基于MatlabGUI的齒輪箱故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)案例目錄TOC\o"1-3"\h\u4690基于MatlabGUI的齒輪箱故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)案例 190731.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的流程與功能 1256961.2設(shè)計(jì)軟件介紹 3131511.2.1GUI的創(chuàng)建 412621.2.2GUI的控件介紹與回調(diào)函數(shù)的編寫 4145421.2.3常用函數(shù)與代碼 6140671.3狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計(jì) 6299251.3.1典型故障的選取 6166091.3.2建立齒輪箱振動(dòng)信號數(shù)據(jù)庫 7324201.3.4齒輪箱各項(xiàng)特征參數(shù)的提取 817021.3.5齒輪箱正常信號分析 11305741.3.5齒輪箱故障狀態(tài)振動(dòng)信號診斷 14257571.3.6人機(jī)顯示界面的建立 20受傳動(dòng)特性的影響，在齒輪箱正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，因?yàn)閭鲃?dòng)特性的影響也會產(chǎn)生振動(dòng)。而在齒輪箱發(fā)生故障后，它的振動(dòng)信號成分會產(chǎn)生變化，表現(xiàn)為一種與正常狀態(tài)時(shí)的振動(dòng)不一樣的信號特征，所以在時(shí)域和頻域內(nèi)分析齒輪箱的振動(dòng)信號后，就能有依據(jù)地判斷齒輪箱的實(shí)時(shí)性能，并對振動(dòng)信號選取一些特征值進(jìn)行提取，從特征值的數(shù)值大小再來有效地判斷齒輪箱的故障類型。1.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的流程與功能本設(shè)計(jì)采用Matlab智能軟件設(shè)計(jì)與開發(fā)平臺，利用Matlab的GUI功能作為核心建立一個(gè)城軌車輛齒輪箱的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)。本設(shè)計(jì)首先查閱瀏覽大量文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，借鑒過去實(shí)際城軌車輛齒輪箱的既有的大量運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行篩選和分類，建立齒輪箱正常狀態(tài)下的運(yùn)行數(shù)據(jù)庫，和各種故障狀態(tài)下運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫，以此來模擬傳感器從現(xiàn)場采集到的城軌車輛齒輪箱的實(shí)時(shí)信號，為后面的狀態(tài)監(jiān)測提供一個(gè)基礎(chǔ)。結(jié)合所監(jiān)測信號的主要特點(diǎn)，基于多為信息融合技術(shù)，采用時(shí)頻域分析和多特征融合算法，對數(shù)據(jù)庫中的運(yùn)行信號數(shù)據(jù)進(jìn)行特征值提取，再經(jīng)過分析和驗(yàn)證得到一系列可以用于評估城軌車輛齒輪箱所處狀態(tài)的重要特征參數(shù)。結(jié)合所提取的多個(gè)特征參數(shù)，再查閱大量文獻(xiàn)和現(xiàn)實(shí)生活中實(shí)際例子，確定在此特征參數(shù)下，齒輪箱的狀態(tài)是正常還是故障或者處于什么樣的故障。正常運(yùn)行狀態(tài)下的齒輪箱振動(dòng)信號總會擁有一定范圍，而一旦有特征參數(shù)超過這個(gè)范圍就意味著齒輪箱出現(xiàn)或多或少的問題與狀況。采用特征值提取的信號分析技術(shù)，將信號中反映設(shè)備狀況的特征信息提取出來，與正常范圍內(nèi)的特征值值進(jìn)行對比以發(fā)現(xiàn)不同，以此判定齒輪箱的狀態(tài)。同時(shí)，通過讀入數(shù)據(jù)庫中振動(dòng)信號，可以實(shí)時(shí)顯示時(shí)域波形和頻率譜圖，在特征值對比的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行波形圖頻譜圖的比較，能夠更加準(zhǔn)確全面地判斷齒輪箱所處的狀態(tài)。若有故障，則再根據(jù)不通故障特征值的不同進(jìn)一步判斷出故障的類型。并且如果發(fā)現(xiàn)齒輪狀態(tài)處于故障狀態(tài)，則再顯示界面中顯示紅燈以模擬異常狀態(tài)下的報(bào)警功能。綜上所述，本設(shè)計(jì)功能簡而言之就是，第一，數(shù)據(jù)讀取，選擇一組數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)后，點(diǎn)擊讀入數(shù)據(jù)的按鈕，時(shí)域波形將在顯示區(qū)域呈現(xiàn)出來；第二，數(shù)據(jù)的頻域與時(shí)域分析比較，包括特征參數(shù)的提取，振動(dòng)信號時(shí)域圖像顯示，頻譜圖顯示；最后，故障狀態(tài)診斷分析并報(bào)警。齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷流程圖如圖5-1所示。圖5-1齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷流程圖1.2設(shè)計(jì)軟件介紹Matlab

