对风机传动系统的典型故障类型展开系统研究，并对其形成机理进行分析，针对不同故障，采用基于振动信号、声发射、电流信号等多种诊断方法，结合模式识别和算法提升故障识别精度。
引 言
风机的传动系统主要涉及齿轮、轴承以及联轴器等部件，这些部件出现故障时，有可能引发异常振动以及传动效率降低等情况，甚至会造成设备停机。
当下故障诊断技术已成为保障风机高效运转的关键研究领域，本文依据传动系统的结构特性，剖析齿轮、轴承以及联轴器的常见故障种类及其产生的原理，并研究故障诊断方法，以期提高故障检测的精确程度，为传动系统的健康监测与智能维护提供了关键的参考依据。
风机传动系统故障概述
风机传动系统由于工况环境较为复杂且处于高负荷运转状态，极易受到各类因素的作用，使关键部件出现性能衰退情况，严重时甚至会失效。高强度运行引发的机械磨损、环境因素导致的腐蚀、润滑不良造成的摩擦增大，均会对传动系统的稳定性与可靠性产生影响。
典型故障类型：风机传动系统中齿轮故障较为多见，主要体现为齿面出现磨损、点蚀、断齿以及齿根裂纹的情况。
齿轮长时间运转会导致表面材料剥落，导致齿轮在啮合时接触应力变大，引发疲劳失效状况，润滑条件变差或者颗粒污染不仅会加重齿面的磨损程度，还会缩短齿轮的使用期限。
轴承是支撑旋转部件的关键部件，常见故障有疲劳剥落、滚动体、保持架损坏以及因润滑不好引发的过热现象。
在高负载和高速旋转状态下，滚动接触区域会承受周期性应力作用，长时间积累会使表面产生微裂纹，裂纹扩展后会形成剥落坑，导致轴承性能下降。
联轴器与轴系不对中故障一般是由于安装误差、热膨胀变形或者运行时受力不均衡导致轴心线偏移，轴的偏移会使旋转部件间出现附加载荷，出现振动增大以及联轴器异常磨损的问题。
在复杂工况条件下，轴系的角度和位置误差可能引发更严重的扭振问题，不利于传动系统的运行的稳定性。
典型故障形成机理：齿轮故障的形成机理主要和材料疲劳、摩擦磨损以及润滑失效等因素相关。
齿轮表面在循环载荷的作用下会经历应力累积的过程，局部区域长时间受到剪切应力的影响，最终导致疲劳裂纹出现。
裂纹在持续扩展时，表层材料会渐渐剥落，形成点蚀或者剥落坑。
润滑油膜的厚度以及稳定性会直接对齿轮的摩擦状态产生影响，当润滑油中混入污染颗粒或者油膜遭到破坏时，金属表面会直接接触，导致磨损加剧，加快故障发展。
轴承故障的形成一般是由接触疲劳、润滑不良以及热膨胀效应共同作用造成的。滚动体和滚道之间的接触区域承受周期性交变载荷，使材料内部微观结构发生改变，最终形成疲劳裂纹。
润滑油劣化会使轴承表面的油膜厚度减小，增加接触应力，加快剥落和磨损过程，在高温环境下，轴承材料的热膨胀不均匀可能引发间隙变化，导致异常振动以及运转不稳。
联轴器与轴系不对中故障的形成和安装精度、运行载荷变化以及系统刚度紧密相连。
在安装过程中，轻微的对中误差可能在长期运转中不断积累，导致轴承和联轴器承受额外的弯矩和径向力。而在运行过程中，风机的负载波动会导致轴系受力不均，加重轴的挠曲变形，使扭振问题变得更严重。
齿轮故障诊断方法
齿轮在传动系统中长期运行的过程中，因波动、润滑条件改变以及材料疲劳等诸多因素，有可能出现各异形式的故障，因此，精准识别故障状态对保障设备稳定运作意义重大。振动信号分析：在齿轮运转的整个过程所产生的振动中，蕴含着极为丰富的故障相关信息，如机械冲击、齿面损伤以及啮合出现不良等这些情况，均会使信号特征发生相应的变化。
信号在时域方面呈现出冲击成分有所增加的情况，而在频域方面则体现为特定成分出现提高或者衰减的情形，如使用小波变换、包络分析以及经验模态分解等一系列方法，可有效地提取出振动信号中的故障特征，对识别齿轮的状态提供一定的帮助。
啮合频率以及其频频成分在故障诊断过程中有相当关键的作用，借助对特征频率的变化开展分析，可判断齿轮是否存在断齿、点蚀或者偏磨等问题。
声发射信号分析：齿轮在运行期间，因材料表面出现疲劳状况、裂纹不断扩展、存在摩擦滑移的现象，会释放出高频弹性波信号，声发射技术可有效地捕捉这些微弱信号，并将其用于故障诊断工作中。
声发射信号的特征涉及信号幅值、事件发生率以及能量分布等方面，不同类型的故障会在声发射信号中呈现出独特的模式。
鉴于声发射信号频率比较高，一般需要运用高灵敏度传感器来进行采集，还要结合模式识别方法对信号进行分类以及分析， 把时频分析和特征提取技术相结合，可提高声发射信号在齿轮故障诊断中的应用成效。
电流信号分析：齿轮传动系统的运行状况会给电机的负载特性带来影响，因为齿轮故障引发的机械振动以及转矩波动会导致电流信号出现变化。
电流信号分析方法利用检测电机输入电流的频谱特点，可辨别齿轮啮合异常、齿面磨损以及裂纹扩展等故障，电流信号的变化主要体现于特定频率分量的幅值改变，运用短时傅里叶变换、小波分析等手段，可提取和齿轮故障相关的特征信息。
