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摘要：齿轮零件日益广泛的在越来越多的场景和工程中使用，特别是在今天的重工业领域中，在航天、石油、煤矿和军事的工程应用中已经成为其重要机械顺利运行的部件，尽管齿轮传动系统在当前有着如此重要的应用地位但由于其长期使用，系统会出现综合性故障，因此，如果不能够克服长期使用带来的零件损耗问题就无法保障整个装置的安全性和可靠性，所以如何有效地监测和处理机械装置中的齿轮传动系统的故障是当前急需探索的重要议题。
关键词：齿轮传动系统;故障诊断;方法
Abstract： Gear parts are increasingly widely used in more and more scenes and projects， especially in today’s heavy industry. They have become important components for smooth operation of machinery in aerospace， petroleum， coal， and military engineering applications. Although the gear transmission system has such an important application status at present， due to its long-term use， the system will have comprehensive failures. Therefore， if the problem of parts loss caused by long-term use cannot be overcome， the safety and reliability of the entire device cannot be guaranteed. Therefore， how to effectively monitor and deal with the failure of the gear transmission system in the mechanical device is an important topic that needs to be explored urgently.
Key words： gear transmission system;fault diagnosis;method
0 引言
齿轮传动系统是一种旋转机械系统，在其故障诊断的工作过程中应该进行故障机理方面的研究工作，从而使得维修工作人员对于故障特征的分析能够更加深入的进行。齿轮传动系统的旋转状态的检测和故障工作是在诊断设备和故障机理的基础上进行。需要进行机理研究工作在机械振动学、材料失效学、运动学以及摩擦学等理论做好深入的研究工作，还需要在机理的基础上进行不同参数下的数学模型，故障机理中的数值分析方法也是十分常用的，将发生故障的原因和故障征兆之间进行深入的分析和处理工作，将故障诊断工作应用于生产实际。获取信息的方式和诊断的基本方法分为了许多方面的诊断技术：振动检测技术、油液分析技术等，都在实际的工作中发挥了十分重要的作用。
1 国内外研究现状及发展动态分析
目前，国内外对于齿轮传动系统的故障诊断方法较为传统，主要停留在研究某一机械环节的单一信号，例如机械装置中的振动信号或者声发射信号。这种传统方法的判断原则是根据机械装置中某一单一信号本身所具有的物理特性来诊断其故障。传统方法具有一定的局限性，尤其是在信号采集方面容易受到外部环境的扰乱，除此之外，操作者往往会对早期的单一信号故障由于感知能力差，故出现因主观因素而诊断失误的问题。在现行的其他方法中，还会通过改良上述方法进行除单一信号以外，进行多种信号同时采样的同时域、同频域和同空间状态的物理特征诊断，但这种改进方法仍然具有故障诊断正确率偏低的缺点。因此，在这种方法的基础上进一步拓宽思路，提高齿轮传动系统的故障诊断正确率，使得机械装置在各大领域的应用日渐稳定。
2 齿轮传动系统故障诊断方法
2.1 振动分析故障诊断方法
在对齿轮传动系统进行故障诊断时，较早采用的是振动分析的研究方法，目前此类研究的重点主要体现在对故障进行机理分析、特征参数提取、智能故障诊断和信号降噪与处理等几个方面。
