1、齒輪系統(tǒng)在機械工程及其他很多領域的應用范圍都十分廣泛。齒輪系統(tǒng)中所包含的零部件在發(fā)生故障時,在齒輪系統(tǒng)中會有周期性的脈沖沖擊力產生,表現(xiàn)在頻譜上即為出現(xiàn)相應的故障信號頻譜特征,例如齒輪發(fā)生磨損、點蝕,軸發(fā)生輕度彎曲或者裂紋等故障時都會在頻譜圖上產生相應的特征信號。如果能在齒輪系統(tǒng)的故障早期從微弱的特征信號中提取故障調制信息,分析其強度和頻次從而判斷出零部件損傷的程度和部位,就可以較好的達到機械系統(tǒng)早期故障診斷的目的。
　　隨機共振

2、是一種將混合信號輸入非線性系統(tǒng)后,通過非線性系統(tǒng)使噪聲的部分能量轉化給信號的方法,而以往的一些信號檢測方法均為通過抑制噪聲來達到檢測信號的目的,很明顯,在抑制噪聲的同時也必然導致信號本身的能量受到抑制和影響,所以隨機共振方法與傳統(tǒng)的信號檢測方法相比,其優(yōu)點就在于,當噪聲中信號能量比較微弱時,它在抑制噪聲的同時反而能夠增加微弱信號的能量,從而達到更好的檢測微弱信號的目的。針對齒輪系統(tǒng)故障的振動機理和振動特點,本文中利用隨機共振方法對強噪聲

3、中的齒輪系統(tǒng)故障振動信號的微弱故障特征量進行提取,以達到對齒輪系統(tǒng)的早期故障進行更好的識別和診斷的目的,論文主要進行了以下幾方面的工作:
　　本文首先基于非線性系統(tǒng)和隨機共振理論模型,通過建模和仿真實驗,研究了隨機共振系統(tǒng)自身參數對于隨機共振系統(tǒng)輸出的影響規(guī)律。并對目前的幾種隨機共振大參數信號轉換方法的性能和適用范圍通過相應的仿真實驗進行了分析與研究。
　　然后結合齒輪系統(tǒng)的實際故障振動信號,研究了齒輪系統(tǒng)早期故障的振動機理

4、及常見的故障信號特征,包括齒輪、軸系故障產生的機理和不同故障的頻譜特征,得出了齒輪系統(tǒng)典型故障信號特征細化表。
　　在對齒輪系統(tǒng)故障的微弱振動信號特征研究的基礎上,設計了對于齒輪系統(tǒng)早期故障更有針對性的自適應隨機共振算法,并通過對仿真及實驗的結果分析對算法做了相應的改進。在MFS機械綜合故障模擬實驗臺上進行了齒輪的磨損、點蝕,軸的裂紋和輕度彎曲等幾種齒輪系統(tǒng)典型早期故障的實驗驗證,結果表明,本文設計的自適應隨機共振算法可以對齒輪系