基于振動信號的齒輪故障診斷方法研究

1、本科生畢業(yè)設(shè)計論文任務書設(shè)計論文題目： 基于振動信號的齒輪故障診斷方法研究 學院： 信息科學與技術(shù)學院 專業(yè)： 通信工程 班級： 通信0801 學生： XXX 指導教師含職稱： XXX副教授專業(yè)負責人： XXX 1設(shè)計論文的主要任務及目標(1)查閱齒輪振動信號特征提取相關(guān)資料，寫出文獻綜述，開題報告等。(2)運用所掌握的振動信號提取方法，運用matlab仿真齒輪的原始故障信號。2設(shè)計論文的根本要求和內(nèi)容(1)查閱資料，了解該領(lǐng)域的歷史，現(xiàn)況，開展及問題，寫出文獻綜述。 (2)掌握齒輪故障信號的小波分析，時頻域分析，EMD分析，完成中期檢查。 (3)運用matlab進行信號處理仿真，并寫出畢業(yè)論

2、文。(4)在完成上述工作的根底上，準備畢業(yè)論文辯論。主要參考文獻高珍，馬金山，熊曉燕齒輪故障診斷的小波分析方法J機械管理開發(fā)，2005，2(83)：1-2高偉基于改良的經(jīng)驗模式分解的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動信號特征提取J汽輪機技術(shù)，2021，504：293-2964進度安排設(shè)計論文各階段名稱起 止 日 期1文獻查閱、閱讀，準備文獻綜述、英文翻譯2月14日2月29日2整理出信號的時頻域分析及EMD方法分析方法3月1日4月1日3中期報告撰寫、中期檢查4月2日4月11日4基于matlab實現(xiàn)信號振動提取與齒輪故障診斷研究4月12日5月15日5畢業(yè)論文的修改，準備畢業(yè)辯論5月16日畢業(yè)摘 要隨著科學技術(shù)的不斷開展

3、，機械設(shè)備向著高性能、高自動化、高效率和高可靠性的方向開展。齒輪箱因為具有傳動比固定、傳動轉(zhuǎn)矩大、結(jié)構(gòu)緊湊等優(yōu)點，因此齒輪箱是用于改變轉(zhuǎn)速和傳遞動力的最常用的傳動部件，是機械設(shè)備的一個重要組成局部，也是最容易發(fā)生故障的一個部件。而在機械設(shè)備中，齒輪的使用頻率很高，因此齒輪的故障診斷技術(shù)對機器的使用質(zhì)量和使用壽命都起了非常重要的作用。本文從時域、頻域，時頻域和經(jīng)驗模式分解進行了齒輪故障診斷的方法研究。時域分析主要應用時域特征參數(shù)分析方法進行故障特征參數(shù)的提取，頻域分析主要通過快速傅里葉變化，從頻譜圖上進行齒輪正常狀態(tài)和故障狀態(tài)振動信號的比照分析。時頻域分析主要是通過一維三層離散小波變換，把原始信

4、號細化為三層，每層又分為高頻信號和低頻信號。經(jīng)驗模式分解主要是在齒輪故障振動信號中的實際應用，對采集到齒輪四種狀態(tài)下的振動信號通過EMD分解，提取了故障信號的特征信息，為識別故障類型提供了有效的分析手段。故障信息特征提取是齒輪故障診斷中最關(guān)鍵、最重要的問題之一，它直接關(guān)系到齒輪故障診斷的準確性和早期故障預報的可靠性。關(guān)鍵詞：齒輪；故障診斷；小波變換；經(jīng)驗模式分解ABSTRACTWith the continuous development of science and technology,machinery and equipment are toward the direction of

5、the development of the high-performance, high automation, high efficiency and high reliability . Gear box has the advantages of the transmission ratio fixed, the drive torque, compact gear box is the most commonly used to change the speed and transmission of power transmission components. It is an i

6、mportant component of the machinery and equipment, but is also a part of the most prone to failure. And of the machinery and equipment, the gear is a high frequency of use , so the gear fault diagnosis technology have played a very important role for the use of the quality and service life of the ma

7、chine. The article is from time domain, frequency domain, time-frequency domain, the empirical mode decomposition to study the gear fault diagnosis. Time-domain analysis of the main application domain characteristic parameters of analytical methods for fault feature parameter extraction, frequency d

8、omain analysis of fast Fourier transform, the gear normal state and fault state comparative analysis of the vibration signal from the spectrogram. Time-frequency analysis is one-dimensional three-layer discrete wavelet transform, the original signal is subdivided into three layers, each layer is div

9、ided into high-frequency signals and low-frequency signals. Empirical mode decomposition is the practical application of fault vibration signals of gearbox fault signal feature information extracted by EMD, the collected vibration signals in gear four states provide an effective analytical tools to

10、identify the type of fault. Fault information feature extraction is the most critical in gearbox fault diagnosis, one of the most important issues, is directly related to gearbox fault diagnosis accuracy and reliability of early fault prediction.Keywords：Gear，F(xiàn)ault Diagnosis，Wavelet Transform，Empiri

11、cal Mode Decomposition目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc326772978 前 言 PAGEREF _Toc326772978 h 1 HYPERLINK l _Toc326772979 第1章 緒論 PAGEREF _Toc326772979 h 2 HYPERLINK l _Toc326772980 第節(jié) 齒輪故障診斷的簡介及意義 PAGEREF _Toc326772980 h 2 HYPERLINK l _Toc326772981 齒輪故障診斷一般步驟 PAGEREF _Toc326772981 h 2 HYPERLINK l

12、_Toc326772982 齒輪故障診斷的方法 PAGEREF _Toc326772982 h 2 HYPERLINK l _Toc326772983 齒輪故障診斷的意義 PAGEREF _Toc326772983 h 3 HYPERLINK l _Toc326772984 第節(jié) 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢 PAGEREF _Toc326772984 h 4 HYPERLINK l _Toc326772985 第節(jié) 本文研究的主要內(nèi)容 PAGEREF _Toc326772985 h 6 HYPERLINK l _Toc326772986 第節(jié) 本章小結(jié) PAGEREF _Toc326772986 h

13、 6 HYPERLINK l _Toc326772987 第2章 齒輪故障診斷根底 PAGEREF _Toc326772987 h 7 HYPERLINK l _Toc326772988 第節(jié) 齒輪故障常見形式 PAGEREF _Toc326772988 h 7 HYPERLINK l _Toc326772989 齒面磨損 PAGEREF _Toc326772989 h 7 HYPERLINK l _Toc326772990 齒面膠合和擦傷 PAGEREF _Toc326772990 h 7 HYPERLINK l _Toc326772991 齒面接觸疲勞點蝕、削落 PAGEREF _Toc3