在提取参数方面的研究中，经历了从早期的直接、簡单测量各个时域的振动参数，逐渐过渡到分析振动频域的方法，这种方法的转变是因为信号处理技术的发展尤其是以FFT为代表的有效性方法的进步。在研究初期Bridal和JamesI.Taylor利用最小方差倒谱的方法对轴承的细微故障进行诊断。在实现阶次跟踪技术的基础上采集机械装置的振动信号，这种技术可以在即使转速变化不大的情况下依然可分析得出较为准确的齿轮系统故障诊断数据。最近10年，随着现代信号的分析方法如：希尔伯特-黄变换、小波分析、经验模态分解、时频分析等手段的不断丰富，应用在齿轮系统故障的信号分析结果准确率得到显著提升。同时，用于提取齿轮箱变工况下特征谐波的包络谱解调技术，也在诊断系统中得到了不错的应用。褚福磊和陈进等研究了时频分析技术在齿轮箱等装置的故障诊断技术。
2.2 油液分析故障诊断方法
另一项诊断技术是油液分析技术。该技术的作用原理是通过检测齿轮润滑油性能状态和携带的磨粒进行分析，以此获得机械动力传递系统的有关信息状态，从而实现对齿轮系统故障的评价和预测。
在融合油液与振动两方面信息中，主要通过分析振动与磨粒的两者信息是否过载的情况，对齿轮箱体进行故障诊断，同时还可对多种故障中的故障原因做关系分析。其他类似的研究中，针对机械轴承的振动和磨损信号关系分析振动信号在高频时期的峰值及均值变化与摩擦参数之间的关系。国内研究人员将振动分析方法和油液分析利用DS证据理论相融合后对齿轮系统故障诊断进行研究。通过建立数学模型对齿轮系统的磨损进行分析，并验证了该数学模型的科学性。 虽然可以利用润滑油中所含微量金属粉末颗粒的物理性状来检测齿轮系统的磨损状况，但是该方法很难立即提取齿轮系统的磨损颗粒，若是进行离线的分析则又会对齿轮系统的连续运行造成影响。同时利用油液分析又要求仪器的精密度达到严格标准，且采取样本的过程较复杂。通过对滚动轴承的监测来看，其润滑脂温度以及振动信号等多种复合信息可以形成齿轮系统的多信号监测系统。试验结果充分验证了利用润滑油液状态反映齿轮系统故障的不足。早期齿轮系统出现细微故障时，润滑脂温度变化不显著，而当发生大规模严重故障时润滑脂温度才有明显升高。
2.3 能量分析故障诊断方法
目前，针对机械装置的齿轮系统故障诊断研究，国内外大多从各种装置振动信号的分析出发，但由于振动传感器往往需要依附在机械装置上才能捕捉到振动信号，加之此类振动传感器或因安装操作不便或因安装外部环境恶劣，使得这种基于传感振动分析的技术受到很多外部条件的限制。对于检测齿轮系统内部的故障，又必须通过对外围装置振动信号的拾取进行分析，外围装置的振动信号常常由于传递路径繁杂多样，导致拾取到的信号失真严重。在广泛应用于交通领域的鲁棒性较弱的设备中，其在高铁列车变速箱、高速发动机和汽轮机等装置中的应用，通常伴随着周围相对较大的噪声能量。这些故障信号容易淹没难以捕捉，如果在初期的细弱故障没有做到及时检测和排查就可能会为社会生产和生活造成严重后果。根据数据统计，由磨损和振动分析齿轮系统故障的机械装置只能实现其约百分之四十的检测正确率。可喜的是，无线测试技术的发展，为机械设备的齿轮系统故障检测技术及时输入各种能量信号要素，使得测诊断技术越来越便利，因此必须大力发展能够实现无线故障诊断技术。
我国华南理工大学的黄平教授针对齿轮等旋转机械的能量耗损方面的研究指出旋转机械能部分转为无效热能的原因。即原子在摩擦时因各种因素使其本身所具有的能量没有均匀分布，故原子的能量在传递时会损耗。Wang的能量边界法，从微观角度对机械装置的振动展开分析。Diab建模分析了齿轮系统在机械装置运作时的功率损耗。张秀芳对齿轮系统的振动能量特性以及其影响因素进行了研究分析。以上研究都是基于动力学角度对机械装置的能量传递理论进行分析，未能拓展到利用数值来诊断故障。冯伟研究了机械装置的能量耗损与磨损振动之间的关系。谢小鹏提出了机械装置的故障诊断理论，他利用发动机的某一时刻油耗率作为参考特征，对比同一时刻的振动信号与其他数据，验证了机械装置磨损故障的诊断有效性。肖海兵建立了震动信号的特征库获取动力学的各类能量耗损数据，进行故障诊断研究。
当前，对于机械装置的损耗诊断研究主要集中在研究设备的磨损和振动中的能量耗损方面，对其他视野的相关技术研究较少。例如，通过对功率信号展开故障分析的相关文献仅十余篇，无一例外都是基于电动机故障诊断的视角，未见其他分析方法的相关文献。
3 能量诊断方法有效性分析
