齿轮箱专用振动信号分析方法
风力发电机组齿轮箱振动测试与分析
风力发电机组齿轮箱振动测试与分析齿轮箱做振动测试和分析，通过模式识别找到齿轮箱损坏时呈现的特性，为齿轮箱故障诊断提供依据。
我国风电场中安装的风力发电机组多为进口机组。
因为在恶劣环境下工作，其损坏率高达40%～50%。
随着清洁能源的普及，齿轮箱的故障诊断和预知维修已迫在眉睫。
本文就齿轮箱的故障诊断作一些探索性研究。
一、齿轮箱振动测试采用北京东方所开发的DASP(Data Acquisition and SignalProcessing)测振系统，对某风电场4#、5#机组齿轮箱的不同测点（图1）做振动测试和分析，4#机组刚进行过检修运行正常作为对照机组，5#机组噪声异常为待检机组，对两机组齿轮箱的振动信号对比分析，判断存在故障。
齿轮箱特征频率见表1。
表1 齿轮箱特征频率表Hz二、信号分析1.统计分析由统计表2、表3可看出，5#机组振动值明显偏大，尤其是5～10测点振动值基本上是4#机组相应测点的2倍以上。
表2 4#机组幅域统计表 m/s2表2 5#机组幅域统计表m/s25#机组概率分布及概率密度函数反映其时间序列分布范围较宽（图2），峭度系数（即四阶中心距）与4#机组的（图3）明显，同（若以4#机组为标准g=0，那么5#机组g=0），预示5#机组存在故障。
2.时域分析通过时域分析（图4、图5），发现5#机组齿轮箱振动信号有明显异常．幅值转大，且有明显的周期性，其频率约大20Hz。
3.频坷分析由图6可见，5#机组齿轮箱的频谱图既有调幅成分又有调频成分（调制频率对中心频率的幅值不对称）。
从5#机组功率谱密度函数（图7）可以看出，在频率177Hz、196Hz、531Hz及其倍频处幅值和4#机组（图8）相应测点相比成倍数增大。
而177Hz是高速轴转频的7倍频，196Hz、531 Hz是齿轮箱第II级、第I级的啮合频率，因而可判断故障出现在第II级、第Ⅲ级。
4.特殊分析在倒频谱（图9、图10）中可以看到，4#和5#机组的倒拼图中都有一个明显的频率为9.8Hz的尖峰，这个频率与中间轴的转频相同，说明中间轴的回转误差较大，是主要的调制源。
船用传动齿轮箱振动试验与分析
摘要：某多输入双级传动齿轮箱是舰船振动与噪声的主要根源之一。
文中在建立齿轮箱的试验模型后,采用固定锤击点改变测量点法采集各点的冲击数据和响应数据,在对同类型两部齿轮箱的模态试验的结果分析的基础上,通过对比找到了其中一部齿轮箱振动噪声增大的原因,经过对该齿轮箱的开箱测检结果表明,其分析结论是正确的。
对该型舰船齿轮箱的故障诊断、提高其可靠性和维修性,具有重要的指导意义。
关键词：齿轮箱; 振动; 噪声; 模态试验舰船齿轮箱不仅要求传递功率大、体积小、重量轻,还要求其振动小、噪声低[1 ] ,齿轮箱能否正常工作会影响整个系统的工作特性,齿轮箱本身的振动以及由轴系传来的齿轮的振动都是产生舰船辐射噪声的主要根源,继而直接影响舰船的战斗力。
某型舰船的多输入双级传动齿轮箱存在着较大的振动和噪声,表现为振动量级超大和有啸叫声,这一现象在其它同型齿轮箱中少见,通过对该型舰船齿轮箱箱体的模态对比测试,测试结果发现了某型舰船齿轮箱产生噪声振动的故障原因,并采取了相应的措施,排除了故障。
1 齿轮箱的振动信号分析从故障齿轮箱中录取信号,经数字信号分析,从中提取故障信息,是机器设备状态监测和故障诊断的有效方法[2 ,3 ] 。
振动信号的结构成分反映齿轮箱的振动特征及故障性质。
为此,通过对同型的两座齿轮箱的振动信号的拾取及分析对比,查找齿轮箱的主要故障源及其传递途径。
在齿轮箱上共布置了六个测点,测点布置在齿轮箱体罩壳轴承测温计的凸台上,测点如图1 所示。
图1 齿轮箱测点布置同时,还用声级计测试空气噪声,并分析其频谱,比较其与箱体振动的相关性。
主要测试仪器有: Kistler 8702250 加速度传感器、Kistler 5124A 放大器、TEAC TD2135 T 数据记录仪、HP25670 动态信号分析仪和QUEST MODEL 1800 声级计。
