[摘要]新疆链条链轮销售的齿轮传动的故障监测、与诊断的目的就是要正确地把握设备的工作状态，实现预防维修，提高设备运行的可靠性，因此，及早地发现传动系统的各类故障有着十分重要的意义
的齿轮传动的故障监测、与诊断的目的就是要正确地把握设备的工作状态，实现预防维修，提高设备运行的可靠性，因此，及早地发现传动系统的各类故障有着十分重要的意义。由于振动检测往往测量的是箱体表面的振动量，所测振动信号通常包含有传动系统各个零部件运动所引起的各种常规振动和齿轮故障所引起的振动，这些振动分量之间相互影响、相互偶合，组成非常复杂的振动系统。由于齿轮的早期局部故障所引起的振动能量很小，所表现出的振动信息往往被淹没在其它常规振动分量中，所以如何从振动测量信号中提取与故障相对应的各种信息，是早期故障诊断必须解决的关键问题。
由于实际齿轮传动系统可能发生的故障是多种多样的，研究齿轮运行状态检测与故障诊断问题还需要对故障进行分类，而且这种分类方法也可以从不同的方面进行。从故障发生的部位来看，可以分为轴的故障、轴承故障和齿轮故障;根据故障的性质，又可分为突变型故障和缓变型故障;从建模的角度出发，又可分为乘性故障和加性故障。而故障诊断方法分类按通行的方法可分为基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类。
在机械故障诊断中，基于解析模型的方法是最早发展起来的。此方法需要建立被诊断对象的较为精确的数学模型。进一步，它又可分为参数估计法、状态估计法和等价空间法，但它们之间存在着一定关系。齿轮传动系统属于非线性系统，它的故障诊断的难点在于数学模型很难建立。相比之下，参数估计法比状态估计法更适合非线性系统，因为非线性系统的状态观测捌良难设计。目前只对某些特殊的非线性系统有研究，而等价空间法只适合于线性系统。当难于建立解析对象的数学模型时，基于信号处理的方法是很有用的，因为这种方法回避了建立对象数学模型的难点。而直接利用信号模型，如相关分析、高阶统计量、频谱分析、自回滑动归平均过程、小波分析技术、循环变量的谱循环密度以及独立变量分解技术。这种方法对于线性系统和非线性系统都适用。但是，避开对象的数学模型是它的优点，也是它的缺点。基于知识的方法与基于信号处理的方法类似，也不需要系统的定量数学模型，但它克服了后者的缺点，利用了诊断又水象的很多信息，特别是可以充分利用专家诊断的知识等，是一种很有前途的方法，特别适合于齿轮这类的非线性系统。基于知识的方法包括基于症状的方法和基于定性模型的方法。在机械系统中常用基于症状的方法，它包括专家系统方法、模糊推理方法、模式识别方注拜时申经网络方法。由于神经网络具有自学习和育冰合任意连续非线性函数的能力，以及其并行处理、全局作用的能力，使得它在处理非线性问题和在线估计方面有着很强的优势，在齿轮故障诊断分析中得到广泛研究和应用。
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