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固定轴齿轮箱状态监测参数故障诊断:一个回顾

摘要：齿轮箱的状态监测是确保旋转机器不断减少甚至消除意外的停机时间和意想不到的故障产生的损失的关键因素。虽然，很多固定轴变速箱的工作状态监测和故障诊断已经在文献中有介绍，然而只有少数被应用到工业中。状况统计指标的能力是提供各种组件在不同程度的伤害上准确和精确的健康信息。文中会经常使用条件指标解决domainwise及其特点,其中介绍的审查工作给研究人员提供一个广泛和良好的参考利用。另外，固定轴变速箱的结构识别代表了固定轴变速箱独特的行为和故障特征，本文通过广泛的审查和分类重要论文和文章，总结出了在条件监测指标的基础上采用的方法。最后，开始问题陈述，指出进一步的研究前景。

1引言

机械设备在现代化社会中扮演了重要的角色。二十多年以来，随着工业的快速发展不断提高的生活水平，机器振动被认为是机器状态监测的中心组件，因此，科研人员转移更多的注意力到获取，分析和量化，这对提高可靠性，安全，经济和情报以及安全实时对灾难性故障的参数很有意义。一个通过传感器获得从变速箱连接到振动信号，通常加速度计，安装齿轮箱体或轴承箱的基于振动故障诊断策略的巨大测量工作已经完成。这些技术用来区分因为损坏或有缺陷带来的信号的变化的组件的产量。在正常操作期间信号是定期在不变性的，而如果引入一个错误，则信号就会发生变化。预见性维护是一个集群的科学技术，可以利用事先检测失败一个已知条件的行为，从而使及时行动的方式。幅度调剂，频率调剂和相位调制形成在变速箱，期间保持不变的健康的操作条件，为变速箱主要在恶劣的操作环境下运行，他们的基本元素，例如齿轮和轴承，遭受破坏模式，如疲劳裂纹，麻点，缩放等等[70，24，25]。即使是很小的失败可能导致整个机器组成变速箱的故障，可能导致人类和经济损失，因此，状态监测和故障诊断系统应该种植在一台机器来检测故障，或退化过程，在故障发生之前获得了某些症状水平和提供的异常功能。不必要的关闭进行维护检查导致非增值维护功能大大降低了使用点。在机器有很多部分，每个部分都有独特的缺陷，因此需要选择一个合适的监测方法以及信号处理技术来证明其巨大潜力提供准确和鲁棒诊断性能结果。不同的振动监测方法和基于信号处理的技术条件的维护机床被提出[34，35]。齿轮状态监测系统与不断增长的需求已成为很重要的生产力和费用节约因素。

齿轮箱状态监测和故障诊断的研究是一个热门话题[41，8，33，60]。据调查显示，关注固定轴变速齿轮箱的所有设计被认为是所有设计旋转自己的固定中心与不同的故障使用的各种方法[31，44，72]，如图1所示。通过使用统计测量振动信号，可以获得很有价值的诊断信息[51]。

图1固定轴有一对啮合齿轮箱

图2一个固定轴的扭矩流程图有一对啮合齿轮箱

相比于以振动诊断技术为基础，研究故障诊断统计指标的变速箱不是很多，然而，他们在近几年增长迅猛，许多出版物提及这些研究周期性地出现在期刊，会议论文集和技术报告中。Samuel and Pines [64]和Lei等人l[43]，彻底检查振动诊断技术为基础的直升机传输含有行星变速箱，而审查特别关注统计指标的变速箱故障诊断尚未报道的基础上作者的文献检索。

本文旨在总结和调查统计指标的研究和开发的变速箱故障诊断。它努力融合工作的各个部分在上下文变速箱这个话题，尝试为研究人员提供一个广泛的引用并帮助他们开发先进的在这一领域的研究主题。

计划如下，第二部分，简要说明了固定轴的传动结构的识别特征频率和统计测量变速箱的故障信息；第三部分根据使用方法回顾了出版物统计指标；第四部分提供了综合表和出现故障的出版物报道研究工作的一个总结；第五部分是结论；最后第六部分描述了前景并确定在这一领域未来的研究方向。

