齿轮箱振动信号频谱分析与故障诊断
倒频谱分析法及其在齿轮箱故障诊断中的应用
在实际齿轮箱的振动信号中,由于多个齿轮产生了多 种转速频率和啮合频率, 而且常常受到多个调制源的联 合作用,形成了非对称的边带结构,功率谱中间包含了很 多大小和变化周期都不相同的频率结构, 很难简单地依 靠傅立叶变换或者细化谱技术把混杂的周期分量分辨出 来 而利用倒谱分析则可把边带信号分离出来,使在功率 谱中难以分辨的周期分量在倒谱图中变为离散的线谱, 其高度反映了原功率谱中的周期分量的大小, 极易识别 其变化和特点 因此,倒频谱分析方法是齿轮故障诊断的 一种有效方法 " 倒频谱分析法的定义
3 在功率谱密度图上9边频间距的分辨力受分析带 宽的限制9分析带宽越宽9分辨力越差9甚至使某些边频 信号不易分辨0 若为了提高分辨力而采用局部选带放大 技术9又将丢失某些边带信号0 而频倒谱变换能在整个功 率谱范围内求取边频带的平均间距9 因而既不会漏掉边 频信号9又能给出非常精确的间距结果0 $ 倒频谱分析在齿轮箱齿轮故障诊断中应用实例 5.1 例 1 !3"
图 ! 实验机原理图 1.带传动 2.电动机及齿轮减速器 3.转杯 4.下试件
5.上试件 6.夹头 7.砝码 8.杠杆 9.压力传感器
材料的摩擦学性能测试, 这是球盘式摩擦磨损实验机的
实验机主要技术指标:
最大特点O 实践证明该实验机为摩擦学实验提供了一个
下试件转速:18~300 1/miI
功能强,性价比高的实验设备O
球盘式摩擦磨损实验机的研制
梁 风! 张 锋! 宋宝玉 （哈尔滨工业大学，黑龙江 哈尔滨 150001）
摘 要:介绍了球盘式摩擦磨损实验机的设计思想、工作原理、结构特点。 该实验机可用于摩擦学中不同材料的摩擦性
齿轮故障的振动诊断及案例分析
齿轮故障的振动诊断及案例分析齿轮故障的振动诊断及案例分析振动案例齿轮传动的常见故障有齿断裂，齿磨损，齿面疲劳，点蚀( 剥落) 和齿轮安装不当。
由结构和工作时受力条件决定，齿轮传动的振动信号较为复杂，故障诊断需同时进行时域与频域分析。
齿轮工作过程中的故障信号频率基本表现为两部分，一为啮合频率及其谐波（高频部分) 构成的载波信号；二为低频成分的幅值和相位变化所构成的调制信号。
1、啮合频率及其谐波当轮齿进入或脱离啮合时，载荷和刚度均突然增大或减小，形成啮合冲击。
齿轮啮合频率为F m=f1·z1=f2·z2当齿轮出现故障时，将引起啮合频率及其各次谐波幅值的变化。
2、幅值调制和频率调制所构成的边频带（1）幅值调制，幅值调制相当于两个信号在时域上相乘，假定载波信号为 g(t ) 调制信号为e(t) 则调制后的时域总信号为X(t)=g(t)·e(t)将上式转换到频域上, 则为X(f)=g(f)·e(f)通常幅度调制的调制频率为旋转频率。
（2）频率调制，齿轮的转速波动，若载波信号为Asin(2∏f m t+Φ0)，调制信号为βsin2∏f m t；频率调制可表示为X(t)=Asin[2∏f m t+βsin(2∏f r t)+ Φ0] 频率调制不仅产生围绕啮合频率f m的一族边频带，而且在相位信号中产生一个正弦波，通常频率调制的频率为分度不均匀齿轮的转频，实际上，齿轮故障中调幅与调频现象可能同时存在，因而在频谱上得到调幅与调频综合影响下形成的边频带。