GUI

為圖形用戶界面（Graphical

User

Interface），是指采用圖形方式顯示的計(jì)算機(jī)操作用戶界面，是MATLAB用戶可視化交互式的工具，運(yùn)用GUI生成的操作界面用戶可以不用瀏覽繁冗的代碼而進(jìn)行操作。該系統(tǒng)的形象直觀，總體界面友好，具有開放性。1.2.1GUI的創(chuàng)建進(jìn)入一個(gè)新的MatlabGUI界面一般有兩種途徑:第一種是在

m文件中動(dòng)態(tài)添加，即自己編寫程序設(shè)置參數(shù);第二種是使用GUIDE幫助建立一個(gè)新的GUI。在Command

里面輸入GUIDE

或者從菜單里面找到快捷按鈕進(jìn)入

GUIDE，如圖5-2所示。新建并且保存后，會生成相應(yīng)的fig文件和m文件，在Layout編輯視圖中，可以使用如下工具:LayoutEditor布局編輯器、AlignmentTool對齊工具、PropertyInspector對象屬性觀察器、ObjectBrowser對象瀏覽器和MenuEditor菜單編輯器。圖5-2創(chuàng)建MatlabGUI1.2.2GUI的控件介紹與回調(diào)函數(shù)的編寫建一個(gè)布局窗口，可以在新窗口中添加如下控件:靜態(tài)文本(Static)編輯框(EditText)、列表框(Listbox)、

滾動(dòng)條(Slider)、按鈕(Push

TextButton)、

開關(guān)按鈕(ToggleButton)、單選按鈕(RadioButton)、

按鈕組(Button

Group)、檢查框(CheckBox)、

列表框(Listbox)、彈出式菜單(PopupMenu)、

坐標(biāo)軸(Axes)、面板(Panel)，每一個(gè)控件都有自己的常規(guī)屬性，主界面如圖5-3所示。圖5-2MatlabGUI主界面首先是ButtonDownFcn屬性，它是按鈕按下時(shí)的處理函數(shù)；最重要的是CallBack屬性，它是連接程序界面整個(gè)程序系統(tǒng)的實(shí)質(zhì)性功能的紐帶。該屬性值應(yīng)該為一個(gè)可以直接求值的字符串，在該對象被選中和改變時(shí)，系統(tǒng)將自動(dòng)地對字符串進(jìn)行求值；CreateFcn屬性是在對象產(chǎn)生過程中執(zhí)行的回調(diào)函數(shù)；DeleteFcn是刪除對象過程中執(zhí)行的回調(diào)函數(shù)?？梢允褂脤傩跃庉嬈鱽碓O(shè)置屬性。每個(gè)控件會有不同的回調(diào)函數(shù)，鼠標(biāo)在控件上右擊，有如下菜單。如圖5-3所示。圖5-3MatlabGUI控件屬性菜單點(diǎn)擊查看回調(diào)的callback，就切換到相應(yīng)的

