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哈尔滨理工大学工学硕士学位论文

基于振动信号的直齿轮故障诊断方法研究

摘要

传统机械设备正朝着现代化、信息化和智能化方向发展。在机械传动设备

中，齿轮的正常运转至关重要，而齿轮失效是导致故障的主要原因之一。及时

发现并修复齿轮早期故障可以避免造成重大损失。因此，本文以非平稳运行状

态的变速箱直齿轮为研究对象，对齿轮早期微弱故障的诊断方法进行了研究与

分析。

首先，本文通过研究齿轮啮合振动机理和建立动力学模型，对振动信号的

故障特征进行分析。针对强噪声背景下故障信号特征提取困难的问题，采用变

分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD）将降噪后的齿轮故障信号

分解成一系列固有模态函数（IntrinsicModeFunction，IMF），根据奇异值峰度

差分谱及分解的IMF之间的中心频率距离确定最佳分解层数，通过相关性和峰

度准则筛选IMF并实现故障信号重构。为了增强故障信号的微弱脉冲，本文采

用样本熵最小值原则优化最大相关峭度解卷积（MaximumCorrelationKurtosis

Deconvolution，MCKD）的滤波器长度及移位数，并采用包络分析验证信号处

理的有效性。

然后，分别从时域、频域、时频域提取非平稳工况下的齿轮故障信号的特

征，利用随机森林（RandomForest，RF）对原始特征集特征贡献度进行排序，

选取贡献度大的特征组成特征子集，基于主成分分析（PrincipalComponent

Analysis，PCA）方法进行特征融合，得到最佳二维特征向量，以提高故障分类

的准确性。针对故障分类时准确度不高的问题，本文构造了混合核函数，并采

用蜣螂优化算法（DungBeetleOptimizer，DBO）对支持向量机（SupportVector

Machine，SVM）及混合核函数的参数进行优化，实现了齿轮故障诊断。

最后，通过设计齿轮故障诊断的实验系统，验证了所提方法的有效性，实

现了高精度、高效率的变速箱直齿轮的故障诊断，为齿轮早期微弱故障诊断提

供解决方法。

关键词早期故障诊断；振动信号特征提取；变分模态分解；支持向量机

-I-

哈尔滨理工大学工学硕士学位论文

ResearchonSpurGearFaultDiagnosisMethod

BasedonVibrationSignal

Abstract

Traditionalmechanicalequipmentisevolvingtowardsmodernization,

informatization,andintelligence.Inmechanicaltransmissionsystems,thenormal

operationofgearsiscrucial,andgearfailureisoneofthemaincausesof

malfunctions.Timelydetectionandrepairofearlygearfaultscanpreventsignificant

losses.Therefore,thispaperfocusesonthediagnosisofearlyweakfaultsin

non-steady-statespurgearsandresearchesandanalyzesthediagnosticmethods.

Firstly,thepaperanalyzesth