从能量传递的方面看，齿轮系统振动的同时也是物理能量的传播过程，能量不可避免的会在传递过程中发生一定程度的损耗，这种损耗也表现为齿轮系统部件的磨损。其振动的频率与输入能量的强度有关。因此，当齿轮系统在传动时出现故障，就会出现循环功率从而严重影响到齿轮传动的运作，此时向外传递的振动能量就发生变化，向外表现为齿轮箱体的结构性振动，和向周围环境发出的噪声，通过对这种震动和噪声的检测可以实现对齿轮故障的诊断。
齿轮系统在外部振动的过程中产生了物理能量的损耗，因此，可以用输入输出的映射关系来表现齿轮输入能量与齿轮的故障振动之间的关系。
由于公式功率谱密度的计算是基于一定数据的预测，所以相关函数也相当于采用了概率统计的形式输入了信号x（t）对于总输出信号y（t）的贡献比例大小，以此从频域角度揭示了二者的动力学关系。其相干值越大，表示处于该数值的振动耗能越明显，反之则越微弱。因此就从经典控制理论角度验证了齿轮振动机理分析的有关内容，阐释了振动信号与能量信号之间的相关关系。
4 结论
本文通过梳理和列举齿轮系统故障诊断的传统方法、集成方法以及智能方法各自的方式方法，搜集了近年来国际国内对齿轮系统故障诊断方面的的发展趋势和应用前景进行综合对比，总结了各类方法体系的优缺点。從而有利于融合不同体系下检测技术的优点，从而有效提升齿轮系统的故障诊断的准确性和时效性，最大程度的提高安全效益。齿轮系统在故障诊断方法研究的综合梳理，有利于故障诊断方法在更大领域内得到重视与技术提升，同时也便于国内外学者和研究机构进行参阅和研究。
参考文献：
[1]王志远，邢志国，王海斗，等.重载齿轮弯曲疲劳寿命测试方法研究现状[J].材料导报，2018，32（17）：3051-3059.
[2]姜宏，章翔峰，张小栋.双矢时域齿轮早期微弱故障特征增强及应用[J].振动、测试与诊断，2018，50（6）：1161-1168.
[3]顾煜炯，宋磊，苏璐玮，等.基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法[J].振动与冲击，2019，34（1）：80-87.
[4]宁少慧，韩振南，武学峰，等.嵌入式传感器的齿轮裂纹故障诊断[J].振动与冲击，2018，37（11）：42-47.
[5]黄伟国.基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D].合肥：中国科学技术大学，2019：1-94.
[6]杨宇.基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究[D].长沙：湖南大学，2019：1-142.
[7]张超.基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D].西安：西安电子科技大学，2019：1-101.
关键词：齿轮传动系统;故障诊断;方法
Abstract： Gear parts are increasingly widely used in more and more scenes and projects， especially in today’s heavy industry. They have become important components for smooth operation of machinery in aerospace， petroleum， coal， and military engineering applications. Although the gear transmission system has such an important application status at present， due to its long-term use， the system will have comprehensive failures. Therefore， if the problem of parts loss caused by long-term use cannot be overcome， the safety and reliability of the entire device cannot be guaranteed. Therefore， how to effectively monitor and deal with the failure of the gear transmission system in the mechanical device is an important topic that needs to be explored urgently.
