行星齿轮箱状态监测和故障诊断概述

word行星齿轮箱状态监测和故障诊断概述摘要行星齿轮箱与定轴齿轮箱截然不同，具有独一无二的特性，因此，在定轴齿轮箱上应用良好的故障诊断方法并不适用于行星齿轮箱。对定轴齿轮箱的状态监测和故障诊断方面的研究已经很多，但是对行星齿轮箱在这方面的研究还不足，然而，我们发现关于行星齿轮箱的状态监测和故障诊断方面的文献已经出现在学术期刊、会议纪要和技术报告中。这篇论文的目的就是回顾和总结这些文献，并为对这个方向感兴趣的研究人员提供综合的参考。本文对行星齿轮箱和定轴齿轮箱的结构作了简单介绍和比照，阐述和分析了行星齿轮箱独有的特征和故障特点，基于目前可采用的方法对行星齿轮箱的状态监测和故障诊断方面的研究进展进展了总结。最后，讨论了目前存在的问题，指出了潜在的研究方向。1.引言由于行星齿轮箱具有大传动比和重载特征，其被广泛应用在航空航天、汽车和重工行业，例如直升飞机、风力涡轮机和重型卡车1,2。行星齿轮箱通常工作在恶劣的工况下，例如，其关键组件齿轮和轴承的损伤模式一般为疲劳裂纹和点蚀3，行星齿轮箱的任一失效都有可能引起整辆列车的停车，造成巨大的经济损失和人员伤亡，行星齿轮箱的状态监测和故障诊断目的是防止事故的发生，并降低用户使用本钱。齿轮箱的状态监测和故障诊断已经引起了越来越多的关注4-6。然而大多数的研究集中在定轴齿轮箱上，定轴齿轮箱所有的齿轮都绕某一根固定轴转动7-10见图1。行星齿轮箱与定轴齿轮箱最根本的不同就在于其具有一组行星图1齿轮传动机构，图2所示的行星齿轮箱是一组负责的齿轮系统。他包括一个齿圈，一个绕着固定轴转动的太阳轮和几个绕着自身中心转动的同时又绕着太阳轮中心转动的行星轮。由于具有如此复杂的传动结构，行星齿轮箱表现出独有的特性，因此，在定轴齿轮箱上应用很好的故障诊断方法不适用于行星齿轮箱。与定轴齿轮箱相比，行星齿轮箱在状态监测和故障诊断方面的研究没有那么多，但是，近几年这方面的研究增长迅速，每年都有这方面的文章发表在学术期刊，会议纪要和技术报告中。在2005年，Samuel和Pines11全面阐述了直升飞机传动机构的基于振动的诊断技术，这种直升飞机的传动机构包含一个行星齿轮箱，然而，作者通过文献检索，没有发现专注于行星齿轮箱故障诊断方法的论述文章。 本篇论文的写作目的是总结和概括行星齿轮箱的状态监测和故障诊断方面的研究进展，并试图综合这个研究方面有关的各种分散的文章，为研究人员提供一个综合参考，帮助他们在本领域中作进一步研究。这篇文章根据多种不同的方法进展了阐述，也就是建模、信号处理和智能诊断。这篇论文其余局部的架构如下，第二章将行星齿轮箱与定轴齿轮箱进展了简要比照，并阐述了行星齿轮箱的独有特性和故障特点。第三章根据已有的方法对发表过的关于行星齿轮箱的故障诊断方面的文章进展了阐述，第四章以表格的形式对这些文章进展了总结，并指出了目前研究工作中存在的问题。第五章阐述了该研究领域的研究前景和研究方向。结语放在了第六章。2.行星齿轮箱的简要介绍 2.1传动结构和运行特性这一节中，在介绍行星齿轮箱之前，首先介绍两级传动的定轴齿轮箱的传动机构图，如图1所示，从图1中明显看出，所有的齿轮只绕各自的固定中心转动。只包含这种类型的齿轮传动机构的齿轮箱被定义成定轴齿轮箱。与此相反的是，行星齿轮箱具有几个绕着非固定中心转动的行星齿轮，图2展示了一个根本的行星齿轮箱，它包含有一个齿圈，一个绕着自身固定的中心转动的太阳轮，四个既绕自身非固定中心转动的行星轮，行星轮处于太阳轮的齿圈之间，与两者同时啮合。通常来说，在现在工业中，有三种根本类型的行星齿轮箱。 三种行星齿轮箱如图2b至d所示。图2b所示的齿轮箱具有固定的齿圈，图2C所示的齿轮箱具有固定的太阳轮，图2d所示的齿轮均可转动。由于行星齿轮箱所具有的独特结构，其具有定轴齿轮箱所不具有的如下特性。