3、由齿轮转频的低次谐波构成的附加脉冲齿轮的低频故障不平衡, 不对中等也会对齿轮振动时域波形产生影响，但不会在齿轮频率两侧产生边频带4、由齿轮加工误差形成的隐含成分该成分的振动通常由加工机床分度齿轮误差造成，它对齿轮的整体运行影响很小。
以下是一个齿轮故障的案例分析。
1、某采油平台原油外输泵 '螺杆泵) 传动齿轮局部断齿（1）设备形式及参数% 电机驱动直联双螺杆泵，螺杆之间以同步齿轮传动，齿轮齿数 Z=67，电机转速 ,n=995r/min（16.57HZ）（2）故障现象泵的非驱动端（同步齿轮安装在此侧) 振动速度值增加，图 1图2是时域波形及频谱图。
基于特征频谱对齿轮箱的振动监测和故障诊断
设备管理与维修2021翼4（上）基于特征频谱对齿轮箱的振动监测和故障诊断肖湘平，陈立立，高波（荆州市巨鲸传动机械有限公司，湖北荆州434000）摘要：提出一种基于深度神经网络智能监测与诊断的方法。
考虑到现有故障信号数据量及多样性不足以直接用来训练神经网络，提出一种基于特征频段的诊断神经网络。
具体是利用现有数据进行频谱与包络谱分析，然后提取相应的故障频段与无故障频段。
通过少量信号数据便可以提取足够数量的频段数据用以训练神经网络，利用该神经网络对齿轮箱进行振动监测。
关键词：振动监测；齿轮；特征频段；神经网络中图分类号：TH17文献标识码：B DOI ：10.16621/ki.issn1001-0599.2021.04.680引言齿轮箱是现代工业生产制造中的一个重要部件，齿轮箱大量应用在矿山、冶金、煤炭、电力、建材及军工等行业中。
但是由于齿轮箱结构紧凑和运行工况的复杂性，并且齿轮箱通常是使用在高速重载的环境中，因此齿轮箱中的零部件极易因为疲劳失效而导致局部失效，使得设备无法正常运行。
齿轮箱中齿轮故障占总故障的60%，因此对于齿轮的振动监测和故障诊断很有必要[1-2]。
当前，齿轮箱齿轮的振动监测依赖于专业技术人员进行，这种方式的人工成本、时间成本高，并且随着振动监测技术的发展，监测的齿轮箱越来越多，采集的数据量也越来越大，人工成本、时间成本也因此越来越高。
在传统的齿轮箱齿轮的诊断中，主要是通过收集齿轮箱关键部位的振动信号，然后对振动信号进行时域分析和频域分析，实现对齿轮箱齿轮状态的监测，但是在监测过程中对于信号的处理、识别、分析以及诊断结果的准确性十分依靠专业人员的个人能力。
因此提出了一种基于特征频段的诊断深度神经网络，在传统的神经网络训练过程中往往需要大量的样本去训练，但是通常在诊断早期是十分缺少样本的，因此结合现有的齿轮诊断理论以及专业人员的经验，具体的是利用现有数据进行频谱与包络谱分析，然后提取相应的故障频段与无故障频段。
低温环境下风力发电齿轮箱的振动故障诊断
低温环境下风力发电齿轮箱的振动故障诊断随着世界对可再生能源的需求增长，风力发电作为清洁能源的重要代表之一，得到了广泛的应用。
而风力发电齿轮箱作为其中的核心部件，负责将风轮传来的力量转换成机械能，进而生成电能。
然而，低温环境对风力发电齿轮箱的正常运行产生了一定的挑战，其中振动故障是一个重要的问题，本文将重点探讨低温环境下风力发电齿轮箱的振动故障诊断方法和技术。
低温环境下的风力发电齿轮箱振动故障主要表现为齿轮箱的振动异常、噪声变大、工作温度升高等现象。
这些问题不仅会降低齿轮箱的寿命，还会影响发电机的效率。
因此，及早发现和解决低温环境下的振动故障对于风力发电系统的正常运行至关重要。
在低温环境下，风力发电齿轮箱的振动故障诊断可以利用多种方法和技术。
其中，振动信号分析是最常用的一种方法。
