作者：王自營，安鋼，武東民

摘要： 變速箱作為軍用車輛傳動系統(tǒng)的重要組成部分,工作環(huán)境惡劣,內部零部件多，結構復雜，故障發(fā)生率高,對其進行故障診斷和監(jiān)測十分重要。當變速箱內部發(fā)生故障時，箱體振動信號常常表現(xiàn)為調幅及調頻形式，而且由于各種成分間的相互疊加、耦合，致使振動信號具有非平穩(wěn)性和非線性。經驗模式分解方法(EMD, empirical mode decomposition，)是一種新的自適應信號處理方法，適于處理非線性和非平穩(wěn)過程，其分解過程基于信號的實際物理意義，能避免以傅立葉變換與數(shù)學逼近為基礎的傳統(tǒng)頻譜分析方法對振動信號真實內涵的破壞。

雖然利用EMD方法對變速箱故障信號進行處理，與傳統(tǒng)方法相比，有很多優(yōu)勢。但由于算法自身局限性，當某一時間尺度振蕩信號不連續(xù)，必然會發(fā)生成分泄漏，影響故障診斷效果。實際上，當變速箱內部零部件發(fā)生故障，由于振動信號相互間的干擾等作用，必然導致時間尺度振蕩信號不連續(xù)。另外，利用HHT（Hilbert Huang Transformation）計算固有模式函數(shù)（intrinsic mode function，IMF）的頻譜時，IMF包絡幅值變化會影響瞬時頻率的準確度。因此，通過對原始振動信號加入均值為零的高斯白噪聲，以起到擾動原始信號目的，彌補由時間尺度信號不連續(xù)引起的成分泄漏；此外，利用IMF分量的極大值構造樣條插值包絡曲線，并把IMF分量除以自己的包絡線以實現(xiàn)對固有模式函數(shù)的標準化處理，提高瞬時頻率的準確度。

利用改進的EMD方法對變速箱軸承故障的振動信號進行分析處理，結果表明由故障激起的各種復雜振動信號都能被有效分離出來，調制信號都能被完整保留。與傳統(tǒng)的EMD方法相比，經過改進的EMD提取變速箱故障特征頻率效果更好，故障定位更準確。