Key words： gear transmission system;fault diagnosis;method
0 引言
齿轮传动系统是一种旋转机械系统，在其故障诊断的工作过程中应该进行故障机理方面的研究工作，从而使得维修工作人员对于故障特征的分析能够更加深入的进行。齿轮传动系统的旋转状态的检测和故障工作是在诊断设备和故障机理的基础上进行。需要进行机理研究工作在机械振动学、材料失效学、运动学以及摩擦学等理论做好深入的研究工作，还需要在机理的基础上进行不同参数下的数学模型，故障机理中的数值分析方法也是十分常用的，将发生故障的原因和故障征兆之间进行深入的分析和处理工作，将故障诊断工作应用于生产实际。获取信息的方式和诊断的基本方法分为了许多方面的诊断技术：振动检测技术、油液分析技术等，都在实际的工作中发挥了十分重要的作用。
1 国内外研究现状及发展动态分析
目前，国内外对于齿轮传动系统的故障诊断方法较为传统，主要停留在研究某一机械环节的单一信号，例如机械装置中的振动信号或者声发射信号。这种传统方法的判断原则是根据机械装置中某一单一信号本身所具有的物理特性来诊断其故障。传统方法具有一定的局限性，尤其是在信号采集方面容易受到外部环境的扰乱，除此之外，操作者往往会对早期的单一信号故障由于感知能力差，故出现因主观因素而诊断失误的问题。在现行的其他方法中，还会通过改良上述方法进行除单一信号以外，进行多种信号同时采样的同时域、同频域和同空间状态的物理特征诊断，但这种改进方法仍然具有故障诊断正确率偏低的缺点。因此，在这种方法的基础上进一步拓宽思路，提高齿轮传动系统的故障诊断正确率，使得机械装置在各大领域的应用日渐稳定。
2 齿轮传动系统故障诊断方法
2.1 振动分析故障诊断方法
在对齿轮传动系统进行故障诊断时，较早采用的是振动分析的研究方法，目前此类研究的重点主要体现在对故障进行机理分析、特征参数提取、智能故障诊断和信号降噪与处理等几个方面。
在提取参数方面的研究中，经历了从早期的直接、簡单测量各个时域的振动参数，逐渐过渡到分析振动频域的方法，这种方法的转变是因为信号处理技术的发展尤其是以FFT为代表的有效性方法的进步。在研究初期Bridal和JamesI.Taylor利用最小方差倒谱的方法对轴承的细微故障进行诊断。在实现阶次跟踪技术的基础上采集机械装置的振动信号，这种技术可以在即使转速变化不大的情况下依然可分析得出较为准确的齿轮系统故障诊断数据。最近10年，随着现代信号的分析方法如：希尔伯特-黄变换、小波分析、经验模态分解、时频分析等手段的不断丰富，应用在齿轮系统故障的信号分析结果准确率得到显著提升。同时，用于提取齿轮箱变工况下特征谐波的包络谱解调技术，也在诊断系统中得到了不错的应用。褚福磊和陈进等研究了时频分析技术在齿轮箱等装置的故障诊断技术。
2.2 油液分析故障诊断方法
另一项诊断技术是油液分析技术。该技术的作用原理是通过检测齿轮润滑油性能状态和携带的磨粒进行分析，以此获得机械动力传递系统的有关信息状态，从而实现对齿轮系统故障的评价和预测。
在融合油液与振动两方面信息中，主要通过分析振动与磨粒的两者信息是否过载的情况，对齿轮箱体进行故障诊断，同时还可对多种故障中的故障原因做关系分析。其他类似的研究中，针对机械轴承的振动和磨损信号关系分析振动信号在高频时期的峰值及均值变化与摩擦参数之间的关系。国内研究人员将振动分析方法和油液分析利用DS证据理论相融合后对齿轮系统故障诊断进行研究。通过建立数学模型对齿轮系统的磨损进行分析，并验证了该数学模型的科学性。 虽然可以利用润滑油中所含微量金属粉末颗粒的物理性状来检测齿轮系统的磨损状况，但是该方法很难立即提取齿轮系统的磨损颗粒，若是进行离线的分析则又会对齿轮系统的连续运行造成影响。同时利用油液分析又要求仪器的精密度达到严格标准，且采取样本的过程较复杂。通过对滚动轴承的监测来看，其润滑脂温度以及振动信号等多种复合信息可以形成齿轮系统的多信号监测系统。试验结果充分验证了利用润滑油液状态反映齿轮系统故障的不足。早期齿轮系统出现细微故障时，润滑脂温度变化不显著，而当发生大规模严重故障时润滑脂温度才有明显升高。
2.3 能量分析故障诊断方法