从齿轮箱的振动频谱图分析,其振动频谱的主频率为二级齿轮副的啮合频率及其倍频。
共振频带齿轮故障振动特征分析
共振频带齿轮故障振动特征分析
齿轮作为传动系统中的重要部件，其故障会引起传动系统的失效，给生产带来损失和
安全隐患。
因此，齿轮故障的检测与诊断显得尤为重要。
共振频带齿轮故障是一种常见的
齿轮故障，其振动特征分析可以帮助检测与诊断齿轮故障。
共振频带齿轮故障是指齿轮传动系统中，由于齿轮参数和系统结构的误差，导致共振
频带出现，进而在共振频带内引发齿轮振动异常的故障现象。
共振频带是指在一定范围内
发生波动的频率带，其范围由齿轮参数和传动系统结构决定。
共振频带齿轮故障的振动主
要表现为动力学载荷效应下的波动，其振动频率在共振频带内，具有一定的周期性，且幅
值逐渐增大。
除了频谱分析外，时域分析也可以得到共振频带齿轮故障的振动特征。
时域信号是指
振动信号的时间序列，通过对时域信号进行分析，可以得到其振动状态。
共振频带齿轮故
障的时域振动特征表现为，振动信号的周期长度逐渐增加，同时振动幅值逐渐增大，表现
出周期性变化。
共振频带齿轮故障的振动特征分析对于齿轮故障的检测与诊断具有重要的意义。
通过
对振动信号的分析，可以准确地确定齿轮故障的类型和位置，进而进行相应的修复与维护。
同时，振动信号的分析还可以为齿轮设计和制造提供参考，增强齿轮的可靠性和耐久性。
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。
振动信号分析方法
包络频率
包络波形
gSE值
gSE谱/包络谱
Accelerometer 1#(High SNR)
Accelerometer 2#(Low SNR)
Bearing with outer race fault
Normal Bearing
原始信号，直接 做频谱，很难分 析出特征！
解调后，再做频 谱，容易分析出 特征！
高碑店污水处理厂消化加热循环泵故障
一、消化加热循环泵概况 二、故障原因分析 三、故障解决方案
消化加热循环泵实物照片和BH500设备组态图
•巡检人员通过每天对所监测的设备进行巡检，发现一台 二期消化加热循环泵即13号右侧振动值偏大。
•螺杆泵由电机通过减速箱减速后转速为210RPM，BH500 巡检仪对电机出口侧、齿轮箱入口侧和泵侧轴承进行监测， 主要通过加速度传感器对轴承箱进行加速度振动值测量， 并配合进行gSE分析，发现加速度值和gSE值都偏大。
FT
采样定理
采样频率
时域 离散 采样
采样间隔
频率混叠
时域 加窗 截断
频率泄漏
频域 离散 采样
频域分辨率
DFT
栅栏效应
DFT IDFT
X kf
x(nt )e
N 1 n 0
j 2 nk N
k 1,2,, N
1 N 1 xnt X kf e j 2nk / N N k 0
•gSE值超大已经比较明显，说明故障已经不可忽略，建议做 好维修准备
13号右侧泵4通道圆锥滚子轴承外圈损坏情况
13号右侧泵4通道圆锥滚子轴承滚动体损坏情况
独山子石化乙烯装置 轻烃反应高速反应泵齿轮箱故障
一、高速反应泵概况 二、故障原因分析 三、故障解决方案
某型齿轮箱传动系统的噪声与振动分析
某型齿轮箱传动系统的噪声与振动分析随着科技的进步和人们对质量要求的提高，噪声和振动问题已经成为工业界面临的一个重要挑战。
对于某型齿轮箱传动系统来说，噪声和振动不仅会对设备的正常运行产生负面影响，还会对操作人员的健康和环境造成潜在风险。
因此，对齿轮箱传动系统的噪声与振动特性进行深入分析和优化是十分必要的。
首先，要了解齿轮箱传动系统中噪声和振动的产生机制。
齿轮箱主要由齿轮、轴、轴承等组成，当这些部件在工作过程中发生相对运动时，就会产生振动。
而由于材料、摩擦、结构等因素的限制，这种振动会以声波的形式传播出来，产生噪声。
齿轮、轴、轴承等部件的质量、结构、加工精度等都会对振动和噪声产生影响，因此，在设计和制造过程中应该注重提高部件的质量和加工精度，减少不必要的振动和噪声。
