基于信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與分集合并的齒輪故障診斷

鄧博元，崔偉成，曾慶松，李晨瑄

(海軍航空大學(xué)，山東 煙臺(tái) 264001)

0 引言

齒輪傳動(dòng)是各種工業(yè)設(shè)備中應(yīng)用廣泛的機(jī)械傳動(dòng)方式之一，具有結(jié)構(gòu)緊湊，工作可靠等優(yōu)點(diǎn)。但是，齒輪也是故障發(fā)生較多，故障檢測(cè)困難的零件之一。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，齒輪箱中的齒輪發(fā)生故障的比例高達(dá)60%[1]。齒輪一旦出現(xiàn)故障，輕則會(huì)影響設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)，嚴(yán)重的甚至?xí)：Σ僮魅藛T的人身安全。所以對(duì)齒輪故障的及時(shí)檢測(cè)診斷具有十分重要的意義。

當(dāng)前，通常使用振動(dòng)信號(hào)分析的方法對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷。齒輪發(fā)生故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)可以看做多個(gè)調(diào)頻—調(diào)幅信號(hào)的疊加，具有非平穩(wěn)，非線性的特點(diǎn)[2]。同時(shí)，由于機(jī)械設(shè)備運(yùn)行時(shí)的背景噪聲以及振動(dòng)信號(hào)傳輸路徑等因素的影響，從包絡(luò)譜中直接獲取齒輪故障的特征頻率較為困難，如何從復(fù)雜的齒輪振動(dòng)信號(hào)中提取出故障特征信號(hào)成為了當(dāng)下研究的熱門話題。

針對(duì)振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)、非線性的特點(diǎn)，目前應(yīng)用較多，效果較好的方法是信號(hào)自適應(yīng)分解類方法，尤其是基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)的故障診斷方法。該類方法的主要流程是首先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)；之后依據(jù)某種準(zhǔn)則(如峭度準(zhǔn)則)選取一個(gè)最優(yōu)IMF作為含有故障信息的有效分量；最后對(duì)選取的有效分量進(jìn)行包絡(luò)譜分析，判斷齒輪是否存在故障以及故障類型[3-4]。

但是在使用過程中，發(fā)現(xiàn)此類方法存在4個(gè)問題，一是由于EMD算法存在模態(tài)混疊問題，即在對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解時(shí)有可能將一個(gè)分量分解成多個(gè)IMF[5-6]。發(fā)生模態(tài)混疊時(shí)分解出的單個(gè)IMF攜帶的有用信息較少且沒有物理意義；二是最優(yōu)分量的選取準(zhǔn)則不明確，多數(shù)情況下是利用以往經(jīng)驗(yàn)選取峭度準(zhǔn)則作為信號(hào)分量的最優(yōu)判據(jù)，但是依據(jù)峭度準(zhǔn)則選出的最優(yōu)分量不一定是攜帶有用信息最多的分量；三是含有故障特征的振動(dòng)信號(hào)會(huì)將多個(gè)載波進(jìn)行調(diào)制，其傳輸路徑也不盡相同，這就導(dǎo)致了即使未發(fā)生模態(tài)混疊，EMD分解也會(huì)產(chǎn)生多個(gè)含有故障信息的IMF；四是振動(dòng)信號(hào)往往含有大量的背景噪聲，EMD分解得到的IMF中也會(huì)含有較多的噪聲，信噪比得不到顯著提高?；贓MD的齒輪故障診斷方法通常選取分解的最優(yōu)分量作為分解得到的有效分量進(jìn)行分析，這樣一來會(huì)丟失其他分量中所攜帶的故障信息，也無法有效降低噪聲。這就導(dǎo)致了采用這種方法得到的故障特征不明顯。

為了解決問題一、二，本文對(duì)EMD分解產(chǎn)生的IMF進(jìn)行篩選、合并，在剔除不含故障信息或只含有極少故障信息的分量后，依據(jù)頻率相近，峭度相似的原則對(duì)有可能是過分解產(chǎn)生的IMF進(jìn)行合并。