Editor，可以在編輯器中編輯代碼如圖5-4所示，GUIDE會自動(dòng)生成相應(yīng)的函數(shù)體、函數(shù)名。名稱一般是控件

Tag+Call類型名參數(shù)有三個(gè)(hObject,eventdata,handles)，其中hObject為發(fā)生事件的源控件，eventdata為事件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，handles為傳入的對象句柄，CreateFcn是在控件對象創(chuàng)建的時(shí)候發(fā)生，一般為初始化樣式，顏色，初始值等，DeleteFcn實(shí)在空間對象被清除的時(shí)候發(fā)生，ButtonDownFcn和KeyPressFcn分別為鼠標(biāo)點(diǎn)擊和按鍵事件Callback，CallBack為一般回調(diào)函數(shù)，因不同的控件而已異。例如按鈕被按下時(shí)發(fā)生，下拉框改變值時(shí)發(fā)生，sliderbar拖動(dòng)時(shí)發(fā)生等等。圖5-3MatlabGUI代碼編輯器1.2.3常用函數(shù)與代碼gcf函數(shù)獲得當(dāng)前圖形窗口的句柄；gca函數(shù)獲得當(dāng)前坐標(biāo)軸的句柄；gco函數(shù)獲得當(dāng)前對象的句柄；gcbo函數(shù)獲得當(dāng)前正在執(zhí)行調(diào)用的對象的句柄；gcbf函數(shù)獲取包括正在執(zhí)行調(diào)用的對象的圖形句柄；delete函數(shù)刪除句柄所對應(yīng)的圖形對象；findobj函數(shù)查找具有某種屬性的圖形對象；uigetfile選擇文件對話框，uiputfile保存文件對話框，uisetcolor設(shè)置顏色對話框，fontsetcolor設(shè)置字體對話框。獲取控件屬性get，它的格式:get(h,'PropertyName')即為獲取對象h的propertyname屬性

。例如get(handles.zxb,'value')獲取當(dāng)前面板上zxb控件的值。設(shè)置控件屬性set，它的格式格式:set(H,'PropertyName',PropertyValue,...)即為設(shè)置對象h的propertyname屬性為PropertyValus值。如:set(handles.zxb,'value',5)設(shè)置當(dāng)前面板上zxb控件的值為5

。set(gcf,'color',uisetcolor)表示

打開顏色選擇窗口，并設(shè)置面板為當(dāng)前所選顏色。1.3狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計(jì)1.3.1典型故障的選取為了使在對齒輪箱進(jìn)行狀態(tài)檢測和故障診斷，并能直觀地顯示和分析出齒輪箱的振動(dòng)信號的時(shí)域和頻域特征，本設(shè)計(jì)根據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活的實(shí)際應(yīng)用中，城軌車輛齒輪箱所發(fā)生頻率最高的，造成影響最嚴(yán)重的幾類故障選取為典型故障進(jìn)行研究分析與處理。將采集到的這幾種種典型故障的振動(dòng)信號數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與導(dǎo)入，時(shí)域上和頻域上分別對其進(jìn)行研究，比較故障狀態(tài)的信號和正常運(yùn)行情況下的不同，明確發(fā)生各種故障的特點(diǎn)。結(jié)合第三章分析齒輪箱的故障類型和形成原因，本設(shè)計(jì)選取了三種較為常見的城軌車輛齒輪箱的典型故障，分別為齒面點(diǎn)蝕磨損、齒輪斷齒、軸承滾動(dòng)體故障，因?yàn)樵邶X輪箱實(shí)際的工程應(yīng)用中，這三種故障發(fā)生概率最高，故障所產(chǎn)生后果最嚴(yán)重。