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基于时域同步平均的齿轮箱故障特征提取汇报人：2024-01-11

引言齿轮箱故障类型与特征时域同步平均原理与方法基于时域同步平均的故障特征提取方法实验验证与结果分析结论与展望

引言01

齿轮箱故障背景及意义齿轮箱是机械设备中的重要传动部件，其运行状态直接影响整个设备的性能和安全性。齿轮箱故障会导致设备性能下降、噪音增大、甚至引发严重事故，因此及时准确地诊断齿轮箱故障具有重要意义。齿轮箱故障特征提取是故障诊断的关键环节，有效的特征提取方法能够提高故障诊断的准确性和效率。

该技术通过对信号进行多次同步采样和平均处理，能够削弱非周期性噪声干扰，增强周期性信号的幅度和信噪比。时域同步平均技术适用于齿轮箱故障特征提取，因为齿轮箱故障信号通常具有周期性特征。时域同步平均是一种信号处理技术，用于从噪声背景中提取周期性信号。时域同步平均技术介绍

01国内外学者在齿轮箱故障特征提取方面开展了大量研究，提出了多种方法和技术。02时域同步平均技术作为一种有效的信号处理方法，在齿轮箱故障特征提取中得到了广泛应用。03随着深度学习、人工智能等技术的不断发展，未来齿轮箱故障特征提取方法将更加智能化和自动化。同时，多源信息融合、自适应特征提取等方向也将成为研究热点。国内外研究现状及发展趋势

齿轮箱故障类型与特征02

长时间使用或润滑不良导致齿轮表面磨损，影响传动效率。齿轮磨损齿轮断裂轴承故障过载或应力集中导致齿轮牙齿断裂，产生严重噪音和振动。轴承损坏或磨损导致转动不平稳，产生周期性冲击。030201常见齿轮箱故障类型

振动信号齿轮箱故障时，振动信号中会出现特定的频率成分和幅值变化。噪音信号故障齿轮箱在运行过程中会产生异常的噪音，如敲击声、摩擦声等。温度变化齿轮箱故障可能导致局部温度升高，反映故障部位的热量变化。故障特征描述

齿轮断裂等故障会在时域信号中产生明显的冲击现象。冲击现象轴承故障等旋转部件的故障会在时域信号中产生周期性成分。周期性成分齿轮磨损等故障可能导致信号幅值的变化，表现为幅值调制现象。幅值调制故障信号时域表现

时域同步平均原理与方法03

时域同步平均基于信号周期性的假设，即故障齿轮箱中的振动信号是周期性的，并且与齿轮的旋转周期相关。信号周期性通过同步采样技术，确保每个周期内的采样点数相同，从而消除信号的非周期性成分，凸显周期性故障特征。同步采样对多个周期的同步采样信号进行平均化处理，进一步提高信噪比，使得周期性故障特征更加明显。平均化处理时域同步平均基本原理

数据采集与处理流程数据采集使用振动传感器采集齿轮箱振动信号，确保传感器安装位置合适且采样频率足够高。数据预处理对采集到的振动信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以消除干扰成分。时域同步平均处理根据齿轮旋转周期对振动信号进行时域同步平均处理，提取周期性故障特征。特征提取与识别从处理后的信号中提取故障特征参数，如峰值、均方根值等，并结合专家经验或模式识别算法进行故障识别。

同步采样频率平均化次数窗函数选择故障特征参数选择关键参数选择与优化平均化次数越多，信噪比提高越明显，但计算量也会相应增加。需要权衡信噪比提升与计算效率之间的关系。在时域同步平均过程中，选择合适的窗函数可以减少频谱泄漏，提高频率分辨率。常用的窗函数包括汉宁窗、海明窗等。根据齿轮箱故障类型和严重程度，选择合适的故障特征参数进行提取和识别。常用的特征参数包括峰值、均方根值、峭度等。选择合适的同步采样频率，以确保每个周期内的采样点数足够且不会引入额外的频率混叠误差。

基于时域同步平均的故障特征提取方法04

03数据分段将连续的振动信号按照一定时间长度进行分段，以便后续进行时域同步平均处理。01数据清洗去除原始振动信号中的异常值和噪声，保证数据的准确性和可靠性。02数据标准化对振动信号进行标准化处理，消除量纲影响，使得不同特征具有可比性。预处理操作

计算时域同步平均周期根据参考轴转速和齿轮箱的结构参数，计算时域同步平均的周期。进行时域同步平均处理将分段后的振动信号按照计算得到的周期进行时域同步平均处理，得到平均后的振动信号。确定参考轴转速根据齿轮箱的工作状态，确定参考轴的转速，以此作为时域同步平均的基准。时域同步平均处理过程

123展示平均后的振动信号的时域波形图，可以直观地观察信号的波动情况和周期性特征。时域波形图对平均后的振动信号进行频域分析，得到信号的频谱图，可以反映信号中不同频率成分的含量和分布情况。频域分析图提取平均后的振动信号的特征参数，如均值、方差、峰峰值等，以表格形式展示，便于后续故障识别和分析。特征参数表特征提取结果展示

实验验证与结果分析05

实验设备采用具有标准齿轮箱故障模拟功能的试验台，配备加速度传感器和数据采集系统。故障类型设置多种齿轮箱故障类型，如齿轮磨损、断齿、轴承故障等。数据采集在齿轮箱不同部位布置