為了解決問題三、四，充分利用多個(gè)IMF中攜帶的故障信息，可以借鑒無線電通信中的信號(hào)分集合并技術(shù)。信號(hào)分集合并技術(shù)主要指接收機(jī)通過多個(gè)信道(時(shí)間、頻率或者空間)接收承載相同信息的多個(gè)副本，將這些副本中的信息合并后就可以比較正確的恢復(fù)出原信號(hào)[7]。由于振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過EMD分解后，故障信息通常蘊(yùn)含在多個(gè)IMF中，相當(dāng)于有用信息經(jīng)過多個(gè)不同的信道進(jìn)行傳輸。此外，由于故障特征信號(hào)多為低頻信號(hào)，信號(hào)分集合并中的包絡(luò)疊加還可以過濾掉大部分高頻噪聲的影響，進(jìn)一步提高信噪比。

本文提出了一種基于信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和分集合并技術(shù)的齒輪故障診斷方法。首先，將原始信號(hào)進(jìn)行EMD分解，在得到的IMF中依據(jù)某種準(zhǔn)則(本文采用峭度準(zhǔn)則)剔除不含有用信息的分量(如峭度較小的噪聲分量)后，將剩余的IMF作為有效分量，其次對(duì)有效分量進(jìn)行合并，若相鄰有效分量峭度差別不大則認(rèn)為是EMD分解時(shí)發(fā)生了模態(tài)混疊，對(duì)這兩個(gè)有效分量求和作為新的有效分量。之后對(duì)有效分量進(jìn)行希爾伯特變換求取其信號(hào)包絡(luò)。最后將所有有效分量的包絡(luò)相加。分析包絡(luò)疊加后的頻譜，即可對(duì)齒輪是否發(fā)生故障以及故障類型做出判斷。

1 基本理論

1.1 齒輪故障振動(dòng)信號(hào)數(shù)學(xué)模型

齒輪發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)為一組調(diào)頻—調(diào)幅信號(hào)的疊加，可用下式表示[8]：

(1)

其中：ai(t)>0為gi(t)的瞬時(shí)值，fi(s)>0為gi(t)的瞬時(shí)頻率，φi為gi(t)的相位。而實(shí)際中的信號(hào)通常由許多本征模態(tài)分量和噪聲信號(hào)組成，因此非平穩(wěn)信號(hào)模型可以表示為：

(2)

其中:Q是本征模態(tài)分量的數(shù)量，n～N(0，σ2)表示均值為零，方差為σ2的高斯白噪聲。

1.2 EMD原理

EMD是一種適用于非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的自適應(yīng)時(shí)頻處理方法[9]。EMD的特性使其在處理復(fù)雜的信號(hào)時(shí)有很大優(yōu)勢(shì)，其典型應(yīng)用就是對(duì)齒輪的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理用以進(jìn)行故障診斷。原始信號(hào)通過EMD分解可以得到一組本征模態(tài)函數(shù)，各個(gè)IMF分量的成分與信號(hào)本身的變化及分析頻率相關(guān)。EMD分解的步驟如下[10]:

1)確定信號(hào)的極大與極小值點(diǎn)，將極大、極小值點(diǎn)分別用一條光滑的曲線相連，得到原信號(hào)的上、下包絡(luò)線，并求其平均值記為m1(t)，求出：

h1(t)=x(t)-m1(t)

(3)

若h1(t)滿足IMF的條件，則h1(t)就是x(t)的第一個(gè)分量。

2)如果h1(t)不滿足IMF的條件，則把h1(t)作為原始數(shù)據(jù)，重復(fù)進(jìn)行步驟(1)K次，直到得到h1k(t)=h1(k-1)(t)-m1k(t)滿足IMF的條件,此時(shí)將h1k(t)作為一個(gè)IMF。記c1(t)=h1k(t)，則信號(hào)x(t)的第一個(gè)IMF為c1(t)。

3)將x(t)與c1(t)做差，得到：

r1(t)=x(t)-c1(t)

(4)

將r1(t)重復(fù)步驟(1)，(2)，得到c2(t)為第二個(gè)滿足IMF條件的分量，重復(fù)進(jìn)行n次得到n個(gè)IMF，即：

(5)