14、26772991 h 8 HYPERLINK l _Toc326772992 彎曲疲勞和斷齒 PAGEREF _Toc326772992 h 8 HYPERLINK l _Toc326772993 第節(jié) 齒輪常見故障征兆 PAGEREF _Toc326772993 h 8 HYPERLINK l _Toc326772994 設(shè)備在外觀方面的故障征兆 PAGEREF _Toc326772994 h 8 HYPERLINK l _Toc326772995 齒輪在性能方面的故障征兆 PAGEREF _Toc326772995 h 9 HYPERLINK l _Toc326772996 第節(jié) 齒輪振動

15、信號的特征分析 PAGEREF _Toc326772996 h 9 HYPERLINK l _Toc326772997 齒輪軸的轉(zhuǎn)動頻率及其各次諧波 PAGEREF _Toc326772997 h 9 HYPERLINK l _Toc326772998 齒輪的嚙合頻率 PAGEREF _Toc326772998 h 10 HYPERLINK l _Toc326772999 由調(diào)制效應而產(chǎn)生的邊頻帶 PAGEREF _Toc326772999 h 11 HYPERLINK l _Toc326773000 齒輪振動的特征頻率 PAGEREF _Toc326773000 h 12 HYPERLINK

16、 l _Toc326773001 幾種特殊狀態(tài)齒輪的頻域特征 PAGEREF _Toc326773001 h 13 HYPERLINK l _Toc326773002 第節(jié) 齒輪故障診斷試驗臺及齒輪振動信號簡介 PAGEREF _Toc326773002 h 14 HYPERLINK l _Toc326773003 第節(jié) MATLAB簡介及在故障診斷中的應用 PAGEREF _Toc326773003 h 15 HYPERLINK l _Toc326773004 第節(jié) 本章小結(jié) PAGEREF _Toc326773004 h 17 HYPERLINK l _Toc326773005 第3章 齒

17、輪故障診斷時域方法分析 PAGEREF _Toc326773005 h 18 HYPERLINK l _Toc326773006 第節(jié) 時域分析的根本理論 PAGEREF _Toc326773006 h 18 HYPERLINK l _Toc326773007 時頻域分析 PAGEREF _Toc326773007 h 18 HYPERLINK l _Toc326773008 第節(jié) 小波變換 PAGEREF _Toc326773008 h 19 HYPERLINK l _Toc326773009 連續(xù)小波變換 PAGEREF _Toc326773009 h 20 HYPERLINK l _To

18、c326773010 離散小波變換 PAGEREF _Toc326773010 h 21 HYPERLINK l _Toc326773011 第節(jié) 一維離散小波MATLAB中實現(xiàn)方法 PAGEREF _Toc326773011 h 23 HYPERLINK l _Toc326773012 第節(jié) 基于一維離散小波對齒輪故障診斷的研究 PAGEREF _Toc326773012 h 23 HYPERLINK l _Toc326773013 第節(jié) 頻域分析在齒輪故障診斷中的應用 PAGEREF _Toc326773013 h 26 HYPERLINK l _Toc326773014 3.5.1 MA

19、TLAB中的FFT變換 PAGEREF _Toc326773014 h 27 HYPERLINK l _Toc326773015 頻譜分析 PAGEREF _Toc326773015 h 27 HYPERLINK l _Toc326773016 第節(jié) 本章結(jié)論 PAGEREF _Toc326773016 h 30 HYPERLINK l _Toc326773017 第4章 基于EMD的齒輪故障診斷 PAGEREF _Toc326773017 h 31 HYPERLINK l _Toc326773018 第節(jié) 基于EMD經(jīng)驗模式分解的振動信號特征提取 PAGEREF _Toc326773018

20、h 31 HYPERLINK l _Toc326773019 EMD的研究背景 PAGEREF _Toc326773019 h 31 HYPERLINK l _Toc326773020 經(jīng)驗模式分解(EMD)方法原理 PAGEREF _Toc326773020 h 31 HYPERLINK l _Toc326773021 基于EMD的振動信號特征提取分析 PAGEREF _Toc326773021 h 33 HYPERLINK l _Toc326773022 第節(jié) 基于EMD對齒輪故障診斷的研究 PAGEREF _Toc326773022 h 37 HYPERLINK l _Toc326773

21、023 第節(jié) 針對仿真出來的波形進行分析 PAGEREF _Toc326773023 h 43 HYPERLINK l _Toc326773024 第節(jié) 本章小結(jié) PAGEREF _Toc326773024 h 43 HYPERLINK l _Toc326773025 第5章 結(jié)論 PAGEREF _Toc326773025 h 44 HYPERLINK l _Toc326773026 第節(jié) 本文結(jié)論 PAGEREF _Toc326773026 h 44 HYPERLINK l _Toc326773027 參考文獻. PAGEREF _Toc326773027 h 45 HYPERLINK l

22、 _Toc326773028 致 謝 PAGEREF _Toc326773028 h 47前 言機械設(shè)備中大局部是旋轉(zhuǎn)機械，覆蓋著動力、電動、化工、冶金、機械制造等重要工程領(lǐng)域，是工廠的關(guān)鍵設(shè)備，起工況狀態(tài)不僅影響機器設(shè)備本身的運行，而且還會對后續(xù)生產(chǎn)造成損失，嚴重會對國民經(jīng)濟造成巨大損失或機毀人亡的后果。而齒輪傳動是旋轉(zhuǎn)機械中應用最為普遍的機械結(jié)構(gòu)。齒輪傳動多以齒輪箱的結(jié)構(gòu)出現(xiàn)，它是目前廣泛采用的主要傳動形式之一。雖然齒輪從設(shè)計、結(jié)構(gòu)、材料到制造等方面已相當成熟和標準。但仍然難以防止諸如磨損、剝落、點蝕、裂紋等常發(fā)生的故障。研究說明，齒輪箱80的故障由齒輪引發(fā)的；而90的齒輪故障都是局部故障