通过对齿轮箱振动信号的采集、预处理和分析，可以确定故障源的位置和性质。
常见的振动信号分析方法包括频谱分析、时域分析、波形分析等。
通过将这些分析方法相结合，可以获得更加准确的故障诊断结果。
此外，温度监测也是低温环境下风力发电齿轮箱振动故障诊断的重要手段。
由于低温环境下润滑油的黏度增大，容易导致齿轮箱内部润滑不良，从而引起齿轮箱的振动故障。
通过在齿轮箱中布置温度传感器，监测齿轮箱各部件的工作温度，并进行实时分析，可以判断齿轮箱是否存在异常热点，及时采取相应的维修措施，避免故障进一步扩大。
除了振动信号分析和温度监测，还可以借助图像处理技术进行低温环境下风力发电齿轮箱振动故障的诊断。
通常情况下，齿轮箱的故障表现为齿面磨损、断裂、裂纹等。
利用高分辨率摄像机对齿轮箱进行拍摄，并采用图像处理技术对拍摄的图像进行分析，可以判断齿轮箱是否有磨损、损坏等问题，从而辅助故障诊断工作。
在低温环境下风力发电齿轮箱振动故障诊断中，机器学习技术也发挥了重要的作用。
通过对大量历史数据的分析和训练，可以建立故障模型，并对新的振动信号进行故障诊断。
常用的机器学习算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。
滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法
滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法目录一、内容综述 (2)二、滚动轴承振动信号分析 (3)1. 滚动轴承工作原理及结构特点 (4)2. 振动信号产生机制 (5)3. 振动信号采集与处理 (6)三、齿轮振动信号分析 (7)1. 齿轮工作原理及故障类型 (8)2. 振动信号特征提取 (10)3. 齿轮故障识别与诊断 (11)四、滚动轴承与齿轮振动信号分析方法 (12)1. 时域分析 (13)2. 频域分析 (14)3. 时频域联合分析 (16)五、故障诊断方法 (17)1. 基于振动信号特征的故障诊断 (18)2. 基于模型的故障诊断 (20)3. 基于智能算法的故障诊断 (21)六、实验与应用实例 (22)1. 实验设计 (24)2. 实验结果与分析 (25)3. 应用实例介绍 (26)七、结论与展望 (28)1. 研究结论 (29)2. 展望未来发展趋势 (29)一、内容综述本文档旨在全面阐述滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法的研究现状、发展趋势及其重要性。
随着工业领域的快速发展，滚动轴承和齿轮作为机械设备中的关键部件，其运行状态的正常与否直接关系到整个系统的稳定性和效率。
针对滚动轴承和齿轮的振动信号分析以及故障诊断方法的研究具有极其重要的实际意义。
滚动轴承和齿轮的故障诊断主要依赖于振动信号分析，通过对振动信号的特征提取和模式识别，实现对设备状态的实时监测和故障诊断。
随着信号处理技术和人工智能技术的不断进步，滚动轴承和齿轮振动信号分析的方法日趋成熟，为设备的故障诊断提供了有力的技术支持。
本文首先概述了滚动轴承和齿轮的基本结构、工作原理及其在机械设备中的重要地位。
然后重点介绍了振动信号分析的基本原理和方法，包括信号采集、特征提取、模式识别等关键环节。
接着详细阐述了基于振动信号的故障诊断方法，包括传统方法如频谱分析、包络分析等，以及近年来新兴的基于机器学习和深度学习的诊断方法。
对滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法的未来发展趋势进行了展望。
齿轮主要振动故障特征及实测频谱案例
齿轮主要振动故障特征及实测频谱案例一、齿轮故障的频谱特征1、齿的磨损、过载齿轮的均匀性磨损、齿轮载荷过大等原因引起的故障，都会在轮齿之间产生很高的冲击力，此时会产生以啮合频率的谐波频率为载波的频率，其中啮合频率的幅值相对正常状态将明显增大，但在啮合频率及其谐波周围不产生边频带。
随着齿轮磨损劣化，啮合频率及谐波幅值会继续增长。
2、断齿、齿面剥落等属于齿轮集中缺陷的局部性故障，在齿轮运行至缺陷部位时，会激发瞬时的冲击，产生一个高幅值的波峰。
此时，啮合频率将受到旋转频率的调制，在啮合频率其及谐波两侧产生一系列的边频带，其频谱特点是边频带数量多、范围广、分布均匀且较为平坦。
随着此类缺陷的扩大，边频带在宽度范围及幅值上也会增大。
3、点蚀、胶合点蚀、胶合等分布比较均匀的缺陷，同样也将产生周期性冲击脉冲和调幅、调频现象。
但是，与断齿等局部性故障不同的是，由于点蚀、胶合都属于浅表缺陷，在齿轮啮合时不会激发瞬态冲击，因此在啮合频率及其谐波两侧分布的边频带阶数少且集中，其频谱特点是边频带数量分布范围窄、幅值起伏变化大。
二、诊断实例对某减速箱的例行巡检过程中发现，该齿轮箱存在周期约为0.5s 的振动冲击，但减速箱本身振动值没有明显变化。
该减速箱为核心设备，一旦该设备出现问题停运，整条生产线将被迫停车，造成巨大的经济损失。
鉴于现场减速箱无明显振动，通过听棒听诊及振动检测等常规方式均无法判断出振动冲击的部位及形成原因，故对该减速箱进行现场振动信号采集和诊断。
查看频谱图，明显存在第三轴和第四轴四级啮合频率(28.15Hz )，且振动能量的缓慢增加，说明磨损在缓慢增长。
随着状态恶化，振动值缓慢增长，三级与四级啮合频率幅值增长明显，同时啮合频率周围开始产生以第三轴转频(2.01Hz )为间隔的边频，而且边频带体现的特征为数量多、范围广(24~60Hz )、分布均匀且较为平坦，如下图所示。
通过时域波形图可以发现，时域信号明显存在着周期约为0。
想要对齿轮箱进行振动分析,先要了解故障特征是什么？-振迪检测
想要对齿轮箱进行振动分析，先要了解故障特征是什么？—振迪检测想要对齿轮箱进行振动分析，首先要了解齿轮箱的故障特征，下面由振迪检测来为您叙述齿轮箱的故障特征。
正常状态频谱：正常状态频谱显示1X和2X转速频率和齿轮啮合频率GMF；齿轮啮合频率GMF通常伴有旋转转速频率边带；1、齿载荷的影响齿载荷的影响症状特征：齿轮啮合频率往往对载荷很敏感；高幅值的齿轮啮合频率GMF未必说明齿轮有故障；每次分析都应当在载荷下进行。
2、齿磨损齿磨损症状特征：激起自振频率同时伴有磨损齿轮的1X转速频率的边带说明齿磨损；边带是比齿轮啮合频率GMF更好的磨损指示；当齿轮的齿磨损时齿轮啮合频率的幅值可能不变。
3、齿轮偏心和侧隙游移齿轮偏心和侧隙游移症状特征：齿轮啮合频率GMF两侧较高幅值的边带说明，齿轮偏心侧隙游移和齿轮轴不平行；有故障的齿轮将调制边带；不正常的侧隙游移通常将激起齿轮自振频率振动。
全部的振动尖峰的幅值都较低，没有自振频率。