直到rn(t)中無法再提取出滿足IMF條件的分量。則原信號(hào)可表示為：

(6)

因此，一個(gè)信號(hào)通過EMD可分解為n個(gè)IMF分量和一個(gè)殘量rn(t)，原信號(hào)為n個(gè)IMF分量和殘量rn(t)之和，其中，分量c1(t)、c2(t)、…、cn(t)分別表示從高到低不同頻率段的信息。

1.3 信號(hào)分集

信號(hào)分集是無線電通信領(lǐng)域?qū)剐诺浪ヂ?，提高信噪比，降低誤碼率的常用方法之一，包括信號(hào)的分散傳輸技術(shù)和合并接收技術(shù)[11]。本文主要利用其中的分集合并技術(shù)對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)經(jīng)EMD分解后得到的IMF中蘊(yùn)含的故障信息進(jìn)行整合分析。

信號(hào)分集的基本原理是是同一信息通過多個(gè)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的信道(又稱分集支路)到達(dá)接收機(jī)，由于接收機(jī)收到的信號(hào)的小尺度衰落是相互獨(dú)立的，所以接收到的信號(hào)同時(shí)處于深衰落的概率非常小，因此采用信號(hào)分集合并技術(shù)可以將兩條或多條分集支路上攜帶的有用信號(hào)副本采用不同的策略合并起來，增強(qiáng)有用信號(hào)的信號(hào)幅度，提高信噪比[12-14]。要想使得信號(hào)分集獲得最好的效果，就需要保證各分集支路場(chǎng)強(qiáng)(或功率)的聯(lián)合概率密度函數(shù)等于信道的邊緣概率密度函數(shù)之積，即分集支路之間是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。分集支路之間的任何相關(guān)都會(huì)降低分集的效果。支路信號(hào)之間的相關(guān)性使用信號(hào)包絡(luò)和的相關(guān)系數(shù)表示，計(jì)算公式如下[15]：

(7)

對(duì)于兩個(gè)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的信號(hào)，相關(guān)系數(shù)為0，在實(shí)際的工程實(shí)踐中，當(dāng)相關(guān)系數(shù)低于0.5時(shí)，一般認(rèn)為已經(jīng)被有效的去相關(guān)[11]。而EMD分解出的IMF通常滿足該條件，因而可以使用信號(hào)分集合并技術(shù)對(duì)多個(gè)IMF中攜帶的故障信息進(jìn)行綜合分析。

2 基于EMD與信號(hào)分集的故障診斷方法

2.1 有效分量的選取與合成

齒輪振動(dòng)信號(hào)在經(jīng)過EMD分解之后會(huì)得到數(shù)個(gè)含有故障振動(dòng)信息的IMF，但是并不是所有的IMF都包含故障信息，通常只有某幾個(gè)IMF包含故障信息。在進(jìn)行后續(xù)處理前，首先要從EMD分解得到的IMF中剔除不含故障信息的IMF，篩選出包含故障信息的IMF。

1)無效分量的剔除：

峭度(Kurtosis)是一個(gè)描述波形尖峰度的無量綱參數(shù)，對(duì)于信號(hào)中的沖擊特性比較敏感。峭度的數(shù)學(xué)定義為[16]：

(8)

式中,E(x-μ)4表示信號(hào)的4階數(shù)學(xué)期望，σ為信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差，μ為信號(hào)均值，x為齒輪的振動(dòng)信號(hào)。

當(dāng)齒輪出現(xiàn)故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)的尖峰度會(huì)增大，相應(yīng)的，峭度值也會(huì)增大。所以峭度值越大，說明齒輪越偏離正常狀態(tài)，此時(shí)信號(hào)中蘊(yùn)含的故障信息越豐富[17]。因此，在篩選IMF時(shí)應(yīng)將峭度值低于某一閾值(本文選取所有IMF峭度的平均值)的分量剔除，選取峭度值較高的IMF作為有效分量的備選，才能較好的提取出齒輪的故障特征信息。