23、，例如裂紋、崩齒等。特別對于大型機械設(shè)備對齒輪故障進行檢測和診斷更是重要，因此研究齒輪故障診斷意義重大。齒輪裝置在運行中與其運行狀態(tài)有關(guān)的征兆由溫度、噪聲、振動、潤滑油中磨損物的含量及形態(tài)、齒輪傳動軸的扭轉(zhuǎn)振動和扭矩、齒輪齒根應力分布等構(gòu)成?；谶@些因素產(chǎn)生了多種故障診斷技術(shù)，如(1)振動信號檢測與診斷方法。目前大多數(shù)的齒輪故障診斷技術(shù)均以振動信號為研究對象，從時域、頻域、時頻聯(lián)合域不同的角度對其分析和解釋。(2)模態(tài)分析與參數(shù)識別法。(3)磨屑剩余物測定法。其主要包括鐵譜法、磁塞法、光譜法等。(4)聲學法。此方法易受背景噪聲的影響，使得分析結(jié)果與實際情況出入較大。(5)溫度監(jiān)測法。對壓痕、裂

24、紋等典型故障無檢測能力。而目前效果最好并最廣泛應用的是通過振動信號的檢測和診斷在時頻域進行分析的方法。第1章 緒論第節(jié) 齒輪故障診斷的簡介及意義齒輪故障診斷一般步驟齒輪工作時產(chǎn)生的振動是反響齒輪傳動質(zhì)量的重要指標，齒輪系統(tǒng)的振動不但會產(chǎn)生噪聲和導致傳動系統(tǒng)的不穩(wěn)定，而且會使傳動系統(tǒng)失效而產(chǎn)生嚴重的后果。實踐證明采用振動監(jiān)測對齒輪進行在線故障診斷是一種行之有效的方法1。齒輪故障診斷過程一般分為三個步驟：一是診斷信息的提取，二是故障特征提取，三是狀態(tài)識別和故障診斷。其中故障特征的提取是診斷過程中的關(guān)鍵2。對于確保運轉(zhuǎn)的機器平安工作有效地方法是工況監(jiān)視和故障診斷，但是二者是不等同概念，卻又統(tǒng)一于動態(tài)

25、系統(tǒng)中。工況監(jiān)視的任務是判斷動態(tài)系統(tǒng)是否偏離正常功能和監(jiān)視器開展趨勢，預防突發(fā)性故障產(chǎn)生。一旦偏離正常功能，應迅速做出調(diào)整，使工況恢復正常。如果系統(tǒng)某個環(huán)節(jié)存在故障，就要進一步查明故障原因及位置，這就是診斷。因此，工況監(jiān)視是故障診斷的根底3。而信號分析是工況監(jiān)視和故障診斷中最重要的方法。它的目的是找出原始信號簡單而有效的轉(zhuǎn)變，這樣在信號中包含的一些重要信息就可以被發(fā)現(xiàn)。然后，那些信號中的突顯的特征可以被提取出來，應該用于故障診斷中4。齒輪診斷方法中，振動信號的分析方法應用最廣泛，技術(shù)也較成熟，成為齒輪故障診斷的主要技術(shù)。振動信號的分析方法中時域分析、頻域分析、包絡分析、頻率波動分析、共振解調(diào)分

26、析等均有較好的效果5。根據(jù)振動和噪聲為信息載體，齒輪的精密診斷可進行如下分類見圖11，在這些診斷方法中，目前應用較多仍是時域分析、頻域分析、倒頻域分析等6。齒輪精密診斷法振動噪聲(1)功率法(2)相關(guān)法(3)雙譜 1.頻域分析2.倒頻域分析(1)低頻時域平均(2)時域波形(3)調(diào)幅解調(diào)(4)相位調(diào)節(jié)5.時序分析(1)時序參數(shù)(2)最大墑譜6.時頻分析(1)短時FFT(2)維格納分布(3)小波分布4.神經(jīng)網(wǎng)絡3.倒頻域分析圖11齒輪精密診斷分類6齒輪作為機械設(shè)備中一種必不可少的連接和傳遞動力的通用零部件，在金屬切削機床、航空、電力系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)機械、運輸機械、冶金機械等現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備中得到了廣泛的應用

27、。在今天科學技術(shù)飛速開展的時代，機械裝備向著大型化、高效率、自動化和高性能的方向開展。齒輪箱由于具有傳動比固定、傳動轉(zhuǎn)矩大、結(jié)構(gòu)緊湊等優(yōu)點，是用于改變轉(zhuǎn)速和傳遞動力的最常用的傳動部件，是機械設(shè)備的一個重要組成局部，也是故障易于發(fā)生的一個部件，其運行狀態(tài)對整機的工作性能有很大的影響。齒輪失效又是誘發(fā)機器故障的重要因素。據(jù)統(tǒng)計，傳動機械中80的故障是由齒輪引起的，旋轉(zhuǎn)機械中齒輪故障占其故障的10左右。齒輪故障將直接影響設(shè)備的平安可靠運行，會降低生產(chǎn)效率和加工精度。隨著設(shè)備的逐漸大型化、自動化、連續(xù)化、高速化和復雜化，齒輪的故障和失效給整個生產(chǎn)和社會造成的損失越來越大。一些處于連貫工作狀態(tài)的設(shè)備，由

28、于齒輪的意外故障造成的停機停產(chǎn)的損失很難估計。因此采用先進技術(shù)對齒輪進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，可實現(xiàn)齒輪由事后維修、定期維修到事前維修的根本轉(zhuǎn)變，減少一些不必要的經(jīng)濟損失，進而創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟效益和社會效益。第1.2節(jié) 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢振動信號分析被廣泛應用于旋轉(zhuǎn)機械的工況監(jiān)視和故障診斷中。開展了大量的方法，像功率譜、平均時間域、適應噪音刪除、解調(diào)制分析、時間序列分析等。傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)已經(jīng)被證明在機械故障學中非常有用的。然而，在某些應用方面仍有困難，如對存在裂紋的齒輪齒面系統(tǒng)和往復式動力機汽缸外表的檢測8。由于齒輪裂紋故障產(chǎn)生的沖擊使振動信號產(chǎn)生瞬變，因此，這些待處理的信號是非穩(wěn)態(tài)信號。

29、但是，現(xiàn)在大局部廣泛應用的信號處理技術(shù)都是基于穩(wěn)態(tài)信號假設(shè)的前提條件下，對處理非穩(wěn)態(tài)信號，新型診斷技術(shù)被提出。如：時間頻率分布、小波分析和更高的次序統(tǒng)計15。等認為快速傅里葉變換FFT是眾多用于故障診斷的信號分析方法中最廣泛使用的方法之一，但是像傳統(tǒng)的信號分析方法一樣，快速傅里葉變化適用于穩(wěn)態(tài)信號的分析，而對于非穩(wěn)態(tài)信號，如振動信號，F(xiàn)FT不適用。由于機械的故障信號可能包含在非穩(wěn)態(tài)信號中，所以非穩(wěn)態(tài)信號的分析至關(guān)重要。對非穩(wěn)態(tài)信號分析中，常用的有Wigner-Ville分布法WVD和短時傅里葉變換STFT。對于WVD，即使信號的支持區(qū)不相互重疊，對時頻平面有干擾，這樣會誤導信號分析?；赪VD