1 与太阳轮和齿圈啮合的多个行星齿轮和很多同时运动的邻近的组件齿轮或轴承将在行星齿轮箱中产生相似的振动。这些具有不同啮合相位的振动相互耦合，导致一些振动被中和掉或是掩盖掉12。2从齿轮啮合点到固定在齿轮箱外壳上的传感器有多条时变的振动传递路径。由于耗散和干扰效应，传递路径可能会加强或减弱故障组件的振动信号13。而且，加载到齿轮箱上的扭矩或是载荷可能增大非线性传递路径的影响12。所有这些影响可能减弱隐藏在复杂振动信号中的故障信号的特性。3与定轴齿轮箱相比，行星齿轮箱具有不同的振动信号频谱分布，对于一对图2已经有损伤的定轴齿轮箱啮合齿轮来说，故障频率特性例如边频带出现在频谱中 啮合频率和其共振频率附近，并呈对称分布14。对于行星齿轮箱，无论其是否有损伤，边频带都会出现在频谱上。而且，边频带通常不关于啮合频率和共振频率对称。这可能是因为，多个行星齿轮产生相似的振动但具有不同的啮合相位，这导致多个齿轮啮合的激励被中和掉15-17。4由于大传动比，行星齿轮中的一些组件通常运转速度较低。事实上低频特性容易被强噪音所掩盖，因此，找出行星齿轮箱低速部件的故障特性是非常困难的。基于以上特性，测得的行星齿轮箱的振动信号比定轴齿轮箱更加复杂，因此增大了行星齿轮箱故障监测的难度，降低了定轴齿轮箱检测方法对行星齿轮箱的适应性。2.2特征频率的估算特征频率，包括齿轮转动频率、啮合频率等，对于齿轮的故障检测是至关重要的。故障的辨识与给定故障的特征频率的出现有关。因此，这一节将提出行星齿轮箱和定轴齿轮箱的特征频率。特征频率的推导是基于图1所示的定轴齿轮箱的传动结构和图2b所示的行星齿轮箱的传动结构。2.2.1 定轴齿轮箱参数定义如下：Nj齿轮；j=1,2,3,4的齿数f j齿轮 j(j=1,2,3,4)的转动频率f 1齿轮1的转动频率，也是整个齿轮传动的输入频率，通常是事先知道的ik 啮合齿轮副k (k=1,2)的传动比，指的是一对啮合齿轮副中主动轮与被动轮之间的转速比，事实上，它也等于被动轮和主动轮的齿数之比。例如，图1中 和 Fmk啮合齿轮副Kk=1,2的啮合频率。而后，特征频率，也就是每个齿轮的转动频率和每个啮合齿轮副的啮合频率，能够表达成输入频率f1和各个齿轮齿数的函数式，如下所示，这些特征频率的等式也在表格1中列出。 (1) (2) 表1定轴齿轮箱的特征频率2.2.2 行星齿轮箱根据定轴齿轮箱特征频率的估算方法，我们可获得图2b所示的行星齿轮箱的特征频率。先作如下定义。NS,NP和NR太阳轮、行星轮和齿圈的齿数NP行星齿轮的个数Fs,fp,fr和fc太阳轮、某一行星轮、齿圈和行星支架的转动频率、i行星齿轮箱的传动比，它等于输入轴太阳轮和输出轴行星支架的转速之比。Fp-p行星齿轮的通过频率。Fm-p行星齿轮箱的啮合频率。由于传动比是行星齿轮箱特征频率估算的关键，因此将其计算过程列出18，与定轴齿轮箱相比，行星齿轮箱的传动比的计算时相对复杂的。图2b所示的行星齿轮箱的齿圈是固定的，所以我们得出fr=O.通过将行星齿轮传动转换成定轴齿轮传动并利用定轴齿轮传动的计算公式，我们可得出如下等式。 表2行星齿轮箱的特征频率图3a行星齿轮箱测试台架b台架的三维模型将等式(6)代入等式7中，我们求得传动比根据计算出的传动比，行星齿轮箱的特征频率可表示成太阳轮转动频率fs和各齿数的函数，如以下等式所示。表2中已将其列出。对于图2c和2d所示的另两种行星齿轮箱，特征频率可以同样的方法被计算，参考文献19,20提供了推导全部三种行星齿轮箱的特征频率的根本原理，这将对理解与行星齿轮箱有关的问题产生影响。2.3使用行星齿轮箱测试台架进展分析介绍行星齿轮箱的特征以与估算行星齿轮箱的特征频率之后，我们接下来使用测试台架获得的振动信号分析行星齿轮箱故障诊断方面具有挑战性的问题21，图3所示为测试台架以与其三维模型。