2)有效分量的合成：

EMD算法是根據(jù)信號(hào)的局部極值畫出兩條包絡(luò)線，進(jìn)而得到均值曲線。但由于間歇現(xiàn)象，導(dǎo)致信號(hào)中的局部極值點(diǎn)發(fā)生變化，包絡(luò)線中包含了間歇信號(hào)與原始信號(hào)的極值點(diǎn)。此時(shí)的均值曲線存在誤差，導(dǎo)致同一時(shí)間特征尺度會(huì)分布在相鄰的IMF中，即產(chǎn)生模態(tài)混疊現(xiàn)象。模態(tài)混疊現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致齒輪故障信息提取不充分，進(jìn)而使齒輪的故障診斷達(dá)不到預(yù)期效果。

由于EMD易發(fā)生模態(tài)混疊，致使含有故障特征的一個(gè)分量可能被過分解成為多個(gè)IMF，但是峭度值較大分量由于過分解的相鄰分量也會(huì)擁有較大的峭度值，即蘊(yùn)含豐富的故障信息。所以我們可以根據(jù)分量的峭度值，結(jié)合IMF在頻域上的分布，在第1步得到的有效分量的備選中選出峭度相似且頻率若干個(gè)IMF并進(jìn)行合成，作為新的有效分量。這樣就能保證新的有效分量含有較多的故障信息，也是接下來的分析能夠得到正確結(jié)果的基礎(chǔ)。

2.2 信號(hào)分集合并

信號(hào)合并技術(shù)的合并方法主要有最大比合并、等增益合并、選擇合并、切換合并、混合合并5種。等增益合并能夠獲得接近最大比合并的性能的同時(shí)極大地簡(jiǎn)化運(yùn)算，成為了目前使用十分普遍的合并方法之一。本文使用等增益合并的方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)的有效分量進(jìn)行合并。

1)等增益合并流程：

等增益合并的處理流程圖如圖1所示。

圖1 等增益合并流程圖

等增益合并只對(duì)信號(hào)包絡(luò)進(jìn)行相位校正，不進(jìn)行幅度加權(quán)。若輸入信號(hào)包絡(luò)為αi，則其輸出信號(hào)包絡(luò)αout為[18]：

αout=∑αi

(9)

以兩路信號(hào)為例，兩路信號(hào)進(jìn)行等增益合并后的信噪比為[19]：

(10)

其中:P1，P2表示兩個(gè)分集支路的平均功率v1，v2表示支路的噪聲功率，當(dāng)P1=P2=P，v1=v2=v，即兩個(gè)分集支路信噪比相等時(shí)，等增益合并后的總信噪比可表示為

(11)

可見，在分集支路信噪比相差不大的情況下，使用等增益合并對(duì)信號(hào)進(jìn)行合并處理可以顯著提高信噪比。應(yīng)用在齒輪故障分析中，使用等增益合并對(duì)篩選合成得到的有效分量進(jìn)行合并可以顯著提高信號(hào)中故障信號(hào)的能量占比，對(duì)合成后的包絡(luò)和信號(hào)展開頻譜分析可以得到更為清晰的故障特征。

2)相位校正：

當(dāng)兩個(gè)相位不同的信號(hào)疊加時(shí)，由于相位差的存在，部分分量會(huì)相互抵消，導(dǎo)致能量減小，所以直接相加得到的和信號(hào)的能量可能會(huì)小于兩個(gè)信號(hào)能量之和。為了提高和信號(hào)的信噪比，防止有用信息的能量受到損失，在進(jìn)行包絡(luò)相加之前需要對(duì)有效分量進(jìn)行相位校正。本文采取基于廣義互相關(guān)函數(shù)的相位校正方法。

以第一個(gè)有效分量x1(t)的相位為基準(zhǔn)，計(jì)算其余有效分量xi(t)(i≠1)與x1(t)之間的相位差，再根據(jù)相位差對(duì)其他xi進(jìn)行相位校正。

首先計(jì)算xi與x1之間的廣義互相關(guān)函數(shù)：

(12)

式中，Gx1 xi(f)為第一個(gè)有效分量與其他有效分量的互功率譜。

(13)

Wx1 xi(f)為權(quán)重，這里取互功率譜模的倒數(shù)：

(14)

(15)

(16)

