基于小波分析理论的齿轮箱故障诊断研究

由于现代化设备的日趋大型化、自动化、复杂化和连续化以及市场竞争的日趋激烈化,人们对机械故障诊断的准确性和快速性提出了更高的要求。齿轮传动是机械设备中最常见的传动方式之一,对其传动系统进行状态监测及故障诊断意义重大,不仅可缩短维修时间、降低维修成本,还可提高诊断准确性和维修质量,创造可观经济效益。 本论文围绕小波变换和小波包变换在齿轮箱故障诊断中的应用进行了理论研究和实验验证,将小波分析这一时频分析方法应用到机械设备故障诊断领域。以 JZQ250 型号齿动箱为实验对象,根据实际状况下齿轮箱的故障机理和振动特点、设计了齿轮箱状态监测与故障诊断实验方案、测取齿轮箱振动信号,并将所测信号运用小波包分析进行降噪预处理。在此基础上,对齿轮崩齿故障信号进行小波分解并提取故障特征信息,以及对轴承外圈点蚀故障信号利用小波分析技术做功率谱分析,有效地对齿轮箱故障进行分析和诊断。 实验结果表明,小波分析算法弥补了傅里叶变换的不足。采取小波分析方法可以同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,从而便于提取我们感兴趣的故障信号。此外,在小波变换的基础上对小波分解系数再进行常规谱分析是一种有效的故障诊断方法。