这个测试台架包括两个齿轮箱，一个驱动齿轮箱的万马力电机和一个用于加载荷的电磁制动器，电机的转速可被速度控制器控制。载荷由电磁主动权提供，并可由制动控制器调节。如图3b所示，测试台架有两个齿轮箱，一个二级行星齿轮箱和一个二级定轴齿轮箱。二级行星齿轮箱是我们分析的重点，对于行星齿轮箱的任一级，都有一个太阳轮，并且在太阳轮周围有三、四个行星齿轮绕其转动，以与一个固定的齿圈。转矩从太阳轮传递到行星轮，再传递到行星架，并由行星架传递到输出轴。图4a所示振动信号是通过一个采样频率为5120HZ的传感器在测试台架的无故障条件下测得的。图4b所示为无故障振动信号的频谱。图5a将无故障状态信号与一个一级太阳轮具有裂纹故障的振动信号进展比照，图5b所示为其频谱两组信号收集时太阳轮振动频率为40HZ，制动负载为13.5Nm。图4无故障状态a时域振动信号b频谱图5有故障状态a时域振动信号b频谱将太阳轮的转动频率和齿数代入等式12中，可计算出第一级行星齿轮箱的啮合频谱为666.67HZ。从图4b和图5b观察可知，啮合频率和它的共振频率处的幅值在整个频率中占有主要的地位。而且，在啮合频率和共振频率附近富含边频带，这证明了2.1节中第3条所述的特性是正确的。根据以上的介绍、比照和分析，我们可以得出结论，行星齿轮箱具有几个独特的特性，因此，行星齿轮箱的状态监测和故障诊断充满挑战。3、行星齿轮箱状态监测和故障诊断综述为了处理行星齿轮箱状态监测和故障诊断方面具有挑战性的问题，研究人员已经做了大量的研究工作，并在学术期刊，会议纪要和技术报告上发表了多篇文章。尤其是在最近几年，此研究课题方面发表的论文数目增长得非常快，本章将根据已有的方法如建模、信号处理和智能诊断对发表的论文进展综合评述。文献中已经提出和建立了许多行星齿轮箱的模型。这些模型研究了输出响应和模型系统参数之间的关系，这些研究成果有助于理解行星齿轮箱的特性，因此，对行星齿轮箱的故障诊断也带来了有价值的帮助。这一章按研究的问题如故障模拟，振动响应模拟和行星齿轮间的载荷分配对行星齿轮箱的建模方面的文章进展总结。通过使用建好的模型，可以模拟一些故障模式，如齿轮或轴承上出现裂纹、点蚀和磨损，这一节将阐述这些研究容。Chaaari等人22，对太阳轮上的齿面点蚀和轮齿裂纹进展了建模，并分析了对齿轮啮合刚度的影响。而且，他们通过建模比照了无故障齿轮箱和出现偏心和齿形误差的齿轮箱的动态响应23。于24将有轮齿故障和无轮齿故障的模型动力学特性进展了比照，加强了人们对行星齿轮箱故障诊断的理解。Rark等人25使用有限元模型从应力分布的角度研究了行星支架出现故障时的影响。Yuksel和Kahraman26为了研究外表磨损对行星齿轮箱动态特性的影响建立了一个计算模型。Hegadekatte等人27在一个微型行星齿轮传动机构上使用有限元模型去检测外表磨损。Patrick-Aldaco28建立了物理振动模型并为行星齿轮箱的故障诊断提出了一些指标。Cheng和Hu29基于物理模型提出了一种检测行星齿轮箱损伤的方法，并应用于直升机传动系统。而且，他们综合运用物理模型，三步统计算法和在度关联分析来估算太阳轮上的齿面点蚀和裂纹的损伤等级30-32。在上一段论述中，我们回顾了行星齿轮箱故障模拟建模方面的工作。然而，模型建立时作了很多假设和简化，因此，这些模型在模拟行星齿轮箱故障时所具有的准确性还有待提高和进一步改良。3.1.2 振动响应模拟正如2.1节所提到的，行星齿轮箱的振动响应以定轴齿轮箱复杂。因此，使用模型模拟振动响应和找出振动特性是一个饶有兴趣的研究课题，并且已经引起了许多研究人员的兴趣。例如，Vicuria33提出了一种现象模型用于模拟安装在啮圈外部的“假设传感器测量得到的振动。Jain 和Hunt34提出了一种分析模型用来模拟行星齿轮的故障特性。