他們的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的圖片分別如圖5-4，5-5，5-6所示圖5-4齒面點(diǎn)蝕磨損圖5-5齒輪斷齒圖5-6軸承體外圈磨損1.3.2建立齒輪箱振動(dòng)信號數(shù)據(jù)庫本設(shè)計(jì)首先查閱瀏覽大量文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，借鑒過去實(shí)際城軌車輛齒輪箱的既有的大量運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行篩選和分類，建立齒輪箱正常狀態(tài)下的運(yùn)行數(shù)據(jù)庫，和各種故障狀態(tài)下運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫，以此來模擬傳感器從現(xiàn)場采集到的城軌車輛齒輪箱的實(shí)時(shí)信號，為后面的狀態(tài)監(jiān)測提供一個(gè)基礎(chǔ)。根據(jù)大量文獻(xiàn)實(shí)驗(yàn)選取了城軌車輛一級變速齒輪箱在正常狀態(tài)下和故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號數(shù)據(jù)，它的齒輪參數(shù)和滾動(dòng)軸承參數(shù)分別如表5-1和5-2所示。表5-1齒輪參數(shù)表齒輪參數(shù)大齒輪齒數(shù)88小齒輪齒數(shù)44小齒輪轉(zhuǎn)速1308.2rpm螺旋角9°22′壓力角20°模數(shù)1.5表5-2滾動(dòng)軸承參數(shù)表滾動(dòng)軸承參數(shù)滾動(dòng)體直徑8mm滾動(dòng)體中徑46mm滾動(dòng)體個(gè)數(shù)17接觸角15°高速軸節(jié)圓半徑62mm低速軸節(jié)圓半徑72mm整理并篩選大量的齒輪箱振動(dòng)信號原始數(shù)據(jù)，得到兩組正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)組，兩組故障狀態(tài)下齒輪齒面點(diǎn)蝕磨損的原始數(shù)據(jù)，兩組故障狀態(tài)下齒輪箱出現(xiàn)斷齒情況的大量原始數(shù)據(jù)，一組滾動(dòng)軸承體磨損的原始數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)組全都放置在一個(gè)文件夾里，不做名字上的區(qū)分，在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)隨機(jī)導(dǎo)入一組數(shù)據(jù)，根據(jù)所設(shè)計(jì)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的分析以及計(jì)算提取表明這組振動(dòng)信號數(shù)據(jù)即齒輪箱的工況出于何種狀態(tài)，以實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測的功能。1.3.4齒輪箱各項(xiàng)特征參數(shù)的提取齒輪箱各項(xiàng)特征值的提取以多源信息融合技術(shù)為基礎(chǔ)，引入多特征融合算法來處理振動(dòng)信號的大量原始數(shù)據(jù)。根據(jù)需要，本設(shè)計(jì)選取了十項(xiàng)特征參數(shù)進(jìn)行提取比較，包括五項(xiàng)有量綱參數(shù)和五項(xiàng)無量綱參數(shù)，分別為平均值，有效值，方差，均方根，，峰峰值，陡峭度，脈沖系數(shù)，裕度系數(shù)，峰值指標(biāo)，波形指標(biāo)。該算法使用相關(guān)方法來整合從調(diào)查和分析中獲得的全部信息，對其進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下的評估從而獲得一致的信息。這種算法綜合不同數(shù)據(jù)源的屬性，然后提取比單個(gè)數(shù)據(jù)一致，更好，更全面的信息。將來源不同的信息整合到一起，去冗余；得到的融合信息將利于我們之后的分析處理。