3 故障診斷流程

本文提出的基于信號(hào)EMD與分集合并的齒輪故障診斷流程框圖如圖2所示。

圖2 齒輪故障診斷流程圖

主要流程為：

1)使用EMD對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，得到多個(gè)IMF。

2)求各個(gè)IMF的峭度,剔除峭度低于平均值的IMF。

3)將頻率相近且峭度相似的IMF合并，與2)中留下的其它IMF一起作為有效分量。

4)利用希爾伯特變換對(duì)有效分量求包絡(luò)。

5)對(duì)各有效分量的包絡(luò)進(jìn)行相位校正

6)將有效分量的包絡(luò)相加，使用快速傅立葉變換求包絡(luò)和的頻譜。

7)觀察頻譜在齒輪轉(zhuǎn)頻及其倍頻處是否存在明顯的譜峰，進(jìn)而判斷齒輪的故障情況。

4 仿真數(shù)據(jù)分析

對(duì)如下仿真信號(hào)進(jìn)行分析以驗(yàn)證本文方法的有效性。

x(t)=x1(t)+x2(t)

(17)

其中:x1(t)=8-500mod(t,1/20)sin(1 000 πt)為特征頻率為20 Hz的周期性指數(shù)衰減的指數(shù)信號(hào)。x2(t)為高斯白噪聲，信噪比為1。

采樣頻率為2 048 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)N=4 096，仿真信號(hào)的時(shí)域波形和包絡(luò)譜如圖3所示

圖3 仿真信號(hào)的時(shí)域波形和包絡(luò)譜

對(duì)信號(hào)進(jìn)行EMD分解后得到9個(gè)IMF，其波形如圖4所示(按頻率從高到低排列)。

圖4 EMD分解后的IMF波形

分別求出所得9個(gè)IMF分量的峭度，如表1所示：

表1 信號(hào)IMF分量峭度值

從表1中可以看出信號(hào)的IMF5、IMF6、IMF8、IMF9分量峭度值小于平均值(3.43)，可以將其剔除，得到IMF1、IMF2、IMF3、IMF4、IMF7共5個(gè)有效分量，IMF2和IMF3兩個(gè)有效分量頻率相似且峭度相近，可將其合并成為一個(gè)有效分量。經(jīng)過篩選與合并，總共得到4個(gè)有效分量。

計(jì)算有效分量之間的相關(guān)系數(shù)，如表2所示。

表2 各有效分量之間的相關(guān)系數(shù)

從表2中可以看出各有效分量之間的相關(guān)系數(shù)均在0.5以下，滿足信號(hào)分集合并的條件。

在使用希爾伯特變換得到所有的有效分量的信號(hào)包絡(luò)之和后再對(duì)其求和，并對(duì)和信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換求取瞬時(shí)頻率譜如圖5所示。

圖5 和信號(hào)的包絡(luò)譜

為了說明本文方法的有效性，圖6畫出了峭度最大的IMF1的包絡(luò)譜。通過圖6和圖5與圖3(b)進(jìn)行對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，雖然直接展開包絡(luò)分析和只對(duì)IMF1展開包絡(luò)分析都可以獲得20 Hz及其倍頻處的譜峰,但是其20 Hz處的幅值都在0.4左右，而本文方法在20 Hz處的譜峰幅值在0.6以上，明顯高于直接對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析和選取最優(yōu)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析的方法。

圖6 IMF1的包絡(luò)譜

按照如下公式分別計(jì)算3種方法得到的包絡(luò)譜的信噪比。

(18)

其中:h(f)為包絡(luò)譜，f0為有效信號(hào)的特征頻率即20 Hz，n取正整數(shù)。計(jì)算得，直接進(jìn)行包絡(luò)分析得到的包絡(luò)譜的信噪比為15.85 dB，IMF1的包絡(luò)譜的信噪比為16.02 dB，而本文方法得到的包絡(luò)譜的信噪比為18.43 dB，明顯高于另外兩種方法。由此可見本文方法占優(yōu)。