Feng和Zuo35,36研究了行星齿轮箱振动信号的频谱结构，提出了齿轮损伤的信号模型，使用实验信号和工程实际信号论证了信号模型，Wu等人37使用多体动力学模型研究行星齿轮箱时发现模型的动态响应与齿轮箱部多个组件间的相互干预有关。Mosher38使用运动学模型探索了行星齿轮箱的振动频谱，并与一架直升机的行星齿轮传动机构的频谱进展了比照。Mark和Hines39建立了一类行星齿轮箱的数学模型，并推导出固定传感器响应的频谱贡献的傅里叶方程。在前面的章节中，已经全面概括了用于行星齿轮箱振动响应模拟的模型。从中我们发现，已经有一些令人感兴趣的研究被执行，不同的故障形式的振动信号已经通过建模的形式进展模拟。模拟信号改善了人们对于振动响应的模拟，并丰富了行星齿轮箱故障诊断的数据库，但是模拟信号与实际信号相差较远。在行星齿轮箱中，不只有一个行星齿轮，它们的载荷分布理想状态下是一致的，但是实际上，由于制造和装配差，行星齿轮通常承受不同的载荷。因此，研究行星齿轮间的载荷分布是行星齿轮箱建模中非常重要的一件事情，关于这方面，研究人员已经进展了如下研究。Ligata等人40建立了一个简单模型用于估计含有制造误差的行星齿轮间的载荷分布。Gu和Velex41建立了一个集中参数模型用于模拟行星齿轮位置误差对动态载荷分布的影响。Kahraman42建立了一个时变模型用于研究制造误差和装配变化对载荷分布的影响。而后，Bodas和Kalraman43沿着这个方向继续研究，并应用一个接触机构模型来推进这方面的研究，Singh等人44将基于多体接触分析的理论研究与行星齿轮箱实验结果进展了比照，并对载荷的不平均分布原因提供了一个物理学方面的解释45。前面的章节总结了用于研究行星齿轮间载荷分布的模型。尽管这些研究与行星齿轮箱的状态监测和故障诊断的研究课题不是很相关，但是这些研究成果会对这个研究课题带来潜在的帮助。不仅如此，研究人员为了解释行星齿轮箱故障诊断中的其他问题已经建立了多种模型。这一节将这些模型概括如下。nalpolat和kahraman提出了一个简单数学模型来描述行星齿轮箱产生调制边带的机理。接着，他们47建立了一个非线性时变动力学模型来推断行星齿轮箱的调制边带,并解释模型的能力。Bartelmus等人48建立了一个行星齿轮箱的一个模型来探寻变载荷和诊断特征之间的关系。Parker和Lin49提升了行星齿轮箱的建模，并检查分析了影响行星齿轮箱噪声和振动的关键因素。并且他们进一步改善了太阳轮和齿圈间时变啮合刚度的模型，阐述了导致参数不稳定的操作条件。GUO和Parker51建立了含有轴承间隙，轮齿别离和啮合刚度变化等问题的行星齿轮箱的集中参数和有限元模型。SUN和Hu52建立了带有多重反向冲击，时变啮合刚度和误差激励的行星齿轮系统的变扭耦合模型，Bahgat等人53利用基于动力学和运动学相互依赖的分析模型，研究了轴承间隔对行星齿轮动力学特征的影响。大多数行星齿轮故障诊断和状态监测方面发表的文章都要用到信号处理方法，这一节主要按照下面的分类方法回顾这些文章。时域方法，频域方法，时频域方法和其他信号处理方法。时域信号处理方法，例如统计指标法和时域同步平均法，与频域法和时频法相比要相对简单和直接些，因此，这两种方法在行星齿轮箱的状态监测和故障诊断方面应用较广。例如，McFadden15提出了一种计算单个行星齿轮和太阳轮的轮齿啮合振动的时域平均值的方法。这种方法通过带有点状损伤的行星齿轮箱测试台架测得的数据进展了说明54。Wu等人使用平方差和标准差等指数来区分直升机行星齿轮箱行星架是否含有裂纹。Bartelmus和Zimroz57系统研究了外部变载荷对行星齿轮箱振动信号的影响。这两个人进一步提出了一种诊断特征来监控时变操作条件下的行星齿轮箱。Smidt59试图将传感器装在行星架部来收集振动数据并研究用于行星齿轮箱状态监测的共时平均技术。