（申请清华大学工学博士学位论文）

题目：齿轮振动和减速机在线监测与故障诊断的研究

培养单位：工程力学系

专业：固体力学

研究生：李惠彬

指导教师：郑兆昌  教授

副指导教师：应怀樵  教授

摘要

齿轮传动是机械设备中最常用而且最重要的传动方式，它在航空、航天、机械等各个工业部门都获得了广泛的应用。随着齿轮减速机的广泛使用和向高速、重载并要求振动小、噪声低以提高寿命和改善运行环境的方向发展，齿轮的振动问题尤其是带有齿侧间隙的齿轮振动问题已逐渐成为一个需要深入研究的突出问题。另外，为了防止齿轮减速机在工作时发生突发性事故和更好地延长齿轮轴系部件的寿命，需对具体的齿轮减速机设备进行在线监测和智能故障诊断方面的研究。

第二章对带有齿侧间隙和偏心质量的齿轮系统（该系统是一个非线性时变系统）的振动问题进行了数值研究，研究结果表明：在齿轮工作转速和载荷不变时，齿侧间隙的变化对齿轮故障振动频率有很大的影响，即当齿侧间隙增加时，齿轮故障振动频率成份不仅有啮合频率的整数倍，而且还有啮合频率的分数倍，即产生亚谐波和超谐波；工作转速对齿轮振动故障频率也有影响，当转速达到一定数值时，工作转速越高，齿轮故障振动频率分数成份越明显；工作载荷幅值的变化对齿轮振动故障频率也有影响，轻载时，齿轮故障振动频率无分数成份，中载和重载时，载荷越大，齿轮故障振动频率分数成份越明显；在分析齿轮的扭转振动故障频率时，由于齿轮轮齿的动力耦合，必须考虑齿轮的偏心质量的影响。

第三章对齿轮减速机的故障振动信号拾取方法进行了研究，研究结果表明：ICP型加速度传感器由于把压电传感器和阻抗变换器一起做在传感器中，因而传感器的输出为低阻抗的电压，信号传输距离远，稳定性好、可靠性高，是值得推荐的在齿轮减速机上监测使用的加速度传感器；文中还提出了一种利用在齿轮传动装置轴承外圈套圈上拾取应变信号来监测齿轮传动装置内的轴系部件的振动故障信号的方法，该方法能直接全部反映齿轮传动装置内的轴系部件的振动故障信号，对此信号进行分析，可对齿轮传动装置内的轴系部件进行较正确的故障诊断。

第四章对齿轮减速机的齿轮轴系部件故障振动频率计算公式进行了总结研究，并推出了重载齿轮减速机中常用的调心滚子轴承的故障振动频率计算公式；文中还用基于变时基技术为基础的冲击激励模态分析方法对减速机箱盖模态进行了分析，通过对减速机箱盖的模态分析可以为减速机传动件的准确故障诊断阳传感器安装位置提供帮助。

第五章从设备特点、设备故障分析、设备监测和故障诊断原理和监测系统硬件及软件三方面介绍了清华大学设计和研究的THMDS在线信号监测与故障诊断系统，该系统主要功能是完成某大型钢铁厂关键设备振动、位移、转速、温度、电流言号的拾取、放大、滤波、数据采集、数据处理与数据网络传输及在线长期监测，在发生运行异常及故障时及时报警和智能故障诊断。

第六章先从模式识别的角度较为详细地讨论了神经网络技术在大型旋转机械故章诊断中的应用，研究了改进的BP算法对网络训练速度的影响，结果表明该方法可提高网络训练速度70%。本章还研究了故障振动趋势预报，对采集的平稳时间序列可采用较简单的AR（M）模型建模和故障振动趋势分析；对采集的非平隐时间序列可采用较实用的GM(l,1）模型及AR（M）组合模型建模和故障振动趋势分析；神经网络组合预报模型可提高参与组合的传统时间序列预报方法的预报精度。

关键词：齿轮振动，在线监测，故障诊断

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