30、的缺點又提出了Choi-Willams分布法CWD和錐形分布法CSD等。而對于STFT缺點在于，對于所有頻率STFT都提供不變的分辨率，由此得到的時頻分析窗口具有固定的大小，而對于非平穩(wěn)信號，需要時頻窗口具有可調(diào)的性質(zhì)，即要求在高頻局部具有較好的時間分辨率特性，而在低頻局部具有較好的頻率分辨率特性?；诙虝r傅里葉變換的缺點，小波變換和連續(xù)小波變化被提出并被應用于故障診斷的各個階段16。小波變換不同于其他非穩(wěn)態(tài)信號的分析方法，是因為它的窗寬可以隨頻率的增高而縮小，它開展了加窗傅里葉變換的局部思想，并滿足高頻信息分辨率較高的要求。目前，一般認為離散小波分析、多分辨率分析、連續(xù)小波分析及后來開展的小

31、波包分析等都是小波理論的不同方面，是在小波理論開展的過程中不斷繁衍產(chǎn)生的，這些方面都在故障診斷的應用中得到了表達7。，和基于連續(xù)小波變換提出了平均時間小波倒頻譜的新概念，在這概念的根底上建立起兩種故障診斷的新方法：頻譜比較法SCM和特征能量法FEM。通過實驗證實了基于使用Morlet小波的連續(xù)小波變換的TAWS可以有效地顯示齒輪故障改良8。李輝等人在通過分析齒輪箱升降過程齒輪齒根裂紋的非穩(wěn)態(tài)振動信號說明，基于角域平均和連續(xù)小波變換的振動信號處理技術(shù)，能充分消除角域采樣信號中的噪音干擾，提高信號的信噪比，是周期性故障分量的故障特征更加突出9。Fernando H. Magnago 和Ali Ab

32、ur通過使用小波變換來分析功率系統(tǒng)瞬態(tài)故障來檢測故障位置。行波理論用來捕捉監(jiān)測線上故障點和繼電器之間的瞬態(tài)行程時間。小波變換可以給故障瞬態(tài)的高頻元素提供時間分辨率。用傳送線的行波理論，把瞬態(tài)信號分解為模數(shù)元素。通過使用小波變換把模信號從時域轉(zhuǎn)換到時頻域，在兩種最低范圍內(nèi)的小波變換系數(shù)用于各種故障的故障地位10。，和提出在齒輪振動頻率中最重要的元素是輪齒嚙合頻率、齒輪的諧頻和由調(diào)制現(xiàn)象產(chǎn)生的邊頻。邊頻在數(shù)量和振幅上的增加能反映故障狀態(tài)。考慮到一些齒輪副和其他機器元素的振動是全部機器振動的一局部，基于試驗結(jié)果，對其他振動分析技術(shù)的應用，如倒頻譜、時間同步平均及相關(guān)技術(shù)、時頻分布技術(shù)、穩(wěn)態(tài)分析、信號

33、模仿技術(shù)、高分辨率頻譜分析技術(shù)和高級統(tǒng)計方法等的比較，發(fā)現(xiàn)對于剩余局部振動信號的頻譜相關(guān)密度SCD方法和小波變換WT方法對齒輪裂紋診斷非常有效的技術(shù)。Jamal Moshtagh和通過使用小波變換技術(shù)提出基于EMTP軟件的分析功率分布系統(tǒng)瞬變信號的新方法，因為有更好的時間和頻率的定位特點，這種方法比起FFT和STFT都有明顯優(yōu)勢。之后又基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡ANN精確故障定位技術(shù)的開展，發(fā)現(xiàn)基于結(jié)合WT和ANN的技術(shù)在故障診斷的研究中是非常有效地。TW可以相當有效地從DS瞬變信號中提取重要的時頻特征，而ANN方法能夠在故障分類和故障定位中提供非常高精度11。而目前的齒輪故障診斷研究主要集中在振動信號

34、處理與分析、故障機理研究、典型故障特征提取、診斷方法研究和人工智能診斷的應用，主要表達在以下兩個方面：(1) 機理研究：故障機理研究是為了將故障隱患消除在設(shè)計階段。一般從機械動力學出發(fā)，研究故障的原因和現(xiàn)象。齒輪故障的原因主要有制造誤差、裝配不良、超載、操作失誤等方面，在齒輪箱的部件實效中齒輪所占的比重約為60%，所以在齒輪箱的故障診斷中主要是齒輪診斷。(2) 信號處理技術(shù)：振動信號的處理和分析方法也在突飛猛進，早期信號提取主要借助于傅里葉變換，但是計算量很大，直到FFT出現(xiàn)以后，經(jīng)典信號分析方法才得到迅猛開展。然而傅里葉變換存在頻率成分的分辨率不高、頻譜圖有畸變、隨機起伏不光滑等缺陷。而現(xiàn)在

35、小波分析是正在迅速開展的一種新分析方法，具有良好的時頻局部化特性和特別的去噪能力，因此在故障診斷中得到了廣泛的應用并取得了一定的成果。基于經(jīng)驗模式分解的典型信號處理方法的也在逐步被廣泛應用，尤其在信號特征提取方面有廣泛的應用。第1.3節(jié) 本文研究的主要內(nèi)容本文以齒輪故障診斷試驗臺產(chǎn)生的齒輪振動信號為研究對象，依據(jù)齒輪故障診斷的相關(guān)理論與分析方法，從振動信號中獲取信息，經(jīng)過分析和處理提取故障特征信息。本文從時域分析，頻域分析，時頻分析、經(jīng)驗模式分解等方面都進行了相關(guān)分析，重點是通過MZTLAB軟件用小波變換和EMD對齒輪故障進行診斷分析。第二章介紹了本文中四種齒輪振動信號的來源，并對信號分析及處