Yip60使用共时平均技术预处理振动数据，然后从预处理信号中提取出健康指数来诊断用在油沙工作环境下的行星齿轮箱。Sparis和Vachtsevanos61根据共时平均信号选择两个特征来分辨出行星齿轮箱行星架的故障。Keller和Grabill62改良了几个传统诊断参数，例如FMO和FM4，目标是应用在行星齿轮箱中。他们两个发现在实验室条件下只有两个参数是相对有效的，但是在航空条件下，这两个参数也是无效的。上一段介绍了使用时域方法来监控和诊断行星齿轮箱的文章，时域常使用的方法是时域同步平均法和指标法。由于行星齿轮箱中有很多同步组件和复杂的传动结构，所以传统技术和指标已经不再重要，并且遇到了新的问题。3.2.2 频域方法除了上面提到的时域方法，频域方法也已被研究人员应用于行星齿轮箱的故障诊断和状态监测，这一节将主要介绍使用频域方法的文章。作为对参考文献42的早期研究所做的扩展，Mark63推断出由行星架扭矩幅值产生的频谱所具有的附加边带，这可能掩盖掉由行星齿轮箱损伤所产生的边带。为了实现行星齿圈的早期故障诊断，Mark等人64也提出了一种简单的频域方法，这种方法能够减小传感器和传递路径引起的幅值改变所带来的影响。Singleton65通过检验地下煤矿使用的行星齿轮箱的每个组件的故障特性频率来诊断齿圈的损伤。Sparis和Vachtsevanos66使用快速付立叶变换设计指标向量，目的是分辨直升机行星齿轮箱行星架的故障。Hines等人13基于前处理信号使用时域同步平均技术建立了一种频域特征，称之为能量比率，用其进展行星架裂纹的诊断。Mames1使用了傅里叶分析来处理来直升机行星齿轮箱的振动数据，并试图说明频谱中观察到的对称现象的根源。由于付立叶变换是诊断转动部件最简单也是最根底的工具，所以它被广泛应用于行星齿轮箱的状态监测和故障诊断。然而，大多数论文中，付立叶变换是与其他信号处理方法联合分析信号而不是单独使用。这是因为实际行星齿轮箱产生的信号是非常复杂而且非静态的。 3.2.3时频方法时频法通常比时频联合法更有效。研究人员已经开发出多种时频法，例如Wigner-Ville分布和小波，这些都可用于诊断行星齿轮箱。Chaari等人3模拟了两个经常遇到的行星齿轮箱的故障模式，如齿面点蚀和齿面裂纹，然后使用Wigner-Ville分布来分析模拟信号。Zimroz等人67,68建立一个流程来估算非平稳工作状态下的行星齿轮箱的瞬时速度并分析其振动。Meltzer和Ivanor67,70用时域分析方法对汽车上的行星齿轮箱进展故障诊断。Schon71结合时域方法提出了一种自适应滤波技术，用来判断行星齿轮箱是否处于健康状态。Liu等人72使用局部均值分解来诊断风力涡轮机的裂纹故障。Feng等人73基于集合经验模式分解和能量别离算法提出了一种幅频联合解调方法，用于诊断行星齿轮箱的测试台架的太阳轮损伤。Saxena等人74使用复数域Morlet小波提取出某些特征，用于区分直升机行星齿轮箱的行星架是否有故障。Yu75提出了最大能量小波系数的自协发差，用于估算处于油砂工作条件下的行星齿轮箱的故障程度。He等人76使用小波变换来处理声发信号，并用于定位行星齿轮箱的齿轮故障。Jiang等人77基于自适应Morlet小波和奇异值分解技术提出了一种降噪方法，并应用这种方法来提取风力涡轮机行星齿轮箱的脉冲特征。Samuel和Pines78使用多传感器方法将行星齿轮有关的振动信号别离出来，并进一步使用连续小波变换分析别离出的信号，进而检测行星齿轮故障。他们两人也对振动信号进展了协小波变换，并获得了均方小波谱，并用其进展齿轮的故障分类79。而且，他们使用约束自适应提升格式建立了用于处理行星齿轮箱传动系统振动信号的小波80-82。 上一段对使用时频法进展行星齿轮箱故障诊断的文献进展了概述。