泰興減速機2017年11月21日訊  齒輪在運行中如果發生故障就會影響到真個設備的運行狀態，要如何來發現和診斷齒輪故障呢？有四種方法——時域平均法、邊頻帶分析、倒頻譜分析、Hilbert解調法，下面我們就來了解一下。

這是齒輪時域故障診斷的一種有效的分析方法。該方法能從混有干擾噪聲的信號中提取出周期性的信號。因為隨機信號的不相關性，經多次疊加平均后便趨于零，而其中確定的周期分量仍被保留下來。

時域平均法要拾取兩個信號：一個是齒輪箱的加速度信號，另一個是轉軸回轉一個周期的時標信號。時標信號就經過擴展或壓縮運算，使原來的周期T轉換為T’，相當于被檢齒輪轉過一整轉的周期。這時加速度測過來的信號以周期T’截斷疊加，然后進行平均。這種平均過程實質上是在所攝取的原始信號中消除其他噪聲的干擾，提取有效信號的過程。最后，再經過光滑濾波，得到被檢齒輪的有效信號。

邊頻帶成分包含有豐富的齒輪故障信息，要提取邊頻帶信息，在頻譜分析時必須有足夠高的頻率分辨率。當邊頻帶譜線的間隔小于頻率分辨率時，或譜線間隔不均勻，都會阻礙邊頻帶分析，必要時應對感興趣的頻段進行頻率細化分析（ZOOM分析），以準確測定邊頻帶間隔。

由于邊頻帶具有不穩定性，在實際工作環境中，尤其是幾種故障并存時，邊頻帶錯綜復雜，其變化規律難以用具體情況描述，但邊頻帶的總體水平是隨著故障的出現而上升的。

對于有數對齒輪嚙合的齒輪箱振動的頻譜圖中，由于每對齒輪嚙合時都將產生邊頻帶，幾個邊頻帶交叉分布在一起，僅進行頻率細化分析識別邊頻特征是不夠的，如偏心齒輪，除了影響載荷的穩定性而導致調頻振動以外，實際上還會造成不同程度的轉矩的波動，同時產生調頻現象，結果出現不對稱的邊頻帶，這時要對它進行分析研究，最好的方法是使用倒頻譜分析。

倒頻譜分析將功率譜中的諧波族變換為到頻譜圖中的單根譜線，其位置代表功率譜中相應諧波族（邊頻帶）的頻率間隔，可以檢測出功率譜圖中難以辨別的周期性，從而便于分析故障。

倒頻譜的另一個優點是對于傳感器的測點或信號傳輸途徑不敏感，對幅值調制和頻率調制的相位關系不敏感。這種不敏感反而有利于監測故障信號的有無，而不看重某測點振幅的大小（這種振幅過大可能由于傳輸途徑而被過分放大）。

Hilbert解調法是利用Hilbert變換性質，構造一復解析時間信號進行解調，恢復原調制信號。解調后的信號，可直接觀察波形，分析故障情況，也可進行頻譜分析或其他分析。