齒輪故障診斷的時域同步平均改進算法

揭震國，王細洋*

（南昌航空大學 通航學院，南昌 330063）

0 引言

現代工業設備的結構復雜、工作環境惡劣等，使得故障信號大多信噪比較低，從而極大地影響了齒輪動力傳動系統運行狀態信息的準確獲取及其狀態識別。時域同步平均算法是提高齒輪故障診斷振動信號信噪比的有效方法；因此，通常將時域同步平均算法用于齒輪診斷的預處理。許多學者把它應用在信號去噪和提高信噪比的場合[1-3]。時域同步平均算法有基于時標的時域同步平均和基于周期的時域同步平均2種方式。由于存在頻率估計誤差，基于周期的時域同步平均算法的噪聲抑制效果將大打折扣，同時有用特征信號也會有很大的衰減[4]。相比之下，基于時標的時域同步平均降噪效果更佳；但轉速存在波動現象使得時標信號不能保證各數據段點數相等，故采取頻率跟蹤技術以保證數據段點數相等。

羅德揚[5]指出，采用頻率跟蹤技術以保證在機器轉速波動時各數據段點數相等是時域同步平均的關鍵，主要有3種方法實現頻率跟蹤，分別為光電脈沖編碼發生器、頻率乘法器、數據二次采樣技術。周曉君[4]為了消除轉速波動條件下的累積相位誤差，提出了基于特征頻率估計的變周期信號時域平均方法，用于抑制振動信號中的噪聲。一些學者依據機械振動信號自身的特點，先提取出時標信號，再借助時標信號對數據進行分段平均[6-7]。

和其他需要使用外觸發采樣裝置的頻率跟蹤方法不同，數據二次采樣技術無需外觸發設備，而是采用軟件手段完成頻率跟蹤，具有精度高、靈活、可靠等優點。……