其次，齿轮箱传动系统噪声和振动的分析方法主要由试验和数值模拟两部分组成。
试验方法通常使用振动传感器和声学传感器来测量实际工作状态下的振动和噪声数据。
通过对实测数据的分析，可以了解不同工况下齿轮箱振动和噪声的变化规律，找出可能存在的问题和改进措施。
数值模拟方法则通过建立齿轮、轴、轴承等部件的有限元模型，并结合运动学和动力学分析方法，计算出齿轮箱在不同工况下的振动和噪声情况。
通过数值模拟可以在设计阶段就预测和评估齿轮箱的性能，提前采取相应的改进措施。
齿轮箱传动系统的噪声和振动问题涉及到多个方面的因素。
首先，振动和噪声的源头主要包括齿轮啮合、轴承摩擦、轴向不稳定等。
齿轮啮合时会产生周期性的振动和噪声，当齿轮啮合配合不良或齿轮质量不合格时，啮合过程中会产生不规则的振动和噪声。
轴承摩擦和轴向不稳定则会导致齿轮箱产生高频振动和噪声。
其次，传动系统的结构和材料也会对振动和噪声产生影响。
合理设计传动系统的结构和加强件的连结，选择合适的材料和表面处理方法，可以有效地减少振动和噪声的产生。
再次，传动系统的工作工况也会对噪声和振动产生不同程度的影响。
根据传动系统的工况，合理调整传动比、转速和负载等参数，可以减少振动和噪声的幅度和频率。
基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析
据 ，从上 到下表 示 ４个 不 同测试 位 置 的振 动测试 信
号。图 ２ 是变速齿轮箱第 １ 挡出现疲劳剥落的齿轮
振动测试信号的一组数据 ，从上到下表示对应正常
齿轮测试位置的 ４ 个不同测试点的振动测试信号。 由于从汽车齿轮变速箱正常齿轮和疲劳脱落齿 轮的振动测试信号是非平稳 ，非线性信号 ，从时域 信号波形上看两者之间非常相似，很难直接判定测
二 、 波分析 的基本 理论 小
展汽车齿轮箱振动信号分析及早发现齿轮箱的故障
隐患，实现齿轮变速箱的早期故障监测和诊断对汽 车的安全行驶 ，避免突发事故发生起非常重要 的作
用 【 ｌ 】 ０
小波变换 的快速算法就是著名的 Ｍ ｌ ｔ ａａ算法 ， ｌ 可 以实现信号的分解和重构。 对于任意信号ｆ（） ｔ∈
【 章编 号】１７ — ０ Ｘ（ １）１ ０ ０ — ３ 文 ６ １ ８ ２ ２ ２０ — ０ ９ ０ ０
基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析
李素云 ， 张德祥 ｚ
（． 大学现代 教 育技 术 中心 ， 安徽 １ 安徽 ２安徽 大 学 电气工程 与 自动化 学院 ， 安 徽 ． 合肥 合肥 ２０ ３ ； ３０９ ２０ ３ ） ３０ ９
［ 关键词 ］ 变速齿轮箱； 小波变换 ； 小波 系数 ； 能量； 故障诊 断 ［ 中图分类号 ］ Ｐ ０ ＋ Ｔ ２６ ． ３ ［ 文献标识码 ］ Ａ
一
、
引言
性。这主要表现在小波分析同时具有较好的时域特 性和频域特性 ，在低频部分具有较高的频率分辨率 和较低的时间分辨率 在高频部分具有较高的时间
征提取方面具有传统傅立 叶分析无可 比拟 的优越
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摘要：齿轮故障通常具有相似的现象，即振动和噪声明显增加，但产生齿轮故障的原因却很难从表象作出判断。
本文从振动分析的角度阐述齿轮振动的时域与频域特征，并结合实测案例进行分析。
关键词：齿轮故障；振动特征；时域；频域；案例分析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人或脱离啮合时，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fm=f1•Zl=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A sin (2пfmt+φ0），调制信号为βsin2пfmt，频率调制可表示为x (t) =A sin[2пfmt +βsin (2пf1t )＋φ0]。
