齿轮箱故障诊断与维护指南

📚 共计 30 章节

齿轮箱概述与基础

定义、功能、分类（平行轴/行星/锥齿轮）及风电、汽车、工业机械应用

齿轮箱核心部件

齿轮(直/斜/螺旋)、轴承(滚动/滑动)、轴、密封件、润滑系统

常见故障模式

齿面磨损、齿根断裂、轴承剥落、轴弯曲、密封失效、润滑不良

故障机理分析

应力集中、疲劳寿命、润滑失效、过载、装配误差影响

振动基础理论

简谐振动、频率/幅值/相位、共振、固有频率

传感器选型与安装

加速度/速度/位移传感器、磁座/胶粘方式、安装位置

传感器安装

信号采集系统

数据采集卡、采样频率、抗混叠滤波、动态范围、信号调理

时域波形、峰值、均方根值、峭度、峰值因子、波形因子

傅里叶变换、频谱图、边频带、谐波、调制现象

希尔伯特变换、包络谱、轴承故障特征频率提取

倒频谱分析

倒频谱定义、边频带分离、齿轮箱故障应用

倒频谱边频

短时傅里叶变换、小波变换、非平稳信号应用

齿轮故障特征频率

啮合频率、轴转频、边频带计算、故障阶次分析

轴承故障特征频率

内圈/外圈/滚动体/保持架故障频率计算

油液分析技术

光谱分析、铁谱分析、颗粒计数、理化指标

红外热成像、热电偶、温度趋势、异常温升判断

声压级、声强、声阵列、噪声源定位

扭矩与功率监测

扭矩传感器、功率计算、效率下降诊断

无损检测技术

磁粉、超声波、射线、渗透检测

状态监测系统搭建

在线监测架构、采集策略、报警阈值设置

故障诊断流程

采集→预处理→特征提取→模式识别→诊断结论

机器学习入门

特征工程、SVM/随机森林/KNN、训练与测试

深度学习应用

CNN、LSTM、自编码器在故障诊断中的案例

齿轮箱维护策略

事后/预防性/预测性/状态维护

润滑油选择、换油周期、油品监测、过滤系统

装配与对中

齿轮间隙、轴承游隙、联轴器对中、螺栓扭矩

现场动平衡

单面/双面动平衡、影响系数法、试重法

故障案例库建设

案例收集、分类、知识图谱、经验传承

案例知识库

国际标准与规范

ISO 10816、ISO 2372、API 670、振动烈度标准

综合实战演练

从数据采集到诊断报告的全流程模拟