36、理中借助的MATLAB軟件進行簡介。 第三章介紹了時頻分析方法的應用，重點使用一維三層離散小波對信號進行處理。第四章介紹經(jīng)驗模式分解的原理以及基于經(jīng)驗模式分解的齒輪故障信號特征提取，主要從高頻、中頻、低頻上進行EMD分解，進而實現(xiàn)齒輪故障診斷分析。第五章結(jié)論。第1.4節(jié) 本章小結(jié)在齒輪的振動信號為參量的運行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷中，因設(shè)備變工況運行時轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定、負荷變化以及因故障產(chǎn)生大量的沖擊、摩擦等狀況，導致非平穩(wěn)信號的產(chǎn)生。因此基于非平穩(wěn)信號處理的方法應運而生。小波分析作為一種全新的信號分析手段，在信號的特征提取方面具有傳統(tǒng)傅立葉分析無可比較的優(yōu)越性，因此對于齒輪故障這樣的復雜信號，小波分析是

37、比較適宜的信號處理方法。而EMD方法是一種自適應的信號分解方法，能把復雜的信號分解為有限的根本模式分量(IMF)之和，每一個IMF分量可以是幅度或頻率調(diào)制的。因此，可以有效地提取齒輪故障振動信號中的故障信息。第2章 齒輪故障診斷根底齒輪傳動是應用最廣泛的一種機械傳動方式，齒輪傳動的主要優(yōu)點是傳動功率和速度的范圍很廣，傳動比精確、可靠，傳動效率較高，工作可靠，壽命長，結(jié)構(gòu)緊湊。因此在眾多機械設(shè)備中都采用了齒輪傳動的方式，小到玩具汽車，大到輪船、飛機，甚至一些與國民經(jīng)濟息息相關(guān)的大型機械裝置。長時間使用的齒輪必然會失效。由于齒輪傳動的環(huán)境不同失效的形式也是不盡相同的，但無論是哪種失效形式都會對機械

38、裝置產(chǎn)生影響，小到機械振動加劇，大到機毀人亡的慘劇。所以，對齒輪故障的診斷顯得尤為重要。所謂防患于未然，在悲劇發(fā)生前，診斷出齒輪或齒輪箱的故障，從而停止或更換失效齒輪，防止事故產(chǎn)生。第2.1節(jié) 齒輪故障常見形式通常齒輪投入使用后，要是操作維護不善或者制造不良的話，就會致使齒輪失去正常功能而失效。常見的齒輪失效形式有：齒輪磨損、齒面膠合和擦傷、齒面接觸疲勞、彎曲疲勞和斷齒。2齒面磨損齒輪在嚙合過程中，往往會在齒輪接觸外表上出現(xiàn)材料摩擦損傷的現(xiàn)象，要是損傷量不影響齒輪在預期壽命內(nèi)應具備的功能的磨損，成為正常磨損。要是齒輪使用不當，或者在接觸面間存在硬質(zhì)顆粒，及潤滑油供給缺乏或者清潔不到位，就會引起

39、齒輪的早期磨損，有細小的顆粒分散出來，致使接觸外表發(fā)生尺寸變化，重量損失，并使齒形改變，齒厚變薄，噪聲增大等嚴重磨損，并使齒輪失效。磨損失效形式有磨粒磨損、腐蝕磨損和齒輪斷面沖擊磨損。齒面膠合和擦傷 齒輪兩嚙合齒面的金屬發(fā)生膠合磨損是在一定壓力下直接接觸的，焊合后有相對運動，金屬從齒面撕落，或從一個齒面向另一個齒面轉(zhuǎn)移而引起損傷的現(xiàn)象，這是一種比較嚴重的損傷形態(tài)。它通過接觸面局部發(fā)生粘合，導致接觸面上有小顆粒被拉拽出來，這樣反復進行屢次運動而使齒面發(fā)生破壞。齒面膠合和擦傷一般發(fā)生在重載或高速的齒輪傳動中，主要是由于潤滑條件不適合而導致齒面間的油膜破裂。齒面接觸疲勞點蝕、削落齒輪在嚙合過程中，既

40、有相對滾動，也有相對滑動。這兩種力的作用使齒輪外表層深處產(chǎn)生脈動循環(huán)變化的作用力，在作用力下會產(chǎn)生微觀的疲勞裂紋。潤滑油進入裂紋后，在嚙合過程中將裂紋封閉和擠壓，潤滑油在高壓下促使疲勞裂紋蔓延和擴展，就將齒外表的金屬微粒剝落，會形成許多麻點凹坑，這種破壞方式就是“點蝕。如果外表的疲勞裂紋擴展得較深、較遠，將許許多多麻點連接起來，造成大塊金屬脫落，這種現(xiàn)象就成為“剝落。剝落和點蝕形成的機理相同，無本質(zhì)區(qū)別，只是程度不同而已。彎曲疲勞和斷齒對于齒輪的彎曲疲勞，診斷的重點在裂紋擴展期。齒輪彎曲疲勞斷口的特征有明顯的三個區(qū)域：裂紋源區(qū)、疲勞裂紋擴展區(qū)和最終瞬斷區(qū)。齒輪承受載荷，如同懸梁臂，其根部受到脈

41、動循環(huán)的彎曲應力作用，當這種周期性的應力過高時，就會在根部產(chǎn)生裂紋，并逐步擴展。當剩余局部無法承當外載荷時，就會發(fā)生斷齒。在齒輪工作中，由于嚴重的沖擊和過載接觸線上的過分的偏載以及材質(zhì)不勻都會引起斷齒。常見的斷齒形式有整個齒輪沿輪跟的彎曲疲勞斷裂、齒輪局部斷裂和齒輪出現(xiàn)裂紋等。第2.2節(jié) 齒輪常見故障征兆異常響聲、異常振動設(shè)備在運轉(zhuǎn)過程中出現(xiàn)的非正常聲響，是設(shè)備故障的“報警器。設(shè)備運轉(zhuǎn)過程中振動劇烈。泡冒滴漏設(shè)備的潤滑油、齒輪油、動力轉(zhuǎn)向系油液、制動液等出現(xiàn)滲漏。壓縮空氣等出現(xiàn)滲漏現(xiàn)象有時是可以明顯地聽到漏氣的聲音。有特殊氣味電動機過熱、潤滑油竄缸燃燒時，會發(fā)散出一種特殊的氣味。電路短路、搭鐵