信息融合分為三個(gè)層次：數(shù)據(jù)融合，特征融合，決策融合。如圖5-7所示。圖5-7融合層次與模式分類本設(shè)計(jì)利用這種算法就是為了可以更全面的反應(yīng)齒輪箱所處的運(yùn)行狀態(tài)，判斷其故障情況。在編輯器中，在時(shí)域方面對數(shù)據(jù)的分析處理編程算法如下：max_data=max(sonar);%最大值min_data=min(sonar);%最小值median_data=median(sonar);%中位數(shù)mean_data=mean(sonar);%平均值pk_data=max_data-min_data;%峰差avg_data=mean(abs(sonar));%整流平均值_絕對值的平均值var_data=var(sonar);%方差sd_data=std(sonar);%標(biāo)準(zhǔn)差ku_data=kurtosis(sonar);%峭度sk_data=skewness(sonar);%偏度rm_data=rms(sonar);%均方根xr_data=mean(sqrt(abs(sonar)))^2;%方根幅值r=rms(sonar);%有效值I=pk_data/avg_data;%脈沖系數(shù)C=pk_data/rm_data;%峰值系數(shù)S=rm_data/avg_data;%波形指標(biāo)L=pk_data/xr_data;%裕度系數(shù)將這些信息源即特征值進(jìn)行綜合比較再根據(jù)每項(xiàng)源特征值所處范圍能夠綜合性地判斷出齒輪箱是否正常運(yùn)行，或者如果故障是什么故障類型。在頻域方面，本設(shè)計(jì)通過幅值譜分析，功率譜分析和對數(shù)譜分析的融合再次對振動(dòng)信號的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合研究分析。對一個(gè)時(shí)域信號進(jìn)行傅里葉變換，就可以得到信號的頻譜，取sin部分為實(shí)部，cos部分為虛部，直接算實(shí)部和虛部的平方和，得到的就是頻域功率譜。而在Matlab編輯器中的計(jì)算，通過函數(shù)FFT就可以算出來，編程算法如下：y_f=fft(sonar);%傅里葉變換f=abs(y_f(1:round(length(y_f))));%得到幅值譜信號的功率譜密度計(jì)算方法是首先計(jì)算x(t)的傅立葉變換:X(jw)，隨后取模:|X(jw)|,再平方:|X(jw)|^2,再除以樣本長度:|X(jw)|^2/T就得到:x(t)的功率譜密度函數(shù):Gxx(w)=|X(jw)|^2/T。在編輯器中，在上述幅值譜的基礎(chǔ)算法上再進(jìn)行改進(jìn)，編程算法如下：y_f=fft(sonar);%傅里葉變換f=abs(y_f(1:round(length(y_f))));%得到幅值譜f1=f.^2;%得到功率譜對功率譜的取對數(shù)值就是對數(shù)譜，即功率譜在對數(shù)坐標(biāo)下的頻譜圖。而再進(jìn)行進(jìn)行傅立葉逆變換的結(jié)果就是倒頻譜。在編輯器中，在幅值譜和功率譜程序算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行變換，其編程算法如下y_f=fft(sonar);%傅里葉變換f=abs(y_f(1:round(length(y_f))));%得到幅值譜f1=10*log10(f.^2);%對功率譜取對數(shù)通過綜合比較故障狀態(tài)下與正常狀態(tài)下這些信息項(xiàng)，最終更全面多維地進(jìn)行分析判斷。1.3.5齒輪箱正常信號分析齒輪箱在正常運(yùn)行狀態(tài)下，它的振動(dòng)信號有正常的齒輪振動(dòng)信號和正常的軸承振動(dòng)信號。正常狀態(tài)下齒輪的時(shí)域波形圖如圖5-8所示。圖5-8齒輪正常信號時(shí)域波形圖根據(jù)時(shí)域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，基于上一小節(jié)地多特征融合算法，對正常情況下振動(dòng)信號的特征參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表5-3所示。表5-3齒輪正常信號特征參數(shù)參數(shù)指標(biāo)數(shù)值平均值3.9767m/s有效值48.8296m/s均方根3.9767(m/方差1.3004(m/峰峰值3.9767m/s陡峭度2.9163波形指標(biāo)1.1626峰值指標(biāo)12.2788脈沖系數(shù)14.2755裕度系數(shù)11.8422根據(jù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)所得到的時(shí)域波形圖，在此基礎(chǔ)上再根據(jù)幅值譜，功率譜、對數(shù)譜等頻域處理手段對正常狀態(tài)下齒輪振動(dòng)信號進(jìn)行處理，并且獲得每一種頻譜圖。