4、齿轮不对中齿轮不对中症状特征：齿轮不对中总是激起二阶或更高阶的齿轮啮合频率的谐波频率，并伴有旋转转速频率边带；齿轮啮合频率基频（1XGMF）的幅值较小，而2X和3X齿轮啮合频率的幅值较高；为了捕获至少2XGMF频率，设置充足高的分析频率Fmax很紧要。
5、断齿/裂齿断齿/裂齿症状特征：断齿或裂齿将产生该齿轮的1X转速频率的高幅值的振动；它将激起自振频率振动，并且在其两侧伴有旋转转速基频边带；利用时域波形指示断齿或裂齿故障；两个脉冲之间的时间间隔就是1X转速的倒数。
6、齿磨损摇摆的齿症状特征：摇摆的齿轮的振动是低频振动，常常疏忽它。
振迪检测可供给的振动分析服务，适用于齿轮箱、风机、鼓风机、冷却水塔等转动设备，假如您也有难以解决的设备故障问题，欢迎前来咨询，:（微信号相同）。
浅析齿轮箱震动信号频谱分析与故障诊断
浅析齿轮箱震动信号频谱分析与故障诊断摘要齿轮箱作为机械设备重要构成部分,在实际的机械生产和应用中涉及十分广泛,而其在恶劣复杂的工作环境中性能的发挥将直接对整个机械设施的运转产生重要影响。
若是齿轮箱在正常的运转过程中出现问题，不但会影响正常的生产，对经济效益造成影响，甚至会对人身安全产生威胁。
所以，在确保机械设施能够维持正常运转且不具备安全隐患的基础上针对其进行有效的安全检查和定期维保有着十分重要的意义。
关键词：齿轮箱；故障诊断；频谱分析前言近年来，随着科技的不断发展，各个行业有了先进的科学作为基础，呈现出向好发展的趋势，其中，人工智能技术被应用到机械设备领域，对机械设备进行改造，使机械设备变得更智能、更高效、更精确，进一步提高人类生活水平。
在机械设备变得智能化的同时，对机械设备本身的要求也会更高，其中任何一处问题都可能会导致机械设备故障，从而引发重大安全事故。
齿轮传动是较为常用的机械设备传动方式，齿轮传动的应用非常广泛，如为发电机组关键部件，其中齿轮箱为其传动装置，齿轮箱的特点是结构紧密并且传动比大，因此它被运用到各行各业，对的日常生活有很大的影响。
齿轮在使用过程中，一般都处于高速运转状态，冲击力也比较大，在这样的工作环境下，齿轮容易产生很多故障，比如纹裂和断齿等。
在机械运作的过程中，齿轮的损坏可能会导致其他零件的损坏，造成机械故障，从而引发巨大损失。
齿轮箱的主要零部件有齿轮轴、轴承、齿轮和箱体。
齿轮箱根据用途可以选用有平行轴、交错轴及相交轴三种内部形式。
齿轮箱在高运转、高负荷、高冲击的环境下运行时很容易发生故障，可能会导致其他设备故障，从而引发事故的产生。
不仅会造成经济损失，还会威胁人类生命健康，所以针对齿轮箱的实际运行状态进行实时的监控并有针对性的制定应预案，对设备定期展开维护检查，在最大程度上保证设备的稳定安全运转，对人们的安全健康保障有着重要的意义。
1.设备振动信号分析方法1.1时域分析分析系统振动情况时,针对在设备振动信号中存在在时域中时变数据的分析方法是时域分析。
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齿轮箱振动信号频谱分析与故障诊断
发表时间：2017-10-16T16:08:24.937Z 来源：《基层建设》2017年第16期作者：郭钊
[导读] 但是齿轮是诱发机械故障的重要部位，所以对齿轮箱故障诊断是十分必要的，本文基于齿轮箱振动及调制边频带形成机理的分析，提出用谱平均及倒频谱分析相结合的方法，对监测系统输出信号进行频域分析，诊断齿轮箱故障，并分析产生的原因。