频率调制不仅产生围绕啮合频率fm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。
风力发电增速齿轮箱的故障诊断与健康监测方法
风力发电增速齿轮箱的故障诊断与健康监测方法随着对可再生能源的需求增加，风力发电正逐渐成为人们关注的热点。
而风力发电机组中的齿轮箱作为关键部件，对于风力发电机组的性能和可靠性具有重要作用。
因此，对风力发电增速齿轮箱的故障诊断与健康监测方法进行研究具有重要意义。
一、齿轮箱故障诊断方法1. 振动信号分析法振动信号分析法是一种常用的齿轮箱故障诊断方法。
通过对齿轮箱的振动信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。
常用的振动参数有振动加速度、振动速度和振动位移等。
通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否发生故障，并确定故障类型。
2. 声波信号分析法声波信号分析法是一种通过分析齿轮箱中的声波信号来判断故障的方法。
由于齿轮箱故障会产生特定的声波信号，通过对这些信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。
常用的声波参数有声压级、声功率级和声能级等。
通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否存在故障，并确定故障类型。
3. 温度信号分析法温度信号分析法是一种通过分析齿轮箱中的温度信号来判断故障的方法。
由于齿轮箱故障会导致温度的变化，通过对温度信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。
常用的温度参数有温度变化率、最大温度和平均温度等。
通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否存在故障，并确定故障类型。
二、齿轮箱健康监测方法1. 振动数据采集与分析方法对于齿轮箱的健康监测，振动数据的采集与分析是非常重要的。
通过在齿轮箱中设置振动传感器，采集振动数据，并对这些数据进行分析，可以判断齿轮箱的健康状态。
常用的分析方法有时域分析、频域分析和小波分析等。
通过对振动数据的分析，可以判断齿轮箱是否存在故障，并进行健康评估。
2. 油液分析方法齿轮箱中的油液包含了大量的信息，通过对油液的分析，可以判断齿轮箱的健康状态。
常用的油液分析指标有油温、循环流量和油液粘度等。
通过对这些指标的变化情况进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障，并进行健康评估。
轨道交通专用齿轮箱的振动与疲劳性能测试
轨道交通专用齿轮箱的振动与疲劳性能测试随着城市化进程的加速，轨道交通的发展变得越来越重要。
作为轨道交通的核心组成部分之一，轨道交通专用齿轮箱的振动与疲劳性能测试显得尤为重要。
本文将对轨道交通专用齿轮箱的振动与疲劳性能测试进行详细介绍与分析，以期进一步提升轨道交通的安全性和可靠性。
1. 引言轨道交通专用齿轮箱是承载电机动力的重要部件，它在传递动力的同时承受着巨大的负荷和挑战。
因此，轨道交通专用齿轮箱的振动与疲劳性能测试是确保其正常运行和延长使用寿命的重要手段。
2. 振动性能测试振动是轨道交通专用齿轮箱性能测试的重要指标之一。
通过振动测试，可以评估齿轮箱在运行时的振动情况，发现潜在的问题并及时采取措施进行修复。
传统的振动测试方法包括加速度传感器测量、速度传感器测量和位移传感器测量等，其中位移传感器测量是目前应用最广泛的方法。
3. 疲劳性能测试疲劳是轨道交通专用齿轮箱寿命的主要限制因素之一。
通过疲劳性能测试，可以模拟齿轮箱在长时间运行过程中受到的循环载荷，以评估其寿命和可靠性。
疲劳性能测试主要包括载荷振幅测试、载荷频率测试和载荷持续时间测试等。
