基于小波分析对变速箱的故障诊断分析.docx

基于小波分析对变速箱的故障诊断分析 摘要：通过小波分析，分解车辆变速箱中的振动信号，将非平稳信号与突变信号别离，找出引起变速箱故障的原因關键词：小波分析；变速箱；故障诊断分析小波变换起源于80年代，属于应用数学的一种小波分析是尺度与信号时间的分析方法，在时频两域都能够表现出局部信号的特点在低频局局部辨频率与时间分辨率较低，在在高频局局部辨频率与时间分辨率较高，使用检测信号中所夹带的反常信号，通过小波分析能够准确判断出动态系统中的故障原因眼下，有很多检测故障的方式，最常见的就是振动检测技术，但在谱分析法中还存在一些问题：在时域信号转变成频率信号的过程中，时域信息容易出现丧失的现象通过小波分析，在较长时间的间隔内，能够准确获得低频信息，在较短的时间间隔内，能够获得准确的高频信息二、小波分析在变速箱故障检测中的应用在使用变速箱时，开始称之为磨合阶段，在这期间磨损速度较快；之后就进入到正常的磨损阶段，会持续很长时间；之后进入到较为剧烈的磨损阶段，磨损情况会急剧增加，这时也称为故障磨损状态变速箱从正常使用状态逐步转为故障状态，是一个长期过程，不是短时间就能造成的，假设此时检测变速箱，那么会检测出异常信号，很难用普分析法找出故障原因，这时小波分析就能够发挥真正的作用。

进行分析我们可知，峰值出现在200赫兹与400赫兹处，计算得出此为齿轮啮合的频率信号，那么其他信号处那么相对稳定，并没有发现信号异常现象，那么可以判断此信号为正常信号再通过小波信号进行分析，在此例子中所使用为Daubechies小波，这是由InridDaubechies发现的，所以用他的名字来命名，除了Haar小波外，并没有对其他小波的表达式Daubechies小波的特点如下：第一，小波函数的支撑距离为2N-1，消失矩阶为N；第二，Daubechies小波根本不含有对称性，而且大局部都有明显的不对称性；第三，正那么性与序号N成正比，即N增加，正那么性也会随之增加；第四，Daubechies小波函数具备正交性之后，对此信号采取了5层分解的方法，而且对各个层次之间进行了系数重构，具体如下：a5是低频信号，处于第5层，频率在0至15赫兹之间；d1是高频信号，处于第1层，频率在250赫兹至500赫兹之间；d2是高频信号，处于第2层，频率在0至125赫兹至250赫兹之间；d3是高频信号，处于第3层，频率在62赫兹至125赫兹之间；d4是高频信号，处于第4层，频率在31赫兹至63赫兹之间；d5是高频信号，处于第5层，频率在16赫兹至31赫兹之间。

其中，原始信号s等于d1至d5与a5的总和，也就是将各子信号进行叠加所得的信号a5是低频信号可将其视为信号开展趋势，是力的变化所产生的作用；d1和d2是高频稳定信号，只有很小的振动幅值，变化趋于稳定状态，而且d2的变化还具备周期性，视作齿轮啮合后造成的正常振动现象；d3、d4与d5那么是异常信号的典型代表，振动幅值非常明显，特别是d5的振动幅值尤为剧烈，这些信号为突变信号，如果在实际检测中发现此种信号，会将其视作虚假信号，可能是突发因素所造成的，不算在考虑范围内；在检测期间，d3、d4与d5差不多是同时出现的异常信号，持续时间都超过了3秒，所以在这种情况下，就不可能是突发因素造成的，而是由于变速箱出现故障导致的在实际检测中，异常信号频繁出现，这足以证明变速箱已经出现了故障，造成了振动突变现象，这也是严重故障的即将出现的信号通过上述分析可知，利用小波变换，能够分解变速箱中的振动信号，可将非平稳信号与突变信号进行准确的区分，为找到引起变速箱的故障提供了一定的参考在信号检测中，普分析法就不具备这样的优势，这也是为什么小波信号是目前检测变速箱故障最为常见的原因之一三、结语综上所述，小波变换与其他分析方法相比，优势较为明显，因为其具备更加的时频窗口特点，能够任意调节在不同时域取样的频率，这也完全能够满足不同频率信号变化的特点。

所以，通过小波变换能够对变速箱的故障进行准确判断参考文献：【1】徐连香，徐冰，孙影.汽车变速箱常见故障及分析[J].机械制造与自动化，2021〔2〕：107-109.【2】李洁，董辛晏，陈宏.基于小波变换的齿轮箱振动信号降噪处理[J].机械设计与制造，2021〔3〕：81-83.方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J].机械工程学院，2021〔15〕：76-81.。