摘要：齿轮箱属于机械设备中不可缺少的连接和动力传输装置，系统里任何零部件失效均会为其它零部件运行带来影响，导致齿轮箱不能正常工作。因此，展开齿轮箱复合故障诊断方法进行研究具有重要意义，而本文则对故障诊断方法进行总结。
　　关键词：齿轮箱;复合故障;诊断方法
　　切片双谱的复合故障特征提取方法
　　切片双谱
　　在设备发生故障后，发出的信号会与高斯分布相偏离，双谱里所保留信号的幅值与相位信息，对偏离高斯分布的特征信息的提取更适宜[1]。具体算法即：
　　针对零均值的平稳随机信号，进行三阶累积量的计算公式即：
　　代表时间延迟;代表统计均值。
　　以三阶累积量进行双铺，即：
　　因双谱计算过程复杂，切片双谱被提出，使分析精度大大提高。取，以三阶累积量作对角切片，选用公式为：
　　对实施Fourier变换得出相应的切片双谱：
　　仿真分析
　　仿真信号表达式总结即：
　　以上公式里的代表的高斯噪声，采样时间控制为1s，采样频率控制為10000Hz。信号里牵涉的调制频率分别是250Hz、400Hz、500Hz、900Hz，里涉及到的调制频率分别为20Hz、35Hz、50Hz与200Hz。
　　为使切片双谱抑制高斯噪声和二次相位耦合识别的能力得到保障[2]，需应用有理Hermite插值的LMD法把仿真信号进行单分量信号分解，再逐个对PF分量作包络解调与切片双谱分析。
　　滚动轴承外圈和小齿轮的复合故障特征提取
　　对图1里P分量作包络解调与包络信号切片双谱分析，得出包络解调谱与切片双谱均可将齿轮与滚动轴承的故障特征频率进行提取，切片双谱会使噪声干燥受抑制，除了可实现、与的提取，还可实现轴承外圈二倍频的提取。
　　滚动轴承内圈和小齿轮的复合故障特征提取
　　对图2里的PF1分量作包络解调和包络信号的切片双谱分析，能够发现小齿轮转频、与滚动轴承内圈特征频率都可见谱峰。而小齿轮转频、，轴承内圈特征频率与轴承内圈转频调制频率和的位置同样可见谱峰，表明切片双谱在复合故障特征提取里具备噪声抑制与现行耦合项辨识的能力。
　　2SOM–BP神经网络的复合故障识别方法。
　　SOM–BP复合神经网络结构图具体涉及到竞争层、输入层、输出层与隐含层四类，其中竞争层为复合神经网络里SOM经网络的输出层，还属于BP神经网络的输入层，若将输入层神经元数量设定成1，因存在四种故障模式，所以需把BP神经网络输出层神经元数量设定成4，依次即正常状态（1，0，0，0）、齿轮断齿（0，1，0，0），滚动轴承内圈点蚀（0，0，0，1）、外圈点蚀（0，0，1，0），控制隐含层神经元数量为4–14，若实验里隐含层神经元数量达到8或9，有极快的网络收敛速度，可降低误差率，因此此处设置隐含层神经元数量为8个;而竞争层至隐含层传递函数属于双曲正切函数tansig;隐含层至输出层传递函数即S型对数函数logsig。
　　进行齿轮与滚动轴承正常运行与发生故障后谱线比较得知，能正常运行时切片双谱里齿轮与滚动轴承频率幅值处于平稳状态，不过发生故障后切片双谱里齿轮与滚动轴承特征频率和倍频处幅值则出现较大改变，故而及时明确齿轮箱故障情况，再作出处理。
　　总结
　　本文给出了齿轮箱复合故障的两种常用诊断方法，在后续研究中将针对这两种诊断方法展开进一步的完善，且加大其它故障诊断方法探索，为故障诊断提供更多新思路。
　　参考文献
　　柳玉超.基于GACA–MKSVM的齿轮箱故障诊断[J].设备管理与维修，2019（1）：161–163.
　　周宇.面向齿轮箱关键部件的故障诊断与运维问题研究[D].北京交通大学，2017.