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摘 要：通过小波分析，分解车辆变速箱中的振动信号，将非平稳信号与突变信号分离，找出引起变速箱故障的原因。
關键词：小波分析；变速箱；故障诊断分析
小波变换起源于80年代，属于应用数学的一种。小波分析是尺度与信号时间的分析方法，在时频两域都能够表现出局部信号的特点。在低频部分分辨频率与时间分辨率较低，在在高频部分分辨频率与时间分辨率较高，使用检测信号中所夹带的反常信号，通过小波分析能够准确判断出动态系统中的故障原因。
眼下，有很多检测故障的方式，最常见的就是振动检测技术，但在谱分析法中还存在一些问题：在时域信号转变成频率信号的过程中，时域信息容易出现丢失的现象。通过小波分析，在较长时间的间隔内，能够准确获得低频信息，在较短的时间间隔内，能够获得准确的高频信息。
二、小波分析在变速箱故障检测中的应用
在使用变速箱时，开始称之为磨合阶段，在这期间磨损速度较快；之后就进入到正常的磨损阶段，会持续很长时间；之后进入到较为剧烈的磨损阶段，磨损情况会急剧增加，这时也称为故障磨损状态。变速箱从正常使用状态逐步转为故障状态，是一个长期过程，不是短时间就能造成的，若此时检测变速箱，则会检测出异常信号，很难用普分析法找出故障原因，这时小波分析就能够发挥真正的作用。
进行分析我们可知，峰值出现在200赫兹与400赫兹处，计算得出此为齿轮啮合的频率信号，则其他信号处则相对稳定，并没有发现信号异常现象，则可以判断此信号为正常信号。
再通过小波信号进行分析，在此例子中所使用为Daubechies小波，这是由Inrid Daubechies发现的，所以用他的名字来命名，除了Haar小波外，并没有对其他小波的表达式。Daubechies小波的特点如下：
第一，小波函数的支撑距离为2N-1，消失矩阶为N；
第二，Daubechies小波基本不含有对称性，而且大部分都有明显的不对称性；
第三，正则性与序号N成正比，即N增加，正则性也会随之增加；
第四，Daubechies小波函数具备正交性。
之后，对此信号采取了5层分解的方法，而且对各个层次之间进行了系数重构，具体如下：
a5是低频信号，处于第5层，频率在0至15赫兹之间；d1是高频信号，处于第1层，频率在250赫兹至500赫兹之间；d2是高频信号，处于第2层，频率在0至125赫兹至250赫兹之间；d3是高频信号，处于第3层，频率在62赫兹至125赫兹之间；d4是高频信号，处于第4层，频率在31赫兹至63赫兹之间；d5是高频信号，处于第5层，频率在16赫兹至31赫兹之间。
其中，原始信号s等于d1至d5与a5的总和，也就是将各子信号进行叠加所得的信号。a5是低频信号可将其视为信号发展趋势，是力的变化所产生的作用；d1和d2是高频稳定信号，只有很小的振动幅值，变化趋于稳定状态，而且d2的变化还具备周期性，视作齿轮啮合后造成的正常振动现象；d3、d4与d5则是异常信号的典型代表，振动幅值非常明显，特别是d5的振动幅值尤为剧烈，这些信号为突变信号，如果在实际检测中发现此种信号，会将其视作虚假信号，可能是突发因素所造成的，不算在考虑范围内；在检测期间，d3、d4与d5差不多是同时出现的异常信号，持续时间都超过了3秒，所以在这种情况下，就不可能是突发因素造成的，而是由于变速箱出现故障导致的。在实际检测中，异常信号频繁出现，这足以证明变速箱已经出现了故障，造成了振动突变现象，这也是严重故障的即将出现的信号。
通过上述分析可知，利用小波变换，能够分解变速箱中的振动信号，可将非平稳信号与突变信号进行准确的区分，为找到引起变速箱的故障提供了一定的参考。在信号检测中，普分析法就不具备这样的优势，这也是为什么小波信号是目前检测变速箱故障最为常见的原因之一。
三、结语
综上所述，小波变换与其他分析方法相比，优势较为明显，因为其具备更加的时频窗口特点，能够任意调节在不同时域取样的频率，这也完全能够满足不同频率信号变化的特点。所以，通过小波变换能够对变速箱的故障进行准确判断。
参考文献：
[1]徐连香，徐冰，孙影.汽车变速箱常见故障及分析[J].机械制造与自动化，2017（2）：107-109.
[2]李洁，董辛晏，陈宏.基于小波变换的齿轮箱振动信号降噪处理[J].机械设计与制造，2017（3）：81-83.