42、導線等絕緣材料燒毀時會有焦糊味。齒輪在性能方面的故障征兆功能異常指設(shè)備的工作狀況出現(xiàn)的不正?，F(xiàn)象。例如：設(shè)備啟動困難、啟動慢、不能正常啟動、突然自動停機、功率缺乏、速率降低、生產(chǎn)效率降低等。這種故障的征兆比較明顯，容易發(fā)覺。過熱高溫一種原因是冷卻系統(tǒng)有問題，是缺冷卻液或冷卻泵不工作。如果是齒輪、軸承等部位過熱，多半是因為缺潤滑油所導致。油、水溫度過高或過低，設(shè)備過熱現(xiàn)象有時可以通過儀表板、警示燈反響出來，但是有時還需要進行溫度點檢才能檢查出來。潤滑油出現(xiàn)異常潤滑油變質(zhì)較正常時間較快，可能與溫度過高等有關(guān)系。潤滑油中金屬顆粒較多，一般與軸承等摩擦有關(guān)，可能需要更換軸承等磨損件。電學效應：電阻、導

43、電性、絕緣強度和電位等變化。第2.3節(jié) 齒輪振動信號的特征分析齒輪振動信號的獲取，是通過安裝在齒輪箱上的傳感器采集。得到的是離散信號，通過對離散信號的分析，找出齒輪故障特征，從而對齒輪故障進行診斷。這包括時域和頻域的分析及故障特征提取。2.3.1齒輪軸的轉(zhuǎn)動頻率及其各次諧波齒輪軸系統(tǒng)的不平衡引起的離心慣性力，使齒輪一軸系統(tǒng)產(chǎn)生強迫振動，當轉(zhuǎn)動頻率接近齒輪軸系統(tǒng)橫向振動的固有頻率時，將產(chǎn)生臨界轉(zhuǎn)速現(xiàn)象，轉(zhuǎn)軸大幅度的變形，又會惡化齒輪的嚙合關(guān)系，造成更大的振動。在對于齒輪出現(xiàn)斷裂時，每轉(zhuǎn)一圈中輪齒猛烈沖擊一次，展開為傅立葉級數(shù)，其頻率結(jié)構(gòu)為轉(zhuǎn)動頻率及其諧波。齒輪及軸的轉(zhuǎn)動頻率 QUOTE 為12：

44、 (21)式中， QUOTE 為齒輪及軸的轉(zhuǎn)速r/min。齒輪軸轉(zhuǎn)頻的各次諧頻為轉(zhuǎn)動頻率 QUOTE 的整數(shù)倍，如2 QUOTE 、3 QUOTE 。2.3.2齒輪的嚙合頻率 一對嚙合齒輪，可以看作是一個具有質(zhì)量、彈簧和阻尼的振動系統(tǒng)，其振動方程為： QUOTE (22)式中 QUOTE 為沿作用在線齒輪的相對位移， QUOTE 為齒輪的嚙合剛度， QUOTE 為齒輪副的等效品質(zhì)， QUOTE 為齒輪受載后的平均靜彈性變形， QUOTE 為齒輪的誤差和異常造成的兩個齒輪間的相對位移(亦稱故障函數(shù))。由式(22)可見，齒輪在無異常的理想情況下亦存在振動，且其振源來自兩局部：(1)第一局部為 QU

45、OTE ，它與齒輪的誤差和故障無關(guān)，稱為常規(guī)嚙合振動。(2)第二局部為 QUOTE ，它取決于齒輪的嚙合剛度 QUOTE 和故障函數(shù) QUOTE ，由這一局部可以比較好地解釋齒輪信號中邊頻的存在以及它們和故障的關(guān)系。嚙合剛度 QUOTE 為周期性的變量，可以說齒輪的振動主要是由 QUOTE 的這種周期變化引起的。由于齒輪的嚙合剛度 QUOTE 是隨參與嚙合的齒數(shù)，即嚙合系數(shù)而變化的，這樣在齒輪的振動信號中就必然包含了嚙合頻率及其高次諧波成分。假設(shè)齒輪副主動輪轉(zhuǎn)速 QUOTE ，齒數(shù)為 QUOTE ，從動輪相應為 QUOTE ， QUOTE ，那么齒輪嚙合剛度的變化頻率(嚙合頻率)： QUOTE

46、 (23) QUOTE 分別是連個齒輪的轉(zhuǎn)頻。齒輪嚙合頻率的各次諧頻為嚙合頻率的整數(shù)倍，如2 QUOTE 、3 QUOTE 。無論齒輪處于正常還是故障狀態(tài)下，嚙合頻率振動成分及其諧波總是存在的，但兩種狀態(tài)下的振動水平是有差異的。2.3.3由調(diào)制效應而產(chǎn)生的邊頻帶齒輪存在形位、幾何誤差或出現(xiàn)故障時，會對齒輪嚙合振動產(chǎn)生調(diào)制作用，使得齒輪振動信號以調(diào)制波的形式表現(xiàn)出來。從頻域上看，調(diào)制的結(jié)果是使齒輪的嚙合頻率及其諧頻周圍出現(xiàn)邊頻帶成分。調(diào)制可以分為兩種形式：幅值調(diào)制和頻率調(diào)制13。1幅值調(diào)制調(diào)幅就是載頻時域信號的幅值受到調(diào)制信號的調(diào)制，它一般是由于齒面載荷波動對振動幅值的影響所造成的。幅值調(diào)制的典

47、型原因通常有兩個：齒輪偏心，使齒輪嚙合時一邊緊一邊松，從而產(chǎn)生載荷波動，使振幅按此規(guī)律周期性變化。齒輪的加工誤差(例如節(jié)距不均)及齒輪故障使齒輪在嚙合過程中產(chǎn)生短暫的“加載和“卸除效應。參加幅值調(diào)制的兩個信號，其頻率較高的一個通常稱為載波，較低的一個那么被稱為調(diào)制波。對于齒輪信號來講，嚙合頻率成分通常是載波成分，而齒輪軸的旋轉(zhuǎn)頻率成分通常就是調(diào)制波成分。一對正常齒輪的振動信號為：(24) QUOTE 式中： QUOTE 為振幅； QUOTE 為嚙合頻率； QUOTE 為相位角； 因為齒輪偏心等引起的故障信號為：(25)式中： QUOTE 為調(diào)制因子； QUOTE 為調(diào)制信號的頻率；那么 QUO