4. 振动与疲劳分析振动与疲劳数据的收集和分析是测试工作的关键步骤。
通过对测试数据的分析，可以评估齿轮箱的健康状况，并提出相应的改进措施。
常用的振动与疲劳分析方法包括时域分析、频域分析和统计学分析等。
5. 测试设备与环境进行振动与疲劳性能测试需要合适的设备和环境条件。
测试设备应具备高精度、稳定性和可靠性，并能够满足测试要求。
测试环境包括温度、湿度和噪声等因素的控制，以确保测试数据的准确性和可靠性。
6. 测试标准制定和遵守测试标准对于确保测试的准确性和可比性至关重要。
目前，国内外有多个标准针对轨道交通专用齿轮箱的振动与疲劳性能测试进行了规定，如国际标准ISO 6336-1:2019和国内标准GB/T 10095.1-2015等。
测试过程中应严格按照相关标准进行测试。
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齿轮箱专用振动信号分析方法
齿轮箱振动信号的特点是频率成分复杂，存在大量的调制现象，并且齿轮箱（特别是行星齿轮箱）内部的故障信号传递路径长，冲击脉冲比较弱，易受其他信号干扰，被幅值大的转动轴振动信号掩盖，基本的频谱分析有时效果不理想，需要根据结构特点，采用一些专用的分析方法
一、多轴系阶比跟踪技术
计算阶比跟踪技术（Computed Order Tracking）对齿轮箱分析非常适用，特别是变速齿轮箱的低速轴分析，由于转速低，测量5-10个转动周期需要耗时很长，加上转速变动，如果不做阶比跟踪采集，得到的振动信号直接做FFT，频谱存在非常严重的“模糊”现象（谱线相互重叠，不清晰，不便于故障识别和分析）。
图1：阶比跟踪采样
图2：普通频谱分析
图3：计算阶比跟踪分析
图4：计算阶比跟踪分析局部放大（啮合频率和边带明显）
齿轮箱类设备因为有多个齿轮轴，采用多轴系阶比跟踪分析，很多时候分析结果非常直观，直接从不同转轴的阶比跟踪采样波形就能得到故障信息。
图5：中间轴故障
图6：输出轴故障
二、齿轮箱振动分析Circular图技术
下面三张图分别是一个齿轮箱输入轴（高速）、中间轴、输出轴（低速）的Circular图，三个轴的转速比是1:3:5。
可以直观的看到输出轴存在故障。
图7：输入轴振动Circular图
图8：中间轴振动Circular图
图9：输出轴振动Circular图
下图是一个行星齿轮箱的齿圈故障时的振动Circular图。
该行星齿轮箱有三
个行星轮。
图10：齿圈有1个断齿时的Circular图
三、阶比包络谱技术
包络分析对于齿轮箱及其内部的滚动轴承故障分析和故障定位非常有效，包络分析可以有效提取齿轮箱、轴承部件存在缺陷时的高频冲击脉冲信号，但是如果齿轮箱转速不稳定，存在转速变动，这种冲击信号的周期也是随转速变动的，直接进行包络分析效果不好。
采用阶比包络分析技术可以消除转速波动的影响，得到非常清晰的诊断图谱。
图11：频谱分析
图12：普通包络分析
图13：阶比包络分析
四、阶比边带能量比技术
齿轮箱振动信号频谱最基本的特征是啮合频率和转轴边带信号。
通常情况下无论齿轮箱是否存在故障，一般都会存在多个啮合副的啮合频率及其谐波，也会存在少量的齿轮轴转频边带信息，当齿轮箱存在磨损、点蚀、断齿等故障时，一个最主要的特征是故障齿轮所在转轴的边带能量会增加，因此采用阶比边带能量比这个特征对齿轮箱故障诊断十分有效。
下图是正常齿轮和故障齿轮的阶比谱对比，正常齿轮箱存在啮合频率及其谐波分量，同时只有少量的边带；故障齿轮箱也存在啮合频率及其谐波分量，还出现了啮合频率的0.5倍谐波，周围出现大量的转频边带，通过转频对应的转轴即可判断哪一个齿轮轴出现故障。
边带能量比定义：
用阶比谱替换普通频谱，可以得到阶比边带能量比OSER。
图14：齿轮箱正常时的阶比谱（啮合频率周围存在少量的边带）
图15：齿轮箱故障时的阶比谱（啮合频率周围的边带能量非常大）
图16：正常齿轮箱SER指标
图17：故障齿轮箱SER指标
图17：齿轮箱SER指标趋势。