通过回顾这些文献，我们发现大多数文章在行星齿轮箱故障诊断中采用小波变换。实际上，最近几年出现了许多新提出的或改良过的时域方法，并且使用这些方法，行星齿轮箱的状态监测和故障诊断方面的研究也取得了进步。3.2.4其他信号处理方法在行星齿轮箱的状态监测和故障诊断中还有一些其他的信号处理方法在使用。这些方法不属于时域、频域和时频域方法。我们将这些信号处理方法总结一下。Zhang等人83-86介绍一种盲式反卷积去噪方法，并以行星齿轮箱行星架上的裂纹为例子阐述了这种方法。Barszcz和Randall87阐述了使用谱峭度检测风力涡轮机的行星齿轮箱齿圈的齿裂纹的潜在可能性。Bondardot等人88采用无看管式订单跟踪算法进展角域中的噪声消除，并用来诊断直升机行星齿轮箱的故障。Orchard和Vachtsevanos89建立了一种在线微粒过滤方法，用于直升机行星齿轮箱传动系统的行星架的故障诊断。Bartelmus90总结了他的研究团队在振动诊断方法方面的工作，尤其是将循环平稳分析应用于行星齿轮箱的故障特征的提前。Zimroz和Bartelmus91研究了信号循环平稳特性的使用，而后基于监测矿业用的行星齿轮箱的诊断特征建立了一种光谱相干图。Zimroz和Bartkowiak92通过主成分分析研究了行星齿轮箱的谱结构，他们也提出使用典型判别分析来处理行星齿轮箱的基于矢量的15维能量测量，并用在低维空间将其可视化93。Tumer和Huff94通过监控一个直升机一级行星齿轮箱得到了三轴数据，并对这些数据进展了主要成分分析。Lei等人95提出了一种称作自适应随机共振的噪声利用方法，并用这种方法诊断含有裂纹和断齿的太阳轮故障。Villa等人96提出了一种角重采样方法用于诊断风力涡轮机的传动机构的不平衡和未对准问题，而这个传动机构中含有一个行星齿轮传动系统。Randall97使用轴承和齿轮的信号别离技术来实现直升机齿轮箱行星齿轮轴承的故障诊断。Mosher98引进了一种算法，用来将行星齿轮系统中每个齿轮产生的振动信号别离开来。根据这些别离出的信号，可以估计齿轮的状态。Blunt和Beller12提出了两种方法：行星架方法和行星别离法，用于监测直升机行星传动系统齿轮架上的疲劳裂纹。看到其他的高级信号处理技术已经应用于行星齿轮箱的监控和诊断，我们是感到备受鼓舞的。这些高级的技术包括反卷积、谱峭度、循环平衡分析，随机共振等。在行星齿轮箱故障诊断领域，这些技术已经显出他们的优势如高准确率和缺点如鲁棒性差。3.3 智能诊断方法尽管信号处理技术在行星齿轮箱监测和诊断领域已经取得了一些成功，但是，从输出信号中分析出具体的故障依然需要高超的技术水平。智能故障诊断方法具有克制这些缺点的潜力。因此，在行星齿轮箱的故障诊断中已经引进和报道了多种智能方法。例如，Khazaee等人99基于智能方法提出了一种支持向量机用于区分三种行星齿轮箱的健康状况，即无故障、带有一个磨损齿的齿圈和带有一个磨损齿的行星齿轮。Khawaja等人100基于最小平方支持矢量机提出了一种方法，用于监测行星齿轮箱行星架上不断扩展的裂纹。等人101综合使用支持矢量机和线性鉴别法来区分行星齿轮箱测量台架上的行星齿轮的破坏等级。他们也提出了三种方法用于特征简化和选择，并应用这些方法进展故障等级诊断102-104。使用以上同样的数据，Qu等人105根据支持矢量机对特征选择方法进展了研究，并用于故障分类。Patrick等人106使用贝叶斯算法设计了一个集成框架，用于监测故障和预测直升机行星齿轮箱的剩余使用寿命。Lei等人107,108使用自适应神经模糊推理系统提出了一种多传感器数据融合方法，用于行星齿轮箱的故障模型和损伤等级，Samuel和Pines109采用标准能量矩阵作为一个特征向量，采用自组织神经网络作为直升机行星齿轮传动的自动故障诊断的分类器。