某些感興趣的局部區(qū)域放大，從而得到頻率分辨率很高的細(xì)化譜，見右圖。這樣，就可以通過觀察細(xì)化后的邊帶結(jié)構(gòu)，去尋找故障的特征信息。

2. 倒頻譜分析法

頻譜圖的幅值有兩種表示方法：一種是以振幅形式表示，稱為幅值譜；另一種以能量形式表示，稱為功率譜。功率譜是用來研究各頻率成分的能量在頻域上的分布。頻譜圖縱坐標(biāo)的刻度也有兩種表示方法：一種是線性坐標(biāo)，另一種是對數(shù)坐標(biāo)。線性坐標(biāo)的優(yōu)點(diǎn)是直觀，缺點(diǎn)是不能同時(shí)顯示數(shù)值相差很大的成分；而對數(shù)坐標(biāo)恰恰相反，可以同時(shí)顯示出數(shù)值相差很大（1000 倍，甚至更高）的頻率成分，但這些成分之間是不成線性比例關(guān)系的。幅值譜的縱坐標(biāo)為線性坐標(biāo)，功率譜的縱坐標(biāo)一般為對數(shù)坐標(biāo)。對數(shù)坐標(biāo)以分貝[dB]表示，其定義為 Ad=20 l g(A/Ar) 或 Ad=10 l g(A2 /Ar 2) 式中，Ad～基準(zhǔn)幅值（或參考幅值），常取 Ad＝1V，對無量綱量取 Ad＝1  A～幅值，單位與 Ad 相同。由上式可知，分貝值為 6，幅值之比為 2，即人們常說的“6 個(gè)分貝翻一翻” ；92分貝值為 20，幅值之比為 10；分貝值為 60，幅值之比為 1000。倒頻譜的定義是功率譜對數(shù)的功率譜。其表示式為C(τ) = { F- 1 [ l o gG(f)] } 2式中，G(f)～時(shí)間信號 fz 的功率譜，即 G(f) = {F[fz(t)] } 2 τ～倒頻譜的時(shí)間變量，稱為倒頻率。倒頻譜的縱坐標(biāo)與頻譜可采用相同的單位，而橫坐標(biāo)為倒頻率，單位為毫秒[ms]。倒頻譜分析法在齒輪故障診斷中具有特殊的作用，特別是用在邊頻帶的分析上。因?yàn)椋瑢?shí)際齒輪箱振動信號的頻譜圖是十分復(fù)雜的，當(dāng)有幾個(gè)邊頻帶相互交叉分布在一起時(shí)，僅依靠頻率細(xì)化分析法是不夠的，往往難以看出邊頻帶的結(jié)構(gòu)。而倒頻譜則能夠較為清晰地顯示出頻譜圖中的周期性結(jié)構(gòu)成分——邊頻。如果把一個(gè)復(fù)雜的頻譜看著為一個(gè)時(shí)間歷程信號，在嚙合頻率及其諧波周圍分布著很多邊帶，邊帶的間隔頻率就是故障頻率，故障頻率的諧波階次越高，其振幅值越小，則諧波峰值的平均包絡(luò)線接近于一個(gè)周期波。對此功率譜圖再作一次譜分析（即進(jìn)行傅里葉逆變換），轉(zhuǎn)換到一個(gè)新域里，從而把周期性的頻率結(jié)構(gòu)很清楚地顯現(xiàn)出來，這就是倒頻譜分析方法。倒頻譜是對原頻譜圖上周期性頻率結(jié)構(gòu)成分的能量作了又一次集中，并在功率的對數(shù)轉(zhuǎn)換時(shí)給低幅值分量有較高的加權(quán)，而對高幅值分量以較低的加權(quán)，結(jié)果是突出了小信號周期。因此，利用倒頻譜圖可以有效地識別頻譜上的周期成分。這是倒頻譜分析的第一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。例如，某齒輪箱的功率譜圖，頻率范圍為 0~20kHz,譜線為 400 條。可看到 4.3 kHz93的嚙合頻率及其二階和三階諧頻。因頻率分辨率太低(50 kHz)，不能分解出邊頻帶。 3.5~13.5 kHz 頻段的細(xì)化功率譜(2000 線)，由于分辨率較高(5Hz)，可看到很多邊頻成分，但很難分辨出它們的周期。

