摘要：基于局部均值分解的齿轮故障诊断研究

齿轮传动广泛应用于汽车发动机、变速箱和驱动桥，是保证汽车动力性和经济性的关键环节之一。随着齿轮转速、连续运行时间和疲劳负荷的增加，齿轮结构容易出现各种故障，导致车辆整体性能下降。因此，有必要建立一种有效的齿轮故障诊断方法。齿轮的振动信号复杂，具有干扰成分。直接对原始振动信号进行希尔伯特变换解调，难以有效提取故障特征。本文将研究一种新的时频分析方法，局部均值分解（LMD），该方法具有自适应性，适用于分析由齿轮故障引起的非平稳信号。对于LMD理论，本文主要从环路终止条件的设定、采样频率的选择、移动平均跨度的选择、瞬时频率的计算方法和末端效应五个方面进行研究和讨论。改进的方法。通过对仿真信号的分析，验证了LMD方法的可行性和有效性。将LMD方法应用于断齿、磨损和点蚀三类齿轮故障诊断，利用LMD方法将多分量齿轮故障振动信号分解为一系列PF分量（Product Function），每个PF分量包含一个包络信号。和纯调频信号，然后对包络信号进行傅里叶变换，提取故障特征。结果表明，LMD方法可以有效地提取齿轮故障特征，减弱虚假成分的影响，提高齿轮故障诊断的准确性。

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