Dong等人110使用隐式半马尔科夫模型来区分直升机传动系统的行星架的健康状态。Li等人111从振动信号和声发射系统中提取出故障特征，并将这些特征输入到K最近邻域算法来检测行星齿轮箱的故障。Dybala112根据最近边界矢量算法提出了一个模态识别方法，并应用于轮式铲斗挖掘机上的行星齿轮箱的故障诊断。Zhao等人113使用顺序分级方法来保存顺序信息，并用来确认行星齿轮箱测试台架的损伤等级。Chin等人114研究了一个故障模式分类系统，这个系统包括一个量子矩阵和一个多值影响矩阵。使用这个系统可以辨识直升机行星齿轮箱的故障模式。Bartkowiak和Zimroz115开发出局外分析法和一级分析法用于非静态条件下使用的行星齿轮箱的故障诊断。以上总结的容描绘出人工智能应用于行星齿轮箱故障诊断的情况。能够看到在这个研究领域中，研究人员已经作了很多研究。很明显，有必要使用人工智能技术，但不能限于解决小课题，例如，静态条件下使用的简单齿轮箱的点蚀扩展问题。3.4 其他方面的研究除了基于模型、信号处理和智能诊断方面的方法，还有一些其他方法应用在行星齿轮箱的故障诊断方面。这一节主要是总结这些方法。Fair116将同步采样数据系统应用到斜齿行星齿轮上，用来增进对所收集的信号的边带特性的理解。Lundvall和Klarbring117提出一种非平滑牛顿法来预测重型卡车传动装置的行星齿轮组的磨损。Cheon和Parker118综合使用标准运动学分析和混合有限元法来描述制造误差对行星齿轮箱的轴承力的影响所具有的特征。Hayashi等人119提出了一种行星齿轮组动态载荷的测量方法。Lu和Chu120在风涡轮的行星齿轮箱的故障诊断中讨论了振动、噪声和声发射信号方面的方法。Bartelmus121总结了他的研究团队在复杂齿轮箱包括行星齿轮和固定轴齿轮的故障诊断方面所发表的全部论文。4 目前的研究存在的问题在第3章中，我们总结了行星齿轮箱的故障诊断和状态监测方面的很多研究成果。然而，由于本领域的研究文献的数量巨大，种类繁多，所以以上的总结不可能包括本领域的全部文献，一些文献没有覆盖到也再所难免。与此同时，由于本文作者语言能力有限，而与课题有关的一些文献是用其他语言写的，所以我们没有将非英语文献考虑进来。为了给本领域的研究人员提供快速浏览第3章所参考过的文章，我们按照诊断方法如模型、信号处理和智能诊断进展分类，将第3章提到的参考文献汇总到表3中。基于第3章对文献的综述以与表3中所提到的参考文献，研究人员已经意识到行星齿轮箱和固定轴齿轮箱在故障诊断方面的不同。据此，在最近几年，研究人员已经引进了新的方法用于行星齿轮箱的故障诊断，并取得了显著的进展。然而，几个根本问题依然没有解决，如下所示。(1) 已经发表的论文中所建立的模型作了太多的假设。因此，这些模型不能准确反映真实行星齿轮箱的动态特性。而且，大多数模型专注于研究无故障行星齿轮箱，而很少专注与有故障的齿轮箱的研究。实际上，建立并研究带有多种损伤形式的行星齿轮箱的模型将比行星齿轮箱的故障诊断更有用。(2) 大多数文献中的诊断对象是太阳轮、齿圈和行星架。这些组件与固定轴齿轮箱相似，都是绕着他们自己的固定轴转动。实际上，行星齿轮运动最为复杂，它不但绕自身中心转动，也绕太阳轮中心转动，并同时与太阳轮和齿圈啮合。因此，行星轮以与其轴承的故障诊断更加困难。然而，在行星齿轮的故障诊断和状态监测方面的研究非常有限。(3) 许多已经建立起来的行星齿轮箱的故障诊断和状态监测的方法适合于静态工况。而且，在这些方法中，行星齿轮箱的元件如轴承、齿轮和轴是单独进展研究的。正如在参考文献122,123所指出的那样，由于这些研究与实际的齿轮箱磨损过程没有太多共同之处，所以，这是一种错误的研究齿轮箱磨损工程的方法。(4) 尽管研究人员已经引进了一些行星齿轮箱故障诊断和状态监测的新方法，但是他们中的许多方法都是从适用于固定轴的齿轮箱的方法调整后用于行星齿轮箱的。