48、TE 被 QUOTE 調(diào)制后，振動波形為：(26)由式(26)可以得到，當齒輪嚙合振動信號被單一頻率的正弦信號調(diào)制后，時域上信號振幅大小按調(diào)制規(guī)律變化；在頻域上被調(diào)制信號譜線兩側(cè)產(chǎn)生了邊頻成分，邊帶的間隔為調(diào)制頻率。2頻率調(diào)制由于齒輪載荷不均勻、齒距不均勻以及故障造成的載荷波動，會使扭矩產(chǎn)生波動，從而引起齒輪轉(zhuǎn)速產(chǎn)生波動，這種波動表現(xiàn)在振動上即為頻率調(diào)制。載波信號： (27)調(diào)制信號： (28)頻率調(diào)制后的信號 QUOTE 為： (29)式中： QUOTE 為振幅； QUOTE 為載波頻率嚙合頻率； QUOTE 為調(diào)制頻率齒輪-軸的轉(zhuǎn)動頻率； QUOTE 為調(diào)制指數(shù)； QUOTE 為初位角；在

49、實際運行的齒輪系統(tǒng)中，調(diào)頻效應和調(diào)幅效應總是同時存在的。齒輪載荷的變化會產(chǎn)生調(diào)幅效應，與此同時載荷的瞬時變化也會引起齒輪角速度的跳動，從而產(chǎn)生頻率調(diào)制14。2.3.4齒輪振動的特征頻率151齒輪-軸的轉(zhuǎn)動頻率 QUOTE 及其諧頻 QUOTE ( QUOTE 2，3，4)。假設(shè)齒輪有一齒斷裂，每轉(zhuǎn)一圈，輪齒猛烈沖擊一次，展開為傅里葉級數(shù)，其頻率結(jié)構(gòu)為軸轉(zhuǎn)動頻率及其諧頻。2齒輪的嚙合頻率 QUOTE 及其諧頻 QUOTE ( QUOTE 2，3，4)。齒輪的嚙合頻率振動的特點：嚙合頻率隨轉(zhuǎn)速的變化而變化；振動信號展開為傅里葉級數(shù)后，一般存在嚙合頻率及其諧頻；當嚙合頻率或其高階諧頻接近或等于齒輪的

50、某階固有頻率時，齒輪產(chǎn)生強烈振動；由于齒輪的固有頻率一般較高，這種強烈振動振幅較小，易淹沒在噪聲中。3隱含成分。它是齒輪振動信號功率譜上的一種頻率分量，從外表上看很像嚙合頻率分量其譜線往往在嚙合頻率附近，實際上它是加工過程中滾齒機給齒輪帶來的周期性缺陷。隱含成分存在如下特點：隱含成分由周期性缺陷引起，所以振動頻譜中應存在其高階頻率；隱含成分由一定的幾何誤差引起，工作載荷對其影響很小。4齒輪的周期性沖擊衰減振動，主要由齒輪的局部損傷故障如齒面剝落、拉傷等引起，在齒輪轉(zhuǎn)一圈時才會撞擊一次。此衰減振動的頻率等于齒輪的自由振動頻率 QUOTE 。2.3.5幾種特殊狀態(tài)齒輪的頻域特征1正常齒輪的頻域特征

51、正常齒輪的信號反映在功率譜上，有嚙合頻率及其諧波分量，即有 QUOTE 也有 QUOTE ，且以嚙合頻率成分為主，其高次諧波依次減小。同時，在低頻處有齒輪軸旋轉(zhuǎn)頻率及其高次諧波。2齒輪偏心時的頻譜特征齒輪偏心是指齒輪的中心與旋轉(zhuǎn)軸的中心不重合。這種故障往往是由于加工造成的。齒輪有偏心時，將在兩個方面有所反響：一是由于齒輪的幾何偏心所引起的，以齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率為特征的附加脈沖幅值增大；二是齒輪偏心會引起以齒輪一轉(zhuǎn)為周期的載荷波動，從而導致調(diào)幅現(xiàn)象，這時的調(diào)制頻率為齒輪的回轉(zhuǎn)頻率，只是它所調(diào)制的嚙合頻率要小得多。偏心嚴重時，產(chǎn)生連續(xù)屢次沖擊，當沖擊足夠大時鼓勵箱體的固有頻率，振幅很大。3局部異常齒輪

52、的頻率特征齒輪局部異常含義很廣，包括齒根部有較大裂紋，局部齒面磨損，輪齒折斷，局部齒形誤差等。具有局部異常的齒輪，由于裂紋，折斷或齒形誤差的影響，將以旋轉(zhuǎn)頻率為主要的頻率特征，即 QUOTE ( QUOTE )。對于局部斷齒，斷齒的時域表現(xiàn)為幅值很大的沖擊振動，而頻域上在嚙合頻率及其高次諧波附近會出現(xiàn)間隔為斷齒軸轉(zhuǎn)頻的邊頻帶；邊頻帶一般數(shù)量多、幅值較大、分布較寬。斷齒的主要特征為：(1)以齒輪的嚙合頻率及其高次諧頻為載波頻率，齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻及其倍頻為調(diào)制頻率的嚙合頻率調(diào)制。(2)以齒輪的固有頻率為載波頻率，齒輪所在軸的轉(zhuǎn)頻及其倍頻為調(diào)制的齒輪共振頻率調(diào)制13,16。第2.4節(jié) 齒輪故障診斷試

53、驗臺及齒輪振動信號簡介正常及故障齒輪振動信號數(shù)據(jù)的獲取是通過一個試驗臺，如圖21所示。在這個試驗臺上既可以做齒輪故障振動信號的獲取試驗，同時也可以做轉(zhuǎn)動軸承的故障振動信號獲取試驗。振動信號的獲取是通過外部傳感器來實現(xiàn)的。傳感器安裝在齒輪箱體外，當齒輪旋轉(zhuǎn)時會產(chǎn)生振動，這個振動通過軸、軸承等連接件傳遞到齒輪箱體上，所以通過檢測齒輪箱體的振動，來獲取齒輪的振動信號。齒輪故障診斷試驗參數(shù)：壓力角： QUOTE 模數(shù)： QUOTE 小齒輪齒數(shù)： QUOTE 大齒輪齒數(shù)： QUOTE 主動輪轉(zhuǎn)速： QUOTE 齒寬： QUOTE 偏心量： QUOTE 從動輪加載： QUOTE 采樣頻率： QUOTE 圖

54、21齒輪故障診斷試驗臺通過試驗獲取了四組齒輪不同狀態(tài)的振動信號，分別是正常振動信號、大偏心故障、小偏心振動信號、局部損壞振動信號，見表21所示。使用MATLAB軟件，顯示每種齒輪振動信號的原始波形，如圖22。表2.1 試驗獲取齒輪狀態(tài)類型齒輪狀態(tài)類型表示正常N大偏心故障小偏心故障局部損壞故障SA第2.5節(jié) MATLAB簡介及在故障診斷中的應用MATLAB是由美國的Mathworks公司推出的一個科技應用軟件。MATLAB語言是由美國的Clever Moler博士于1980年開發(fā)的，設(shè)計者的初衷是為解決“線性代數(shù)課程的矩陣運算問題，名字取自矩陣Matrix和實驗室Laboratory兩個英文單詞