3. 時(shí)域同步平均法

時(shí)域同步平均法的目的在于保留和齒輪故障有關(guān)的周期成分，去除其它非周期成分和噪聲的干擾，從而提高振動信號的信噪比。時(shí)域同步平均的原理是，按齒輪每轉(zhuǎn)一圈的周期間隔截取信號，在多次截取信號的基礎(chǔ)上，然后反復(fù)進(jìn)行分段疊加的平均處理，這樣，隨著平均次數(shù)的增加，齒輪周期性的旋轉(zhuǎn)頻率和嚙合頻率及其各階諧波成分得以保留，而那些非周期性的無關(guān)噪聲成分則逐漸消失。最后再經(jīng)過光滑化濾波，即可獲得僅與齒輪實(shí)際振動有關(guān)的信號，這無論在時(shí)域上或頻域上均有利于齒輪故障狀態(tài)的分析。右圖為一個(gè)淹沒于隨機(jī)噪聲中的正弦波信號，在經(jīng)過 256 次線性平均后，又重新顯現(xiàn)出原來的正弦波信號形狀。時(shí)域同步平均法的關(guān)鍵是必須要有時(shí)標(biāo)信號，即齒輪的轉(zhuǎn)速脈沖信號。用脈沖的間隔時(shí)間作為齒輪每轉(zhuǎn)的時(shí)標(biāo)，用脈沖信號去觸發(fā) A/D 轉(zhuǎn)換器工作，實(shí)現(xiàn)按齒輪旋轉(zhuǎn)周期截取信號，而且起始點(diǎn)始終對應(yīng)于齒輪的某一角位置，從而確保時(shí)標(biāo)周期與齒輪旋轉(zhuǎn)周期一致。如果希望對每個(gè)齒輪都進(jìn)行時(shí)域同步平均時(shí)，則可以將測得的時(shí)標(biāo)信號周期 T 按相應(yīng)的傳動比進(jìn)行擴(kuò)展或壓縮，換算為該齒輪的旋轉(zhuǎn)周期 T′。時(shí)域平均處理后的信號包含著齒輪故障的具體信息。右圖表示齒輪在幾種狀態(tài)下的時(shí)域同步平均，正常的時(shí)域平均信號，波形應(yīng)該是均勻一致的、光滑的，主要由嚙合頻率組成，沒有明顯的高次諧波；齒輪不對中，嚙合頻率為轉(zhuǎn)速頻率的諧波頻率所調(diào)制，形成調(diào)幅波形；齒面嚴(yán)重磨損，波形中波峰與波谷均呈不光滑形狀，95嚙合頻率出現(xiàn)較大的高次諧波成分；齒面局部嚴(yán)重剝落或斷齒，在一圈波形總體上還算是均勻的情況下，出現(xiàn)了一處波形的突跳現(xiàn)象。

4. 自適應(yīng)消噪技術(shù)

齒輪的故障信號往往混有很大的背景噪聲，這種背景噪聲會把真正有用的信號淹沒了。為了提高信號的信噪比，除了用信號同步平均法外，還可以采用自適應(yīng)噪聲消除技術(shù)，簡稱為 ANB 技術(shù)。這種技術(shù)通過兩個(gè)傳感器分別拾取信號，然后再進(jìn)行處理，消噪的能力很強(qiáng)。尤其是采用 ANB 處理技術(shù)，可以使倒頻譜受背景噪聲影響的缺點(diǎn)得以克服，提高了倒頻診斷的靈敏度和準(zhǔn)確性。

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