有什么根底的理论能够证明这些调整是合理的吗？如何使这些方法更好地应用于行星齿轮箱？也许，直到我们完全理解行星齿轮箱的具体行为和故障机理，我们才能回答这些问题和恰当地使用这些方法。5 前景针对第4章中讨论的研究问题，作者考虑在未来的行星齿轮箱的故障诊断研究中作出如下预测。(1) 由于大多数已经建立的模型是模拟行星齿轮箱的重载工况，所以我们需要建立更多的模型，而这些模型应当考虑不同的故障模式，不同的损伤等级，以与不同的工作情况。为了使用这些模型，研究人员需要探索模型响应和关键参数之间的关系，如系统刚度、模型参数和故障严重程度。这些因素之间的关系找到以后，将为行星齿轮箱的故障诊断和状态监测提供重要参考和所需的知识。(2) 正如2.1节所强调的那样，在行星齿轮箱中，多个行星齿轮同时与太阳轮和齿圈啮合，这些行星齿轮引起相似的振动，但具有不同的相位，这些来自行星齿轮箱的振动可能彼此耦合。这种耦合可能导致故障组件的振动被中和或削弱。因此，建立解耦技术，有助于从复合模式振动信号中提取出某种故障模式的明显特征，并对其增强，这是行星齿轮箱故障诊断的最重要工作之一。(3) 为了检测齿轮箱的故障，传感器通常用来测量振动，并固定在齿轮箱的外壳上。由于行星齿轮绕太阳轮中心转动，所以，从齿轮啮合点到固定位置的传感器的振动传递路径是时刻变化的。因此，在振动测量过程中，除了这些故障产生的信号，一些额外的信号调制成分也会在其中混杂。如何从时变的传递路径引起的信号中提取和别离出故障信号的调制成分是一个富有挑战性的难题。(4) 很多研究人员使用他们自己检测行星齿轮齿轮故障的典型数据来阐述他们的方法的有效性，但是，无法保证他们的方法能够有效处理其他数据，实际上，文献中公开的行星齿轮箱的测量数据是很少的，而固定齿轮箱却有足够的公开数据，这些数据或者是来自实验室，或者是来自野外实际工况。因此，做更多的具有不同故障模式和严重程度的实验，丰富数据库和建立标杆数据对检验新诊断方法的鲁棒性非常重要。(5) 众所周知，行星齿轮箱的故障机理和响应特性的研究是极其重要的。因此，作者建议更多地关注如下方面：行星齿轮箱动态响应和健康状况的关系，故障的开展机理，故障的敏感特性等。假如能参加这些方面的研究，我们将能建立行星齿轮箱有效的监测和诊断方法。(6) 考虑到快速变化的载荷和旋转速度对振动信号的影响，有必要建立一种能够解决动态工况下行星齿轮箱状态监测和故障诊断的难题。例如，轮式铲斗挖掘机的行星齿轮箱。而且，考虑到组件之间的相互影响，建立的方法应当把整个机器作为一个整体来考虑，而不是一个别离的系统，也不是一个具体组件或故障的别离122,123。(7) 由于振动信号易于测量而且含有丰富的信息，所以在行星齿轮箱的状态监测和故障诊断中广泛使用振动信号。为了概述行星齿轮箱诊断的准确性，多维诊断技术越来越受到青睐。而多维诊断技术使用各种不同类型的数据，像油特性、磨粒、振动、声音、载荷、转速和电流等。6 结语这篇文章对行星齿轮箱的状态监测和故障诊断进展了综述。在这篇综述中，作者首先阐述了行星齿轮箱独有的特性和齿轮传动复杂的结构。然后，按照使用的方法，如建模、信号处理和智能诊断对已经发表的行星齿轮箱的状态监测和故障诊断方面的文章进展了调研和总结。最后，对本研究领域目前可能存在的问题进展了概括，并讨论了未来研究的可能课题。我们认为这篇综述已经综合了行星齿轮箱故障诊断有关的孤立信息，并为对本研究领域感兴趣的读者提供一个综合参考。7 致此项研究收到了如下组织的支持：中国国家自然科学基金51005172和51222503，新世纪优秀大学人才NCET-11-0421，加拿大自然科学和工程研究委员会NSERC，省自然科学基金研究工程2013JQ7011和中央大学根底研究基金2012jdgz01。18 / 18