齿轮箱是机械设备中广泛使用的一种通用传动零部件。齿轮箱工作性能的好坏直接决定特种车辆、船舶或飞机运行的稳定性，甚至导致人身伤亡等重大事故的发生。据统计，在有齿轮装置的传动机械中80%的故障与齿轮的故障有关，在旋转机械中齿轮的失效占故障的10%左右，齿轮箱的故障将直接影响设备的安全可靠运行，降低加工精度和生产效率。由于齿轮箱常常处于连续工作状态，且工况恶劣使齿轮箱故障造成的停机停产损失惊人，因此研究齿轮箱的状态监测与故障诊断对降低设备维修费用，提高产品质量和市场竞争力，具有很大的经济效益和社会效益。构成齿轮箱主体的齿轮、轴承、轴系等部件工作情况复杂，传统的听、摸、看诊断方法，及经常的大拆大卸开箱解体诊断已远不能适应要求，不仅增加了维修成本和维修周期，还经常受主观因素的干扰造成很多误诊。设备运行状态监测与故障诊断系统从提高设备预知维修能力出发，通过振动信号为主的综合监测，运用信号分析技术手段，对机电设备常见故障进行监测诊断，利用网络技术实现远程状态监测与故障诊断，使机电设备运行处于受控状态，提高设备运行的可靠性、杜绝突发故障，实施预知维修，有效降低成本。该系统主要完成齿轮箱振动信号拾取、数据采集和在线长期监测，在发生运行异常及故障时及时报警、具有动态信号分析与追忆功能。该系统包括数据采集、数据通讯、信号分析与故障诊断三套软件。数据采集：用于采集设备物理表征信号（振动、转速等）数据预处理和保存；数据通讯：支持网络访问，自动数据同步；信号分析与故障诊断：是该系统的核心，信号分析与故障诊断软件运行在各监测工作站，提供状态报警、信号趋势分析，振动信号时域和频域分析，数据信息查询、故障诊断功能。幅域指标、时域分析、趋势分析掌握容易是简易诊断最常用的手段，频域分析和非稳态分析为使用者提供了精密诊断的工具。本公司联合中船重工第七〇三研究所、东安航空发动机集团有限责任公司、哈尔滨第一机械集团有限公司推进齿轮箱状态监测与故障诊断的规模化和常态化，共同打造齿轮箱状态监测与故障诊断的示范样板和行业标杆。该系统具有广泛适用性，未来可在特种车辆、船舶或航空等领域推广应用。人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在对世界经济、社会进步和人类生活产生极其深刻的影响。将人工智能技术应用于齿轮箱的状态监测与故障诊断已成为齿轮箱的生产、制造和使用企业共同关注的重点。因此，开发基于人工智能技术的齿轮箱状态监测与故障诊断系统对保障设备的安全运行具有重要意义。

哈尔滨理工大学

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