传统的剥落齿故障研究主要探讨剥落齿在不同剥落深度和不同剥落宽度的情况下齿轮刚度变化,具有较大的局限。针对此问题,对剥落形状、剥落形状分布对齿轮刚度和动力学的影响进行了研究。首先,取剥落图形在分度圆上,在此条件下取不同剥落图形。然后,在传统势能法基础上,考虑齿轮啮合位置变化时剥落宽度变化,以此为基础求出不同剥落图形的刚度变化曲线;再结合动力学变化,对于不同故障振动加速度信号进行分析,说明剥落形状因素影响齿轮相关指标,使得剥落齿轮与正常齿轮难以判别,指标相互混叠。提出使用概率密度函数与峭度值相结合的方法,利用概率密度函数曲线判断齿轮故障状态。发现此种方法可以有效抵消形状因素对于指标的干扰,具备较高可行性及判别能力。

针对滚动轴承的振动信号受到强噪声污染故障特征提取困难的问题,提出一种结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)辅助快速谱峭度图算法(Fast Kurtogram)的轴承故障诊断方法,首先将信号通过CEEMDAN分解为多个模态分量(IMF)及余量,计算出各个IMF分量的峭度值,并利用峭度值对分量信号进行重构;然后利用快速谱峭度图算法对重构信号进行处理,可以得到良好的故障带宽与中心频率。实测数据表明,该方法能够有效检测出轴承内圈故障。