目前，针对机械装置的齿轮系统故障诊断研究，国内外大多从各种装置振动信号的分析出发，但由于振动传感器往往需要依附在机械装置上才能捕捉到振动信号，加之此类振动传感器或因安装操作不便或因安装外部环境恶劣，使得这种基于传感振动分析的技术受到很多外部条件的限制。对于检测齿轮系统内部的故障，又必须通过对外围装置振动信号的拾取进行分析，外围装置的振动信号常常由于传递路径繁杂多样，导致拾取到的信号失真严重。在广泛应用于交通领域的鲁棒性较弱的设备中，其在高铁列车变速箱、高速发动机和汽轮机等装置中的应用，通常伴随着周围相对较大的噪声能量。这些故障信号容易淹没难以捕捉，如果在初期的细弱故障没有做到及时检测和排查就可能会为社会生产和生活造成严重后果。根据数据统计，由磨损和振动分析齿轮系统故障的机械装置只能实现其约百分之四十的检测正确率。可喜的是，无线测试技术的发展，为机械设备的齿轮系统故障检测技术及时输入各种能量信号要素，使得测诊断技术越来越便利，因此必须大力发展能够实现无线故障诊断技术。
我国华南理工大学的黄平教授针对齿轮等旋转机械的能量耗损方面的研究指出旋转机械能部分转为无效热能的原因。即原子在摩擦时因各种因素使其本身所具有的能量没有均匀分布，故原子的能量在传递时会损耗。Wang的能量边界法，从微观角度对机械装置的振动展开分析。Diab建模分析了齿轮系统在机械装置运作时的功率损耗。张秀芳对齿轮系统的振动能量特性以及其影响因素进行了研究分析。以上研究都是基于动力学角度对机械装置的能量传递理论进行分析，未能拓展到利用数值来诊断故障。冯伟研究了机械装置的能量耗损与磨损振动之间的关系。谢小鹏提出了机械装置的故障诊断理论，他利用发动机的某一时刻油耗率作为参考特征，对比同一时刻的振动信号与其他数据，验证了机械装置磨损故障的诊断有效性。肖海兵建立了震动信号的特征库获取动力学的各类能量耗损数据，进行故障诊断研究。
当前，对于机械装置的损耗诊断研究主要集中在研究设备的磨损和振动中的能量耗损方面，对其他视野的相关技术研究较少。例如，通过对功率信号展开故障分析的相关文献仅十余篇，无一例外都是基于电动机故障诊断的视角，未见其他分析方法的相关文献。
3 能量诊断方法有效性分析
从能量传递的方面看，齿轮系统振动的同时也是物理能量的传播过程，能量不可避免的会在传递过程中发生一定程度的损耗，这种损耗也表现为齿轮系统部件的磨损。其振动的频率与输入能量的强度有关。因此，当齿轮系统在传动时出现故障，就会出现循环功率从而严重影响到齿轮传动的运作，此时向外传递的振动能量就发生变化，向外表现为齿轮箱体的结构性振动，和向周围环境发出的噪声，通过对这种震动和噪声的检测可以实现对齿轮故障的诊断。
齿轮系统在外部振动的过程中产生了物理能量的损耗，因此，可以用输入输出的映射关系来表现齿轮输入能量与齿轮的故障振动之间的关系。
由于公式功率谱密度的计算是基于一定数据的预测，所以相关函数也相当于采用了概率统计的形式输入了信号x（t）对于总输出信号y（t）的贡献比例大小，以此从频域角度揭示了二者的动力学关系。其相干值越大，表示处于该数值的振动耗能越明显，反之则越微弱。因此就从经典控制理论角度验证了齿轮振动机理分析的有关内容，阐释了振动信号与能量信号之间的相关关系。
4 结论
本文通过梳理和列举齿轮系统故障诊断的传统方法、集成方法以及智能方法各自的方式方法，搜集了近年来国际国内对齿轮系统故障诊断方面的的发展趋势和应用前景进行综合对比，总结了各类方法体系的优缺点。從而有利于融合不同体系下检测技术的优点，从而有效提升齿轮系统的故障诊断的准确性和时效性，最大程度的提高安全效益。齿轮系统在故障诊断方法研究的综合梳理，有利于故障诊断方法在更大领域内得到重视与技术提升，同时也便于国内外学者和研究机构进行参阅和研究。
参考文献：
[1]王志远，邢志国，王海斗，等.重载齿轮弯曲疲劳寿命测试方法研究现状[J].材料导报，2018，32（17）：3051-3059.
[2]姜宏，章翔峰，张小栋.双矢时域齿轮早期微弱故障特征增强及应用[J].振动、测试与诊断，2018，50（6）：1161-1168.
[3]顾煜炯，宋磊，苏璐玮，等.基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法[J].振动与冲击，2019，34（1）：80-87.
[4]宁少慧，韩振南，武学峰，等.嵌入式传感器的齿轮裂纹故障诊断[J].振动与冲击，2018，37（11）：42-47.
[5]黄伟国.基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D].合肥：中国科学技术大学，2019：1-94.
[6]杨宇.基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究[D].长沙：湖南大学，2019：1-142.
[7]张超.基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D].西安：西安电子科技大学，2019：1-101.