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摘要：随着科技的快速发展，齿轮已经成为现代工业中主要的零部件之一，由于齿轮箱传动比是固定的，传动力矩大，结构紧凑，被各种机械设备广泛的应用，成为各种机械的变速传动部件，但是齿轮是诱发机械故障的重要部位，所以对齿轮箱故障诊断是十分必要的，本文基于齿轮箱振动及调制边频带形成机理的分析，提出用谱平均及倒频谱分析相结合的方法，对监测系统输出信号进行频域分析，诊断齿轮箱故障，并分析产生的原因。
关键词：齿轮箱；振动信号；频谱分析；故障诊断
一、齿轮传动装置故障基本形式及振动信号特征
对于齿轮传动装置来说零件失效的主要表现为齿轮和轴承，而齿轮所占比例很大，所以根据提取的故障信号特征，提出行之有效的诊断方法是十分必要的，这样才能更好地诊断齿轮传动装置的问题所在。
1.齿形误差
当齿轮出现齿形误差的时候，频谱产生啮合频率及高次谐波为载波频率，齿轮所在的轴转频及倍频为调制频率的啮合频率调制现象，谱图上在啮合频率及倍频附近会产生幅值比较小的边频带，当齿形误差比较严重的时候，激振能量很大，就会产生固有频率，齿轮所在轴转频及倍频为调制频率的齿轮共振频率调制现象。
2.齿面均匀磨损
当齿轮使用以后齿面会出现磨损失效，当磨损的时候，使得轮齿齿形的局部出现改变，箱体振动信号与齿形误差也有很大的不同之处，啮合频率及高次谐波的幅值也会增加，由于齿轮的均匀摩擦，就不会产生冲击振动信号，所以不会出现明显的调制现象。
当摩擦达到一定程度以后，啮合频率及谐波幅值就会增加，而且越来越大，同时振动能量也在增加。
3.箱体共振
齿轮传动装置箱体共振是比较严重的问题，这主要是因为受到箱体外的影响，激发箱体的固有频率，导致共振的形成。
4.轴的弯曲
轴轻度弯曲就会造纸齿轮齿形误差，形成以啮合频率及倍频为载波频率，如果弯曲轴上有多对齿轮啮合，就会对啮合频率调制，但是谱图上的边带数量少，但是轴向振动能量很大。
当轴严重弯曲的时候，时域会出现冲击振动，这于单个断齿和集中性故障产生的冲击振动有很大的区别，这是一个严重的冲击过程。
冲击会激励箱体的固有频率，如果弯曲轴上有多对齿轮啮合，就会出现啮合频率调制，谱图上边带数量比较宽，轴向振动能量变得很大。
5.断齿
断齿会导致齿轮的严重失效，其中大多是由于断齿疲劳断齿，断齿时域有很大的冲击振动，其中频率等于断齿轴的转频。
啮合频率及高次谐波附近出现间隔为断齿轴转频的边频带，对于边频带数量多、幅值大、分布较宽，另外瞬态冲击能量很大，会激励固有频率，最终产生固有频率调制现象。
6.轴不平衡
当轴不平衡的时候，齿轮传动会出现齿形误差，以齿轮所在的轴转频为调制频率的啮合频率调制现象，但是一般的频谱边带数量很少。
7.轴承疲劳剥离和点蚀
对于齿轮传动装置中，滚动轴承也容易导致故障，主要是内、外环和滚动体出现点蚀和疲劳剥落，这是比较严重的故障，当出现故障以后，在频谱中高频区外环固有频率附近出现明显的调制峰群，以轴承通过频率为调制频率的固有频率调制现象，滚动轴承的振动能量很小，在解调谱中调制频率幅值很小，一般情况下只有一阶。
二、齿轮箱故障的分析诊断方法
在齿轮箱故障诊断中，振动检测是现在主要使用的方法，其中齿轮振动主要包括齿轮的周向振动、齿轮的径向和轴向振动及齿轮的固有振动等，齿轮的振动信号可以有效的反映出其缺陷，同时也是分析齿轮故障诊断的有效依据。
1.频谱分析及其特点
振动信号的频谱分析是齿轮故障信息的基本研究方法，齿轮的制造与安装误差、剥落和裂纹等故障会影响到振动的激励源，齿轮振动信号中会含有轴的回转频率及倍频。
