1、齒輪箱作為機(jī)械設(shè)備中一種必不可少的連接和傳遞動力的通用零部件，在金屬切削機(jī)床、航空、電力系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)機(jī)械、運(yùn)輸機(jī)械、冶金機(jī)械等現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備中得到了廣泛的應(yīng)用。作為傳動機(jī)械，其運(yùn)行狀態(tài)好壞與否，直接影響到整個機(jī)械傳動組的工作性能。因此研究齒輪箱故障診斷技術(shù)和方法，對齒輪箱進(jìn)行狀態(tài)檢測及故障分析診斷、確保齒輪箱正常工作具有重要意義。
　　齒輪箱故障診斷技術(shù)是通過分析處理齒輪箱運(yùn)行時的狀態(tài)信息。定量識別其技術(shù)狀態(tài)，并診斷異常故障狀態(tài)的一門

2、多學(xué)科交叉的綜合技術(shù)。齒輪箱振動信號中包含了大量的工作狀態(tài)信息，利用齒輪箱振動信號診斷故障是一種行之有效的方法。應(yīng)用振動信號分析法對齒輪箱進(jìn)行故障診斷的過程中，濾波去噪處理、故障特征提取是其中尤為重要的兩個問題，一直被公認(rèn)為是故障診斷中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文從工程實際應(yīng)用的角度出發(fā)，分別以風(fēng)力發(fā)電機(jī)行星齒輪箱和通用工業(yè)齒輪箱故障振動信號為具體研究對象，綜合應(yīng)用譜峭度、黃金分割、下山單純形、小波分析、快速傅里葉變換、粒子群優(yōu)化、沖擊響應(yīng)譜、瞬態(tài)

3、分析等理論，基于混合優(yōu)化理念，對齒輪箱故障振動信號去噪及故障特征提取算法兩個關(guān)鍵問題進(jìn)行了系統(tǒng)地研究，為齒輪箱故障診斷技術(shù)的開發(fā)研究提供了一定的理論支持。
　　本文重在研究齒輪箱故障振動信號的優(yōu)化濾波去噪和故障脈沖瞬態(tài)特征提取算法。
　　(1)分析了齒輪箱振動信號常用分析方法的基本原理及適用范圍，為后續(xù)的振動信號去噪、故障特征提取算法研究提供一定的理論支持。
　　(2)為了解決單一的黃金分割法優(yōu)化速度較慢的問題，將黃金

4、分割和拋物線插值兩種算法相結(jié)合構(gòu)成加速一維搜索算法。
　　(3)為了解決單一的傳統(tǒng)多維優(yōu)化算法收斂速度較慢，且收斂時容易陷入局部極值的問題。以峭度最大值為目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)振動信號頻域分析和小波分析的原理，基于一維搜索-多維搜索（參數(shù)粗調(diào)-參數(shù)微調(diào)）混合優(yōu)化的自適應(yīng)濾波算法，分別采用了兩種不同的濾波手段。切比雪夫帶通濾波和Morlet小波濾波。應(yīng)用混合優(yōu)化算法，即譜峭度-加速一維搜索算法-下山單純形法分別優(yōu)化切比雪夫帶通濾波器和Mor

5、let小波濾波器的設(shè)計參數(shù)，對齒輪箱故障振動信號進(jìn)行濾波去噪仿真處理。
　　(4)為了對比不同類型混合優(yōu)化算法的優(yōu)劣性，將以下四種優(yōu)化算法:譜峭度、黃金分割、下山單純形、遺傳算法，按一維搜索-多維搜索模式混合優(yōu)化切比雪夫帶通濾波器參數(shù)，并進(jìn)行去噪仿真實驗。
　　(5)在前期研究的基礎(chǔ)上將粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到齒輪箱故障振動信號去噪中，將基于加速一維搜索-粒子群優(yōu)化的混合優(yōu)化算法用于優(yōu)化切比雪夫帶通濾波器和Morlet小波濾波器