[发明专利]一种多齿轮系统大型机械齿轮箱故障检测方法

权利要求书

1.一种多齿轮系统大型机械齿轮箱故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一，通过传感器对多齿轮系统大型机械齿轮箱的振动噪声信号进行高采样频率采样，取得原始采样时域信号；

步骤二，对原始采样时域信号进行傅里叶变换，取得频域信号，并分析高能量故障特征冲击信号所在频带，并采用带通滤波器截取故障特征冲击信号所在频带，尽可能地滤去背景噪声和无关信号，取得低通或带通滤波过后的时域信号；

步骤三，对带通滤波过后的采样时域信号分别进行一阶和二阶微分处理，分别取得一阶微分采样信号与二阶微分采样信号，并用一阶微分采样信号的平方减去滤波后的采样时域信号与二阶微分采样信号的乘积，取得处理后的最终时域信号；

当轴或齿轮出现故障时，或者当滚动轴承出现故障时，故障信号的数学模型表示为：

z(t)＝A[1+Bcos(2πf_nt)]cos[2πf_zt+βsin(2πf_nt)]

其中，A为幅值，B为归一化调幅系数，β为归一化调频系数，f_n为轴的转动调制频率或者相关滚动轴承通过调制频率，f_z为载波频率；

上述故障信号的一阶和二阶微分处理具体为：用滤波后一阶微分采样信号的平方减去滤波后采样时域信号与滤波后二阶微分采样信号的乘积，具体公式为：

从上式可以看出，具有单一故障时的调制频率的调频调幅信号经过一阶二阶微分处理以后，频率成分包括十二项，其中第一项为常数项；观察这十二项频率成分的幅值系数，其中常数项不考虑，观察故障时的调制频率f_n，两倍调制频率2f_n，三倍调制频率3f_n，四倍调制频率4f_n；

因为载波频率f_z数值远大于B、β、f_n，所以故障时的调制频率一倍频f_n和二倍频2f_n成分幅值因含有(2πf_z)²项，在频谱图上它们的幅值将远大于其他频率成分，极易分辨，不需要做任何滤波处理即可解析出故障时的调制频率f_n；

当齿轮或轴和相关滚动轴承同时出现故障时，故障齿轮所在轴或故障轴的转动调制频率及其相关故障滚动轴承通过调制频率同时出现，载波频率为故障齿轮啮合频率或故障滚动轴承外圈的固有频率，其中载波频率远大于故障时的调制频率；这些更复杂的交错故障信号的数学模型表示为：

z(t)＝A[1+Bcos(2πf_nt)]cos[2πf_zt+βsin(2πf_mt)]，

其中，A为幅值，B为归一化调幅系数，β为归一化调频系数，f_n和f_m分别为轴的转动调制频率和相关滚动轴承通过调制频率，f_n≠f_m，f_z为载波频率；

上述故障信号的一阶和二阶微分处理具体为：用滤波后一阶微分采样信号的平方减去滤波后采样时域信号与滤波后二阶微分采样信号的乘积，具体公式为：

从上式可以看出，同时具有两种故障时的调制频率的调频调幅信号经过一阶二阶微分处理以后，频率成分包括二十六项，其中第一项为常数项；观察这二十六项频率成分的幅值系数，其中常数项不考虑，因为载波频率f_z数值远大于B、β、f_n，所以主要观察幅值系数中含有载波频率f_z的几项频率成分：

A²B²πf_z2πf_mβcos(2π(f_m-2f_n)t)；

A²B²πf_z2πf_mβcos(2π(f_m+2f_n)t)；

A²B4πf_z2πf_mβcos(2π(f_m+f_n)t)；

A²B4πf_z2πf_mβcos(2π(f_m-f_n)t)；

第一种故障时的调制频率一倍频f_n和二倍频2f_n成分的幅值系数中因含有(2πf_z)²项，它们的频谱幅值系数最高，因此在频谱图上最容易辨认，因为归一化调幅系数0≤B≤1，

因而

因此，第二种故障时的调制频率f_m成分的幅值在频谱图上排在第三，也比较容易分辨，所以不需要做任何滤波处理即可解析出两种故障时的调制频率f_n和f_m；

步骤四，对最终时域信号进行傅里叶变换，取得最终频域图像，并对最终频域图像进行分析，找到代表大型机械齿轮箱故障部位的特征调制频率，最终从成百上千个零件中精确找出故障点进行故障零件的维修和更换。

2.根据权利要求1所述的一种多齿轮系统大型机械齿轮箱故障检测方法，其特征在于：所述步骤一中的传感器采用速度传感器或加速度传感器，采样频率与齿轮箱轴类零件转速相适应，并保证满足奈奎斯特采样定理，采样点数不低于1024点。