結(jié)合上一章節(jié)的計(jì)算公式，根據(jù)齒輪的設(shè)計(jì)特征參數(shù)，可以計(jì)算出齒輪的嚙合頻率是在959.39Hz附近，低速軸轉(zhuǎn)頻在10.902Hz左右，高速軸轉(zhuǎn)頻在21.804Hz左右。其功率譜頻域圖如圖5-9所示。取細(xì)化譜如圖5-10所示，可以發(fā)現(xiàn)此時(shí)幅值最大的頻率為940Hz左右，和所算出來的嚙合頻率的理論值近似。與此同時(shí)最大幅值所在頻率附近存在著邊頻帶，頻帶間隔是11Hz左右，和低速軸轉(zhuǎn)頻差不多。圖5-9齒輪正常信號功率譜圖5-10齒輪正常信號細(xì)化譜用上述的幾種方法對正常狀態(tài)下齒輪箱的振動(dòng)信號進(jìn)行的分析處理表明，在頻譜圖上，除了嚙合頻率和其成倍頻率之外，還有把低速軸旋轉(zhuǎn)頻率作為間隔帶的邊頻分量。雖然邊頻的存在是確定齒輪有故障的重要依據(jù)之一，但也不能絕對地說如果出現(xiàn)這種調(diào)制現(xiàn)象，就必須有故障存在。目前，由于國內(nèi)許多低速傳輸?shù)拇笮妄X輪制造精度和加工精度不高，在處理和裝備過程中可能會出現(xiàn)一定的誤差，因此，齒輪箱在正常工作時(shí)，它的振動(dòng)信號也可能有微調(diào)的現(xiàn)象，并出現(xiàn)邊頻帶。但是通過觀察我們也能發(fā)現(xiàn)，邊頻帶的幅值很小，有的甚至可以忽略不計(jì)，所以這被認(rèn)為是正常狀態(tài)下齒輪箱的振動(dòng)信號。正常狀態(tài)下齒輪的時(shí)域波形圖如圖5-11所示。圖5-11軸承正常信號時(shí)域波形圖根據(jù)時(shí)域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，基于上一小節(jié)地多特征融合算法，對正常情況下軸承振動(dòng)信號的特征參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表5-4所示。表5-4軸承正常信號特征參數(shù)參數(shù)指標(biāo)數(shù)值平均值-4.0927m/s有效值4.6547m/s峰峰值29.7555(m/方差4.9158(m/均方根4.6547(m/陡峭度3.8509波形指標(biāo)1.1216峰值指標(biāo)6.3926脈沖系數(shù)7.1699裕度系數(shù)7.7652值得注意的是，無論是正常狀態(tài)下的齒輪震動(dòng)信號還是正常狀態(tài)下軸承的振動(dòng)信號，其有效值的絕對數(shù)值一般不超過5，陡峭度一般不超過4。根據(jù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)所得到的時(shí)域波形圖，在此基礎(chǔ)上再分別分別采用幅值譜，功率譜、對數(shù)譜等頻域分析方法對正常狀態(tài)下軸承振動(dòng)信號進(jìn)行處理和分析，并且獲得各自頻譜圖。其功率譜圖如圖5-12所示。圖5-12軸承正常信號功率譜通過功率譜圖的顯示，在頻率較低的范圍內(nèi)，在940Hz處是齒輪的嚙合頻率和它的邊頻帶，圖中可以看出來它的振動(dòng)信號幅值較大，軸承的振動(dòng)信號相比較之下比較微弱，因此容易被其淹沒；在頻率較高的頻段內(nèi)，振動(dòng)幅值很小很小甚至為零，這就表示不存在導(dǎo)致齒輪和軸承的共振現(xiàn)象。這與軸承正常狀態(tài)下的理論頻域波形相符合。同時(shí)，這說明了在低頻段進(jìn)行軸承的故障分析并不容易。在頻率較高的頻率段內(nèi)其頻率組成一般都是由于沖擊損傷導(dǎo)致的，這種頻率組成部分包括振動(dòng)成份都是復(fù)雜的，軸承內(nèi)外環(huán)的徑向彎曲內(nèi)部固有振動(dòng)、保持架故障振動(dòng)等都可能被包含其中。所以，在正常運(yùn)行狀態(tài)下的軸承的振動(dòng)信號，在頻率較高的功率譜圖范圍內(nèi)，它的幅值很小很不明顯。1.3.5齒輪箱故障狀態(tài)振動(dòng)信號診斷（1）第一類故障就是齒面異常故障，即齒面發(fā)生點(diǎn)蝕磨損。它的振動(dòng)信號的時(shí)域波形圖如圖5-13所示。圖5-13齒面點(diǎn)蝕磨損域波形圖與在正常狀態(tài)時(shí)齒輪的振動(dòng)信號時(shí)域波形圖相比，齒輪齒面出現(xiàn)點(diǎn)蝕磨損的時(shí)域波形圖的振幅明顯比較大，因?yàn)槠湔駝?dòng)產(chǎn)生的沖擊量增加。