[3]张弦，王宏力.进化小波消噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J].机械工程学院，2017（15）：76-81.
關键词：小波分析；变速箱；故障诊断分析
小波变换起源于80年代，属于应用数学的一种。小波分析是尺度与信号时间的分析方法，在时频两域都能够表现出局部信号的特点。在低频部分分辨频率与时间分辨率较低，在在高频部分分辨频率与时间分辨率较高，使用检测信号中所夹带的反常信号，通过小波分析能够准确判断出动态系统中的故障原因。
眼下，有很多检测故障的方式，最常见的就是振动检测技术，但在谱分析法中还存在一些问题：在时域信号转变成频率信号的过程中，时域信息容易出现丢失的现象。通过小波分析，在较长时间的间隔内，能够准确获得低频信息，在较短的时间间隔内，能够获得准确的高频信息。
二、小波分析在变速箱故障检测中的应用
在使用变速箱时，开始称之为磨合阶段，在这期间磨损速度较快；之后就进入到正常的磨损阶段，会持续很长时间；之后进入到较为剧烈的磨损阶段，磨损情况会急剧增加，这时也称为故障磨损状态。变速箱从正常使用状态逐步转为故障状态，是一个长期过程，不是短时间就能造成的，若此时检测变速箱，则会检测出异常信号，很难用普分析法找出故障原因，这时小波分析就能够发挥真正的作用。
进行分析我们可知，峰值出现在200赫兹与400赫兹处，计算得出此为齿轮啮合的频率信号，则其他信号处则相对稳定，并没有发现信号异常现象，则可以判断此信号为正常信号。
再通过小波信号进行分析，在此例子中所使用为Daubechies小波，这是由Inrid Daubechies发现的，所以用他的名字来命名，除了Haar小波外，并没有对其他小波的表达式。Daubechies小波的特点如下：
第一，小波函数的支撑距离为2N-1，消失矩阶为N；
第二，Daubechies小波基本不含有对称性，而且大部分都有明显的不对称性；
第三，正则性与序号N成正比，即N增加，正则性也会随之增加；
第四，Daubechies小波函数具备正交性。
之后，对此信号采取了5层分解的方法，而且对各个层次之间进行了系数重构，具体如下：
a5是低频信号，处于第5层，频率在0至15赫兹之间；d1是高频信号，处于第1层，频率在250赫兹至500赫兹之间；d2是高频信号，处于第2层，频率在0至125赫兹至250赫兹之间；d3是高频信号，处于第3层，频率在62赫兹至125赫兹之间；d4是高频信号，处于第4层，频率在31赫兹至63赫兹之间；d5是高频信号，处于第5层，频率在16赫兹至31赫兹之间。
其中，原始信号s等于d1至d5与a5的总和，也就是将各子信号进行叠加所得的信号。a5是低频信号可将其视为信号发展趋势，是力的变化所产生的作用；d1和d2是高频稳定信号，只有很小的振动幅值，变化趋于稳定状态，而且d2的变化还具备周期性，视作齿轮啮合后造成的正常振动现象；d3、d4与d5则是异常信号的典型代表，振动幅值非常明显，特别是d5的振动幅值尤为剧烈，这些信号为突变信号，如果在实际检测中发现此种信号，会将其视作虚假信号，可能是突发因素所造成的，不算在考虑范围内；在检测期间，d3、d4与d5差不多是同时出现的异常信号，持续时间都超过了3秒，所以在这种情况下，就不可能是突发因素造成的，而是由于变速箱出现故障导致的。在实际检测中，异常信号频繁出现，这足以证明变速箱已经出现了故障，造成了振动突变现象，这也是严重故障的即将出现的信号。
通过上述分析可知，利用小波变换，能够分解变速箱中的振动信号，可将非平稳信号与突变信号进行准确的区分，为找到引起变速箱的故障提供了一定的参考。在信号检测中，普分析法就不具备这样的优势，这也是为什么小波信号是目前检测变速箱故障最为常见的原因之一。
三、结语
综上所述，小波变换与其他分析方法相比，优势较为明显，因为其具备更加的时频窗口特点，能够任意调节在不同时域取样的频率，这也完全能够满足不同频率信号变化的特点。所以，通过小波变换能够对变速箱的故障进行准确判断。
参考文献：
[1]徐连香，徐冰，孙影.汽车变速箱常见故障及分析[J].机械制造与自动化，2017（2）：107-109.
[2]李洁，董辛晏，陈宏.基于小波变换的齿轮箱振动信号降噪处理[J].机械设计与制造，2017（3）：81-83.
[3]张弦，王宏力.进化小波消噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J].机械工程学院，2017（15）：76-81.