齿轮减速器广泛地使用于冶金矿山、石油电力、工程机械等各行各业中,是一种不可缺少的机械传动装置。对减速器工作状态进行健康监测和故障诊断,可以预知减速器的健康状态,避免设备出现突发性的损坏而造成人员伤亡,并给生产带来巨大的损失。本论文开展的工作模态分析技术是在实际工况和减速器运行状态下进行数据采集并对其实时分析的一种方法。在含有谐波成分的响应情况下,通过识别其工作模态参数,然后同正常状况下的数据进行对比,从而进一步实现状态监测和故障诊断。本论文首先为进行工作模态分析研究,进行了减速器试验台搭建,考虑了不同工作状态下的减速器,确立了相应工作模态实验方案、并进行测点布置和传感器安装等。其次,分别用Op.PolyMAX方法和改进后的多参考最小二乘复指数法对运行减速器进行工作模态分析,得到考虑频率范围内的稳态图,识别出模态频率、模态振型。Op.PolyMAX方法本质上采用了最大似然估计原理这一现代参数估计方法,用多参考互功率谱矩阵代替频响函数矩阵,来识别系统的极点有极好的效果。在对多参考最小二乘复指数算法的改进中,将周期激励信号的频率作为已知特征根(阻尼为零)显式地包含在识别过程中,起到了不错的效果。第三,由于齿轮传动过程中,产生的振动含有谐波成分,这同工作模态分析中的白噪声输入假设相违背,则识别方法可能会失去鲁棒性,导致识别的模态参数不准确,因此对含谐波成分的响应信号运用时域和频域相结合的传统谐频分析方法进行分析,实现了故障的提取。第四,为解决故障定位问题,根据工作变形理论提出了广义工作振型概念,并依据传递率函数算法自编matlab程序,识别出减速器振动广义工作振型。将测点的广义工作振型用二维图表示出来,通过测点振动响应的峰值异同最终实现故障提取和定位。本课题的研究,突破了传统的测试与诊断方法,为在多工况下对设备状态监测和故障诊断提供了一条新途径。