根據(jù)時(shí)域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，基于上一小節(jié)地多特征融合算法，對出現(xiàn)齒面點(diǎn)蝕磨損故障下的振動(dòng)信號和時(shí)域波形進(jìn)行特征提取和量化分析，并與正常運(yùn)行下的各項(xiàng)參數(shù)數(shù)值指標(biāo)進(jìn)行對比，分析其發(fā)生的變化，計(jì)算結(jié)果如表5-5所示。表5-5齒輪齒面點(diǎn)蝕磨損故障的特征參數(shù)參數(shù)指標(biāo)故障值正常值變化率平均值-2.2588m/s-3.2425m/s30.3%有效值16.6589m/s3.9767m/s318.9%%峰峰值164.4948(m/48.8296m/s236.9%方差272.4204(m/1.3004(m/5039.6%均方根16.6589m/s3.9767(m/318.9%陡峭度9.64753.916363.2%波形指標(biāo)1.29751.162611.6%峰值指標(biāo)9.874312.2788-19.6%脈沖系數(shù)12.812214.2755-10.3%裕度系數(shù)11.454411.8422-2.4%通過表2-5的計(jì)算結(jié)果可以較為直觀的看出，對比正常狀態(tài)下齒輪時(shí)域指標(biāo)各項(xiàng)參數(shù)與齒面點(diǎn)蝕磨損時(shí)時(shí)域內(nèi)各項(xiàng)參數(shù)的變化，表明：在有量綱參數(shù)的五項(xiàng)中均方跟和方差的變化率是最多的，說明振動(dòng)的能量上升顯著；無量綱參數(shù)中，變化率相對有量綱參數(shù)小很多，但也是有一定程度的變化，陡峭度和波形指標(biāo)變大，其余指標(biāo)變小一些，無量綱參數(shù)中陡峭度變化最大，其值已經(jīng)超過4，說明在齒輪的運(yùn)行狀態(tài)中存在著沖擊性振動(dòng)，可能存在故障。根據(jù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)所得到的時(shí)域波形圖，在此基礎(chǔ)上再分別分別采用幅值譜，功率譜、對數(shù)譜等頻域分析方法對齒面點(diǎn)蝕磨損時(shí)齒輪振動(dòng)信號進(jìn)行處理和分析，并且獲得各自頻譜圖。其功率譜頻域圖如圖5-14所示。取細(xì)化譜如圖5-15所示。圖5-14齒面點(diǎn)蝕磨損功率譜圖5-15齒面點(diǎn)蝕磨損細(xì)化譜根據(jù)之前計(jì)算的理論的嚙合頻率大約為960Hz，從功率譜的圖中可以看出來在齒輪的嚙合頻率和它的成倍頻率處有類似于邊頻帶現(xiàn)象，并在高頻處的幅值有一個(gè)顯著增大的變化。對高頻段細(xì)化后，可以看到頻譜圖較為雜亂無章，沒有明顯的規(guī)律變化，應(yīng)該是出現(xiàn)了共振所引起的。觀察細(xì)化譜的圖像，振幅最大處的頻率值在905Hz左右，和理論上嚙合頻率大致近似。同樣的，在嚙合頻率附近出現(xiàn)了明顯的邊頻帶，頻帶與頻帶間的間隔在10Hz左右，與低速軸旋轉(zhuǎn)頻率近似，是實(shí)際故障的轉(zhuǎn)頻，齒面點(diǎn)蝕磨損導(dǎo)致的邊頻帶的幅值比正常運(yùn)行時(shí)的幅值增大了大約120%。（2）第二類故障就是齒輪出現(xiàn)斷齒故障。它的振動(dòng)信號的時(shí)域波形圖如圖5-16所示。根據(jù)時(shí)域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，基于上一小節(jié)地多特征融合算法，對出現(xiàn)吃面點(diǎn)蝕磨損故障下的振動(dòng)信號和時(shí)域波形進(jìn)行特征提取和量化分析，并與正常運(yùn)行下的各項(xiàng)參數(shù)數(shù)值指標(biāo)進(jìn)行對比，分析其發(fā)生的變化，計(jì)算結(jié)果如表5-6所示。圖5-16齒輪輪齒斷裂時(shí)域波形圖表5-6齒輪輪齒斷裂故障的特征參數(shù)參數(shù)指標(biāo)故障值正常值變化率平均值-2.8949m/s-3.2425m/s10.7%有效值4.3916m/s3.9767m/s10.4%峰峰值60.2741(m/48.8296m/s23.4%方差10.9058(m/1.3004(m/101.8%均方根4.3916m/s3.9767(m/10.4%陡峭度7.26333.916384.2%波形指標(biāo)1.24371.16267.0%峰值指標(biāo)13.724912.278811.9%脈沖系數(shù)17.069414.275519.6%裕度系數(shù)19.856911.842221.3%通過表2-6的計(jì)算結(jié)果可以較為直觀的看出，對比正常狀態(tài)下齒輪時(shí)域指標(biāo)各項(xiàng)參數(shù)與齒輪輪齒斷裂時(shí)域內(nèi)各項(xiàng)參數(shù)的變化，表明：在有量綱參數(shù)的五項(xiàng)中峰峰值和方差的變化率是最大的，表示振動(dòng)的能量在一定程度上增大；無量綱參數(shù)和點(diǎn)蝕磨損一樣，變化率比有量綱指標(biāo)小一些，其中陡峭度變化最大，其值已經(jīng)超過4，說明振動(dòng)信號的沖擊能量也有一定程度的增大，存在故障。