故障齿轮的振动一般为回转频率对啮合频率和倍频的调制，就会在频谱中有啮合频率和边频带，最终形成一系列的频带群，边频带反映出故障源信息，边频带的间隔反映的是故障源的频率，幅值的变化反映了故障的程度。
所以齿轮故障诊断的实质是对边频带的识别。
所以吃了的振动频谱图的谱线是由齿轮的转动频率、低阶谐频、齿轮的啮合频率、倍频、啮合频率的边频带和齿轮幅的各阶固有频率等组成的，齿轮幅的频率会由于齿轮啮合撞击产生振动，而且位于高频区而且振幅很小，容易被噪音信号淹没。
2.倒频谱分析原理
倒频谱分析也被叫做二次频谱分析，是现在信号处理的重要技术，倒频谱识别法可以把在谱图上的边频带谱线简化成单根谱线，这样便于观察，这样可以有效的识别出复杂频谱图上的周期结构，并且可以分离和提取出密集泛频信号中的周期成分，所以根据齿轮箱的信号特点，采用幅值倒频谱分析故障是可以实现的。
3.时域平均与频谱平均技术原理
在设备工作时齿轮箱内的噪音很大，所以在齿轮箱故障诊断的时候，经常使用同步平均技术对噪声进行消除，来有效的提高诊断信息的准确度，平均技术可以分为时域平均和频谱平均技术，所谓的时域平均法就是在检测信号时消除噪声对检测的干扰，但是前提就是要有一个外部同步触发信号去参与信号数据块的采样，以确保信号的同步，对于旋转机械振动信号处理时，一般会利用键相信号作为数据块采
样的起始触发信号，使得每次采样都会从一个点开始，对于键相信号是由涡流传感器或光电传感器提供的。
但是有时时域平均会受到很多条件的限制，就不能获得同步信号，这个时候就需要使用谱平均法，这种方法主要是由信号本身产生同步的办法获得好的平均效果，其主要操作步骤就是对连续采集的数据进行傅立叶变换，然后对频域信号进行平均处理，这种变换方式限制了噪音功率，，同时对信号分量相加的优点，很大程度上改善频域中的单一谱线的信噪比。
三、诊断策略
应该对加速度和速度进行两时域特征分析和三频域分析，对于振动信号的时域表现的是平均振动能量，时域峰值、峭度和峰值指标可以反映出振动信号的冲击成分，在时域一般会选择振动信号大小、峰值、峭度、峰值的特点进行诊断。
齿轮箱故障诊断中频谱分析振动加速度信号中齿轮拟合频率和轴承固有频率的高频。
由于齿轮箱的结构十分的复杂，影响振动频率的成分很多，所以应明确的判断故障的发生，对故障问题建立档案。
主要建立各轴的转频、齿轮啮合频率、滚动轴承运动学和动力学特征频率，主要为了建立档案和诊断建立参数表，还应该建立被诊断齿轮箱各测点诊断速度的时域信号和包络时域信号档案值，建立相应的频谱界限档案结语
齿轮箱故障诊断是一项难度很大的工作，只有实现故障自动化诊断和智能诊断才能快速准确的判断出故障点，本文主要对齿轮传动装置典型故障进行分析，为建立自动诊断和智能诊断奠定基础，通过查找资料，可以系统的对齿轮故障问题进行分析总结，对生产过程中出现的齿轮问题进行很好的概括，提高诊断的准确性。
参考文献：
[1]刘莹；风力发电机齿轮箱的齿轮转子系统动力学的分析与研究[D]；新疆农业大学；2007年
[2]熊军；李凤英；沈玉娣；；齿轮故障诊断技术应用综述[J]；机床与液压；2005年12期
[3]康海英，栾军英，张志斌，郑海起；基于时频和频谱分析的齿轮箱故障诊断[J]；军械工程学院学报；2004年03期
[4]项文娟；齿轮箱故障源信号分析方法及系统研究[D]；浙江大学；2007年。