5 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

試驗(yàn)中的齒輪箱結(jié)構(gòu)如圖7所示，試驗(yàn)中所用齒輪2為從動(dòng)輪，該齒輪存在一處斷齒故障，主動(dòng)齒輪和從動(dòng)齒輪的齒數(shù)均為37。電機(jī)的轉(zhuǎn)速n=720 r/min,主軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率fr=n/60=12 Hz,齒輪間的嚙合頻率fm=fr×37=444 Hz。振動(dòng)信號(hào)由安裝在從動(dòng)輪軸承處的加速度傳感器采集，信號(hào)的采樣頻率fs=2 048，采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)N=1 024。

圖7 齒輪箱傳動(dòng)結(jié)構(gòu)

圖8給出了齒輪振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖、頻域波形圖(通過FFT方法求出)以及包絡(luò)譜。從時(shí)域波形圖中可以看出振動(dòng)信號(hào)具有調(diào)幅-調(diào)頻特性，但其周期性沖擊不是特別明顯；在頻域波形中可以看到齒輪間的嚙合頻率444 Hz，以及被轉(zhuǎn)頻1倍頻、2倍頻調(diào)制的邊頻帶432 Hz和456 Hz；包絡(luò)譜中譜峰較為雜亂，無法展開有效分析。

圖8 原始信號(hào)時(shí)域波形、頻譜及包絡(luò)譜

通過EMD方法將原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解得到9個(gè)IMF分量。如圖9所示，9個(gè)IMF分量所包含的頻率段依次由高到低。

圖9 EMD分解后的IMF波形

分別求出所得9個(gè)IMF分量的峭度，如表3所示。

從表中可以看出IMF1、IMF6、IMF8、IMF9分量峭度值小于峭度均值2.44，可以認(rèn)為是無效分量從而將其剔除。在剩余的IMF2、IMF3、IMF4、IMF5、IMF7這5個(gè)有效分量中，IMF2和IMF3頻率相近，峭度相似，將這兩個(gè)分量加和作為新的有效分量進(jìn)行分析。

求出有效信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)。如表4所示。

表4 各個(gè)有效分量之間相關(guān)系數(shù)

從表4中可以看出各有效分量之間的相關(guān)系數(shù)均在0.5以下，滿足信號(hào)分集合并的條件。

對(duì)所有有效分量求包絡(luò)之后相加，分析其和的頻譜，如圖10所示，為清晰展示低頻特性，僅僅截取低頻段(0～100 Hz)進(jìn)行分析。圖中可以清晰的看出轉(zhuǎn)頻12 Hz及其倍頻的譜峰，由此可以判斷齒輪出現(xiàn)了斷齒故障。

圖10 有效分量包絡(luò)和的頻譜圖

為了進(jìn)一步說明本文方法的有效性，選取峭度最大的IMF7進(jìn)行包絡(luò)譜分析，如圖11所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，譜峰出現(xiàn)在2 Hz的位置，而12 Hz位置并未出現(xiàn)譜峰。無法判定齒輪出現(xiàn)了斷齒故障。由此可見，本文方法處理結(jié)果優(yōu)于依據(jù)峭度準(zhǔn)則選取單一IMF進(jìn)行包絡(luò)譜分析的方法。本文方法在實(shí)際齒輪故障診斷中是切實(shí)有效的。

圖11 IMF7的包絡(luò)譜

6 結(jié)束語

本文結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與信號(hào)分集合并技術(shù)，提出了一種新的齒輪故障診斷方法。對(duì)齒輪的振動(dòng)信號(hào)，首先用EMD方法進(jìn)行分解得到若干IMF，剔除峭度值較小的分量后依據(jù)剩余分量在頻域的分布及峭度值情況來篩選合成有效分量，通過希爾伯特變換得到有效信號(hào)的包絡(luò)，再通過等增益合并及傅立葉變換得到包絡(luò)和的頻譜，最后根據(jù)包絡(luò)和的頻譜進(jìn)行齒輪故障診斷。通過對(duì)齒輪斷齒故障振動(dòng)信號(hào)的處理，驗(yàn)證了該方法的有效性。目前仍然需要進(jìn)一步研究的問題有：

1)從EMD分解后得到的IMF中篩選合成有效分量的方法。

2)參與信號(hào)分集合成的IMF數(shù)量如何確定。

3)信號(hào)分集合成的具體方法。