2.简要概述固定轴变速箱和指标

2.1变速箱的反映

在本节中，能量的线路图（扭矩）流在固定轴组成一对啮合齿轮箱突出显示在图2中。

传输流的矢量方向从输入轴，输出轴。图2中，参照图1，所有的齿轮都是固定的，但在各自的中心旋转，之后的行为可以记下：

1. 所有的齿轮变速箱网同时密切与各自的羽翼之下，反之亦然导致滑动的牙齿在其他从而产生振动。
2. 齿轮啮合频率及其谐波治理装置由于啮合过程的变刚度的振动[63]。
3. 一对啮合齿轮损坏的固定轴变速箱，故障特征频率，显然，似乎和对称定位齿轮啮合频率及其谐波频谱有关[57]。
4. 信号从加速计连接在轴承箱包含几个类型振动从啮合齿轮，轴，轴承等，有用的特征很容易被掩盖在这样强大的背景噪音之中，因此，低振动的故障特征的提取变得困难自然没有去噪音[17，83]。

基于上述几点可以表示，振动信号在本质上是复合的，在捕获时要小心。此外，如果一个变速箱中成对存在各种啮合，那么故障诊断将变得复杂，波动/不同啮合刚度、随机噪音和边带活动将起到关键作用。

2.2特征频率评估

变速箱的独特的频率，包括齿轮旋转频率、啮合频率以及谐波影响的故障，故障的识别与特征频率的发生与给定的故障。

变速箱的特征频率，包括齿轮旋转频率、啮合频率及其谐波是影响断层出现在齿轮的原因，这是故障的识别与特征频率的发生与给定导致的，因此评价固定轴变速箱的齿轮啮合频率必须经过讨论。

根据图1，定义这些符号，

Ti——齿轮的齿数（i=1，2）

fi——齿轮的旋转频率

整个齿轮传动的输入频率将相同旋转齿轮1（f1）的频率。

Gk——啮合的齿轮传动对比k（k=1、2），它被定义为主动齿轮的旋转频率之间的比例的一队啮合的从动齿轮。事实上，它也可以表示为从动齿轮的牙齿数量之间的比例和驱动装置，例如，G1=T2/T1.

fmesh——啮合副的啮合频率。

因此，重要的频率，即每个齿轮的旋转频率和啮合副的啮合频率，可以表示为一个函数的输入频率（f1）和齿轮的齿数等式1。

f2 frac14; f1=G1 frac14; eth; THORN; T1=T2 f1 （1）

2.3状态监测指标（统计指标）

条件指标（Cls）通常在时域可以从变速箱通过获得的加速度计的信号中提取，信号使用的计算，使独联体不同。变化出现在信号本身损坏/恶化/故障出现在一个齿轮。是相当不同的时域信号的正常齿轮。利用振动信号的能量使用统计测量了解故障出现的现象，一些统计指标，可用于实际环境，如下列出：

2.3.1均方根（RMS）

RMS中最常用的方法用来反映时域信号的能量和振幅，用来检测不平衡旋转元素或评估组件的整体状况。RMS的平方根的特点是完全的方块的均值信号样本[26]，可以表示为等式2。

yrms= （2）

其中，y表示原始时间信号，N代表数量的样本，k是样本指数。RMS，也称为二次的意思，有时表示为信号的标准偏差的平均水平[24，25]。

2.3.2峰值因数（CF）

这个参数是用来检测损失在旋转机械的早期阶段，并给出了测量比RMS，CF可以解释为最大的比例最高的积极值信号y，yrms[26]和等式3。

CF= （3）

式中ypk-pk是峰值信号，因此CF可以被认为是一个标准的信号振幅的测量，并且可以计算在2和6之间的正常状态，是设计增加一些数量的振幅非常高的峰值，如信号导致某些类型的所在点齿轮的损害。并且它单位数量少，任何值超过6通常就是相关的机械问题了[41]，而CF的正弦波是1.414。