根據(jù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)所得到的時(shí)域波形圖，在此基礎(chǔ)上再分別分別采用幅值譜，功率譜、對數(shù)譜等頻域分析方法對齒輪斷齒狀態(tài)下齒輪振動(dòng)信號進(jìn)行處理和分析，并且獲得各自頻譜圖。其功率譜頻域圖如圖5-17所示。取細(xì)化譜如圖5-18所示。圖5-17輪齒斷裂功率譜圖5-18輪齒斷裂細(xì)化譜根據(jù)功率譜圖得知：在理論嚙合頻率960Hz和倍頻處出現(xiàn)接近邊頻帶現(xiàn)象，同時(shí)振幅與正常情況比較，上升明顯。根據(jù)之前計(jì)算的理論的嚙合頻率大約為960Hz，從功率譜的圖中可以看出來在齒輪的嚙合頻率和它的成倍頻率處有類似于邊頻帶現(xiàn)象，頻帶與頻帶間的間隔在10Hz左右，與低速軸旋轉(zhuǎn)頻率近似，是實(shí)際故障的轉(zhuǎn)頻，齒輪輪齒斷裂導(dǎo)致的邊頻帶的幅值比正常運(yùn)行時(shí)的幅值增大了大約300%。根據(jù)細(xì)化譜的圖像，振幅最大處的頻率值在905Hz左右，和理論上嚙合頻率大致近似，但是它的幅值也是比正常狀態(tài)時(shí)有一個(gè)較為明顯的增大。這種故障狀態(tài)時(shí)，出現(xiàn)邊頻帶主要原由于低頻率的軸旋轉(zhuǎn)頻率對高頻率的嚙合頻率產(chǎn)生了調(diào)制現(xiàn)象，并且和正常齒輪進(jìn)行比較，齒輪斷齒振動(dòng)信號的嚙合頻率和邊頻帶的振幅都有變大。（3）第三類故障就是軸承外圈磨損。它的振動(dòng)信號的時(shí)域波形圖如圖5-19。圖5-19軸承外圈磨損時(shí)域波形圖根據(jù)時(shí)域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，基于上一小節(jié)地多特征融合算法，對出現(xiàn)軸承外圈故障下的振動(dòng)信號和時(shí)域波形進(jìn)行特征提取和量化分析，并與正常運(yùn)行下的各項(xiàng)參數(shù)數(shù)值指標(biāo)進(jìn)行對比，分析其發(fā)生的變化，計(jì)算結(jié)果如表5-7所示。表5-7軸承外圈故障的特征參數(shù)參數(shù)指標(biāo)故障值正常值變化率平均值-1.9051m/s-4.0927m/s53.5%有效值13.9474m/s4.6547m/s199.6%峰峰值288.3999(m/29.7555(m/869.2%方差190.9042(m/4.9158(m/3783.5%均方根413.9474m/s4.6547(m/199.6%陡峭度11.78133.8509309.8%波形指標(biāo)1.72711.121654.0%峰值指標(biāo)20.67776.3926223.5%脈沖系數(shù)31.71347.1699398.1%裕度系數(shù)50.12877.7652541.6%通過表2-7的計(jì)算結(jié)果可以較為直觀的看出，對比正常狀態(tài)下軸承時(shí)域指標(biāo)各項(xiàng)參數(shù)與軸承外圈磨損時(shí)域內(nèi)各項(xiàng)參數(shù)的變化，表明：在有量綱參數(shù)的五項(xiàng)參數(shù)中幾乎所有指標(biāo)的變化率都比較大，表示振動(dòng)能量顯著增大；無量綱參數(shù)所有的五項(xiàng)參數(shù)變化率也非常大，尤其陡峭度和脈沖系數(shù)，說明振動(dòng)信號的沖擊能量也增大明顯。根據(jù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)所得到的時(shí)域波形圖，在此基礎(chǔ)上再分別分別采用幅值譜，功率譜、對數(shù)譜等頻域分析方法對軸承外圈磨損時(shí)的振動(dòng)信號進(jìn)行處理和分析，并且獲得各自頻譜圖。其功率譜頻域圖如圖5-20所示，取其細(xì)化譜如圖5-21所示。圖5-20軸承外圈磨損功率譜圖5-21軸承外圈磨損細(xì)化譜根據(jù)功率譜圖的顯示，可以看出在計(jì)算所得的理論嚙合頻