55、的前三個字母，意即“矩陣實驗室。它是一種以矩陣作為根本數(shù)據(jù)單元的程序設(shè)計語言，提供了數(shù)據(jù)分析、算法實現(xiàn)與應用開發(fā)的交互式開發(fā)環(huán)境，經(jīng)歷了20多年的開展歷程。MATLAB分為總包和假設(shè)干個工具箱，隨著版本的不斷升級，它具有越來越強大的數(shù)值計算能力、更有卓越的數(shù)據(jù)可視化能力及良好的符號計算功能，逐步開展成為各種學科、多種工作平臺下功能強大的大型軟件，獲得了廣闊科技工作者的普遍認可。一方面，MATLAB可以方便的實現(xiàn)數(shù)值分析、優(yōu)化分析、數(shù)據(jù)處理、自動控制、信號處理等領(lǐng)域的數(shù)學計算；另一方面，也可以快捷實現(xiàn)計算可視化、圖形繪制、場景創(chuàng)立和渲染、圖像處理、虛擬顯示和地圖制作等分析處理工作。圖2.2齒輪不

56、同故障類型的振動信號MATLAB是一種高級匯編語言，其特點有如下幾點：語言簡單。MATLAB是一種解釋執(zhí)行的語言，語句采取通用數(shù)學的形式，語法規(guī)那么與一般結(jié)構(gòu)化高級編程語言如C語言等相差不多，并把編輯、編譯、連接、執(zhí)行功能融為一體，調(diào)試程序手段豐富、調(diào)試速度快，可以快速排除輸入程序時書寫、語法等方面的錯誤。代碼短小高效。MATLAB把數(shù)學問題的許多算法編成了大量庫函數(shù)、具有解決許多問題的工具箱，只要熟悉算法根本特點、函數(shù)調(diào)用格式和參數(shù)具體意義等內(nèi)容，調(diào)用現(xiàn)成函數(shù)就可以解決自己專業(yè)領(lǐng)域的許多問題，而不必再花時間去實現(xiàn)常規(guī)算法。在本文中，使用了小波函數(shù)工具箱?？梢灾苯诱{(diào)用函數(shù)對信號進行小波變換，而

57、不用自己重新編寫好小波變換程序，EMD也一樣，只要會用其中的各種相關(guān)函數(shù)就能實現(xiàn)經(jīng)驗模式分解。繪圖非常方便?？梢岳L制一般的二維或三維圖形如線性圖、條形圖、餅圖、散點圖、直方圖等，可以繪制工程特性較強的特殊圖形如玫瑰畫圖、極坐標圖等。繪制不同的圖形是只需調(diào)用不同函數(shù)，使繪圖簡單易行20。通過故障檢測手段的不同，可以將故障診斷分為對振動信號的診斷、對噪聲信號的診斷、對聲發(fā)射信號的診斷等，而這些診斷技術(shù)都是基于對采集信號的分析和處理，從信號中提取故障的特征，從而識別故障信號或非故障信號。信號的分析和處理是故障診斷的根底，而MATLAB軟件中，方便實現(xiàn)了對信號的處理功能，所以MATLAB在故障診斷中的

58、應用是很重要的。第2.6節(jié) 本章小結(jié)本章簡明闡述了齒輪故障診斷根底的根本原理，并重點介紹了齒輪振動頻率的產(chǎn)生和組成，同時分析了正常與故障信號的頻率特征，為后面要用到得頻譜分析奠定了根底。之后介紹了齒輪故障診斷試驗臺，并對本文中應用MATLAB軟件進行簡介。齒輪出現(xiàn)故障時經(jīng)常產(chǎn)生沖擊，出現(xiàn)不同的調(diào)制現(xiàn)象，在頻譜圖上會出現(xiàn)不同形式的調(diào)制邊頻帶。這些調(diào)制邊頻帶的特點里包含有很多有用的齒輪故障信息。所以，對齒輪振動信號的特征提取及信號中出現(xiàn)的調(diào)制現(xiàn)象進行認真分析，其中如何有效地區(qū)分不同調(diào)制現(xiàn)象的振動特征，識別邊頻帶特征，在很大程度上決定了齒輪故障診斷的成敗。所以，對調(diào)制現(xiàn)象及其邊頻帶分布特點進行研究是

59、齒輪故障診斷中的一個很重要的研究課題。第3章 齒輪故障診斷時域方法分析第節(jié) 時域分析的根本理論時頻分析作為一種信號處理的新方法其利用頻率和時間的聯(lián)合分布函數(shù)從頻率和時間的角度同時來表示非平穩(wěn)信號。時頻分析方法作為現(xiàn)代信號中處理非平穩(wěn)信號的重要分支之一，在對非平穩(wěn)信號進行分析和處理過程中，時頻分析方法克服了傳統(tǒng)基于傅里葉變換的信號分析方法不具有局部變換分析信號局部信息能力的局限性。根據(jù)其頻率和時間聯(lián)合分布函數(shù)的不同，可以把時頻分析方法分為線性時頻(線性變化)分析表示和雙線性時頻(非線性變換)表示兩種類型。線性時頻分析滿足線性疊加原理，它是在傅里葉變換的根底上演化而來的。常見的線性時頻分析方法主要

60、有短時傅里葉變換(shortTimeFourie，簡稱STFT)、小波變換和Gabor展開。短時傅里葉變換(STFT)是由傅里葉變換而來，其實質(zhì)上是加窗的傅里葉變換，只是由于所加的窗函數(shù)隨著時間軸的移動而形成信號的一種時頻表示，但是所加時間窗函數(shù)的寬度在移動過程中是固定不變的。Gabor展開是最早的時頻表示方法，其主要是對短時傅里葉變換在時域和頻域進行取樣的結(jié)果形成。而對于小波變換來說，其窗函數(shù)的寬度可以根據(jù)信號的性質(zhì)進行調(diào)整，是一種窗函數(shù)寬度可調(diào)的時頻表示方法。小波變換使用一個窗函數(shù)小波函數(shù)，時頻窗面積不變，但形狀可改變。小波函數(shù)根據(jù)需要調(diào)整時間與頻率分辨率，具有多分辨分析Multireso