2.3.3标准差（SD）

这个参数措施的数量变化或偏离均值，可以计算为等式4。

SD= （4）

其中，yk（k=1，2······，N）是信号的K样本点y，y是信号的均值。

2.3.4峰度

峰度是给定信号的四阶标准化时刻给出了重要的测量信号的峰值[41]，信号含有高斯噪声的值大约是3，并且一个越来越尖锐的峰值，将会得到一个更高的峰态值。峰度方程式可表示为等式5。

Kurtosis= (5)

这是归一化方差的平方，测量峰度的脉冲信号。

2.3.5形状系数

形状系数是用来表示时间序列信号在时域的分布[30]，它可以表示为式6。

形状系数（SF）= (6)

2.3.6能量比例

能量比例被定义为能量的比例中包含的不同信号，（d）（即齿轮啮合频率，其谐波和一阶谐波的同步平均信号（TSA）常规组件中包含的能量信号，（r）[64]。可表示为式7。

能量比例= （7）

这种技术是专为测量严重受损的齿轮，这种齿轮不止一个齿的啮合受损，很明显，这样的条件我们会注意到增加yrms（d）而减少yrms（r）[89]。

2.3.7能量算子

该参数的值可以通过第一个平方的输入信号，然后观察产品之间的差异之前和之后的值信号的平方[76]。然后采取规范化的合成信号的峰度[54]，可以表示为式8。

能量算子= (8)

x是信号的平均值，=-,N是x点数据集的数量。

端点的信号数据循环，这个参数是用来使得检测一个脉冲在时间平均振动信号时更容易，这个参数的值越大表明麻点和划痕越大。

2.3.8零阶品质因数（FM0）

1977年，Stewart FM0[71]开发参数，用于检测时间同步平均将发生的重大变革。这是一个故障检测器在齿轮啮合[24，25]。FM0和波峰因素之间的主要区别是，FM0比较平均的最高值同步信号是常规的值信号而波峰因素分析的最高值同步平均信号的平均值的同步信号，这来个参数其他地方是一样的。FM0表示的数的比例峰信号啮合频率及其谐波能量可以用式9来表达。

FM0= (9)

式中，-peak信号的振幅最大峰y，谐波的振幅k代表了正在发展的方向，N的总额是谐波的频率区域。它给任何对于小齿损坏，FM0增加齿轮磨损产生了重要价值。

2.3.9四阶品质因数（FM4）

FM4是一个杰出的最突出的利用振动诊断齿轮驱动参数，识别振动信号的变化将损害限制在几个齿轮的齿之间[26]，它是一个无因次参数，特点是比例的峰度和差分信号的方差平方。可以通过式10表达。

FM4= （10）

其中d是信号的差分，，是差分信号的平均值，k是时间信号的数据点的总数。如果d纯粹是高斯，需要3个近似值，当损坏长大或变高阶显示出现在振动信号的时候，FM4这个值会出错[71]。

2.3.10M6A

M6A是Martin在1989年提出的用来跟踪任何机械部件表面缺点的参数[55]，它与FM0不同的是，它更敏感的峰值信号，而他们之间的相似性是区别标记他们的应用程序。M6A利用第六时刻，通过体积测量方差的时刻倍规范化。M6A可以表示为式11.

M6A= (11)

2.3.11M8A

1989年，Martin提出这个参数是比M6A更好的应用于信号检测机械组件表面缺陷的区别的方法[55]。它和FM4，M6A的基本思路是一样的，但它能产生比M6A更敏感的峰值信号[26]。适用于第八时刻归一化方差的四次方，可以用式12来表达。

M8A= (12)

式中可以看到，峰值的灵敏度增加不是一个预期结果所需要的，因为过分敏感的参数可能会产生大量的假报警，因此，损伤指标的确定，尤其与敏感性无关。

2.3.12NA4

1989年Decker, Zakrajsek and Townsend在NASA路易斯研究中心提出NA4。它克服了FM4发现的缺点[85]，它是一个通用故障指示器反应损伤和断层的持续

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