简介：某特种车辆输入齿轮材料为38CrSi钢，行驶过程中在减重孔处发生断裂。在对输入齿轮进行痕迹分析、断口宏微观观察、组织和性能检查等试验的基础上，对齿轮减重孔的断裂性质及断裂原因进行了分析。试验结果表明：齿轮减重孔断裂起源于孔侧面，断口以韧窝形貌为主，断裂性质为过载断裂。分析表明：未进行调质处理导致材料的硬度与强度不足是齿轮减重孔处发生断裂故障的主要原因。

简介：某型飞机太阳齿轮在进行超功率试验过程中多次出现金属屑报警,未停止试验,试验完毕后对其进行分解,检查发现轮齿表面存在剥落凹坑。通过宏微观观察、能谱成分分析、金相组织检查、硬度检测等方法对齿轮表面损伤进行分析,以确定该损伤的性质和形成原因。结果表明：轮齿的损伤为表面接触疲劳剥落,偏载导致轮齿表面局部应力过大是剥落产生的主要原因。

简介：某发动机用游星齿轮轴承在工作过程中发生失效，保持架断裂，滚棒、滚道磨损。本文对失效保持架、滚棒、中间齿轮轴进行了断口形貌观察、金相组织及硬度检测、化学成分分析等工作。分析结果表明，保持架的断裂性质为疲劳断裂，滚道的损伤性质为接触疲劳。游星齿轮轴承的失效主要与轴承组件中应力不均匀、局部应力过大有关。

简介：发动机返厂检查发现上垂直锥齿轮及轴承磨损严重。为分析齿轮和轴承失效的原因,对故障件进行了外观检查、电镜观察、成分分析、硬度检测和金相分析,并通过对结构的受力状态分析和外场调研,对故障件磨损性质、故障原因进行了综合分析与讨论。结果表明：上垂直锥齿轮及轴承的失效模式是接触疲劳磨损,而导致轴承和上垂直锥齿轮发生接触疲劳磨损的主要原因是由于启动冲击载荷较大。严格控制外场起动电源车起动特性,并严格控制制造和装配质量,有效地预防了齿轮磨损故障。

简介：针对齿轮故障特征提取和状态识别困难的问题，提出一种基于排列熵和连续隐马尔可夫模型（CHMM）的齿轮故障诊断方法。首先对提取的目标齿轮啮合信号作降噪处理，再采用排列熵算法进行分析，提取排列熵均值、方均根、最大值、最小值作为特征量输入到CHMM中训练和识别，通过对比最大对数似然概率值来确定齿轮的故障。最后在变速箱齿轮故障模拟试验台上，对正常、轻微磨损、严重磨损和断齿4种齿轮状态进行试验验证，结果表明该方法能有效地对齿轮故障进行诊断。

简介：某发动机累计工作66min后,传动轴齿轮上有两个齿发生了断裂,与其相配合的片齿轮未发现任何损伤。对传动轴齿轮和片齿轮的齿形、齿向进行了检测,结果表明,传动轴齿轮和片齿轮的齿形和齿向参数符合技术要求。对传动轴断齿的宏微观特征进行了观察与分析,并对传动轴和片齿轮的渗层深度、金相组织进行了检测。结果表明,传动轴断齿的断裂性质为疲劳断裂,传动轴齿表面硬度偏低和片齿轮表面硬度偏高导致传动轴齿表面接触疲劳剥落,传动轴齿轮表面渗层出现的连续网状氮化物是促进其疲劳断裂的又一个影响因素。建议完善传动轴和片齿轮的表面处理工艺参数,加强控制工艺过程。

简介：由于存在多种可能的失效模式及多个可能的失效部位，齿轮可靠性问题是一个系统可靠性问题。在齿轮的失效概率与可靠性分析中，需将其作为一个串联系统对待。同样重要的是，由于各齿根（弯曲应力最大部位）及齿面（接触应力最大部位）分别处于相同的载荷环境之下，且弯曲应力与接触应力也存在内在的联系，各薄弱部位（各齿的齿根和齿面）的失效不是完全独立的，不能做“各齿、各失效模式是相互独立的”这样的假设，这使得传统的系统可靠性模型不再适用。本文以齿轮失效分析为背景，采用次序统计量建立了齿轮的失效概率计算模型。

简介：发动机38CrMoAlA离合器齿轮在工厂试车后，磁粉检测发现靠近齿轮端面的杆部有3条磁痕缺陷。通过对齿轮上的磁痕缺陷进行外观检查、电镜观察、金相检查、化学成分分析和断口观察，并抽取了1件新品齿轮进行了故障模拟再现，确定了磁痕缺陷的性质及产生原因，并采取了有效措施。结果表明：磁痕显示的原因与该位置存在裂纹有关；由于离合器齿轮在机加磨削过程中存在较大的残余应力，在试车工作应力的诱发下，导致了一次性裂纹的产生。通过改进加工工艺和低温退火工艺可解决该故障问题，对于以后齿轮故障问题的解决和处理有一定的借鉴和指导作用。

简介：基于LABVIEW的虚拟仪器平台建立数据采集系统，实现了对齿轮进行全生命周期实验过程中采集到大量振动信号数据，提出使用时域分析法（时域同步平均）与频域分析法（功率谱）相结合的信号处理方法对振动信号数据按齿轮可能出现的各种运行状态加以分类，从而有重点的应用倒频谱法对已经出现故障的齿轮箱振动信号进行分析，倒频谱的边频带频谱识别能力有助于研究啮合频率及边频特征，进而准确诊断出齿轮故障性质，并定位出故障齿轮。实验结果得到的齿轮各阶段运行状态数据在工程中很实用，具体涉及齿轮状态判断、故障阈值设定、故障识别及定位等用途。

简介：为了快速准确地对齿轮故障作出分类，结合隐马尔科夫模型（HMM）高效的模式分类能力，提出了基于细化谱（ZOOMFFT）和隐马尔科夫模型的故障分类方法。采用时域同步平均法从复杂信号中提取目标齿轮的啮合信号作为分析对象，对其进行细化谱分析，提取基频、倍频及其边频带幅值作为特征量输入到HMM中训练和识别，再通过对比对数似然概率值来确定齿轮故障类型。试验结果表明该方法可以有效地对齿轮故障进行分类。

简介：齿轮组件经500h工作后,有1个齿发生了断裂。通过断口宏微观检查、能谱分析,对断裂齿轮的金相组织、化学成分、硬度、表面粗糙度和烧伤情况进行分析,结合对加工方式跟踪,分析结果表明：该齿断裂性质为疲劳断裂,主要与砂轮磨削加工中产生的镶嵌物有关,结合加工生产实际,建议减少磨削进给量,使用合适的冷却液,必要时加以放大镜以及体视显微镜进行检查,尽量避免或减少镶嵌物的产生。

简介：风电机组状态监测部位多,数据分析工作量大,人工故障识别的方式使得风电机组状态监测报告滞后.本研究提出一种基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱失效自动识别方法,针对风电机组转速不平稳的特点首先对齿轮箱振动加速度信号进行时频分析得到机组的瞬时转速,然后进行阶比处理将等时间间隔信号序列重采样转换成等角度间隔信号序列,频域变换后选择一倍啮合频率和两倍啮合频率幅值较大值,计算调制间隔为转频的多频率点幅值累加和,再将与较大啮合频率处的幅值调制比率作为特征值表征齿轮箱的失效状态.恒速和变速风电机组齿轮箱振动数据分析结果都表明该特征值具有良好的故障与正常状态区分能力,且不同转速下该特征值具有稳定性.