与传统的振动信号分析相比，电流信号分析有传感器安装简便、适用于封闭系统等优点，在风机传动系统的故障诊断中具有较大的应用潜力。
轴承故障诊断方法
轴承在机械系统中承受着繁杂的载荷工况，长时间运行可能会引发疲劳剥落、润滑欠佳以及保持架损伤等一系列问题。
故障出现时经常伴随着振动、温度以及信号特征的改变，可通过信号分析以及监测技术来评估轴承的健康状态。
时频域特征提取：在轴承运行过程中，转速出现改变、载荷发生变化以及润滑状态产生变动，这些因素都会对信号的特征造成影响。
为了精准地提取出故障特征，需要在时域以及频域两个方面开展联合分析，时域特征主要呈现的是信号的整体趋势走向，覆盖了如均方根值、峰值因子以及峭度等一系列参数，这些参数可对轴承振动幅值的变化情形给予表征。
而频域分析则借助傅里叶变换，提取出轴承运行时的特征频率。不同类型的故障会在特定的频率 位置产生谱峰信号，鉴于故障信号有非平稳的特性，应用如短时傅里叶变换、小波变换这类时频分析方法，可提高特征提取的精准程度，强化故障识别的能力。
模式识别：在故障的早期阶段，单纯依靠简单的阈值判断往往难以识别故障，需要结合模式识别方法来对不同的故障状态加以分类。
当完成特征提取后，可使用机器学习算法开展模式分类工作，常见的方法有支持向量机、神经网络以及随机森林等。
特征数据在经过降维和标准化处理后，模式识别算法可从历史数据中学习不同故障类型的分布情况，实现自动分类以及故障预测。
基于深度学习的神经网络可以提取更深层次的特征，提高对复杂工况下轴承故障的识别能力，将数据驱动的模式识别方法相结合，有效减少环境噪声对诊断结果的影响，提高系统的鲁棒性。
温度监测：轴承在长时间持续运转的过程中，摩擦现象、载荷出现的变化以及润滑状态逐渐恶化的情况，都会导致温度的不断上升。
而温度监测可提供一种非侵入式的故障诊断方法，如热敏电阻、红外测温仪等传感设备，可采集轴承表面或者内部的温度数据，并通过对温度趋势的分析来判断轴承是否处于正常状态。
温度信号发生的变化，一般会受到多种因素的作用，需要结合实际运行工况对相关数据展开分析，依据阈值设定的温度报警， 可在温度超过设定数值的时候触发预警。
基于数据驱动构建的温度预测模型，可结合过往历史数据以及环境因素等，实现对故障的提前预测，将温度监测与振动信号分析相互结合起来，可提高故障诊断的可靠程度，避免因仅依据单一信号分析而造成的误判情况出现。
联轴器与轴系不对中故障诊断方法
联轴器身为连接旋转机械的关键部件，它的对中状况直接作用于轴系的运行稳定程度，一旦轴系出现不对中情况，便有可能引发振动异常、扭矩波动以及局部应力集中等问题，对设备的使用期限产生影响。
为了有效辨别不对中故障，可以运用动力学分析、振振监测以及位移信号分析等方式，从多个角度来评估轴系的状态情况，并借助数据分析手段提高诊断的精确程度。
转子动力学分析：轴系如果出现不对中状况，便会对转子的动力学特性产生影响，造成转速出现波动、振动响应提高、轴承受力出现异常的情况。
通过建立转子动力学模型，可对轴系在不对中情形下的运行特征进行分析，还可以评估其对系统稳定性所产生的影响。
动力学分析一般覆盖临界转速计算、振型分析以及不平衡响应研究等内容，不对中故障的存在可能会导致特定阶次的振动幅值增大，对系统的长期可靠性造成影响。
有限元方法以及多体动力学仿真可用来计算轴系的动力学参数，再结合实验数据对模型加以修正，以此提高分析的精度。
扭振监测：联轴器出现不对中情况时会引发轴系内部产生扭振现象，在扭矩传递过程中有可能出现周期性的波动，对设备运行的平稳性造成影响。
扭振监测主要依靠测量轴系的扭矩变化，对其频率特征以及幅值变化状况展开分析，高精度扭矩传感器可实时采集轴的扭矩信号，并结合频谱分析方法来识别异常波动。
在信号处理过程中，采用小波变换、希尔伯特变换等方法提取扭振特征，以此提高对不对中故障的识别能力。
结合扭振监测得到的结果，判断轴系的动态特性发生的变化，对联轴器的安装精度进行优化。
位移信号分析：轴系之间若存在不对中情况，那么会导致转子运行时的轨迹出现异常状况，而轴承座以及联轴器处产生的信号，能够反映出轴系的对中状态。
对信号的测量，一般会采用电涡流传感器或激光测距仪来进行，借助对轨迹变化的监测，分析不对中现象对轴系运动所造成的影响。
当处于正常对中状态时，轴的位移信号会呈现出稳定的周期性特点，但一旦出现不对中故障，就可能导致特定方向的振动幅值有所增大，还会引发偏移情况。
将时域和频域分析方法结合起来，便可提取出轴系的不对中特征，并依靠数据建模使故障识别更准确。
结 语
本文聚焦于风机传动系统的故障诊断技术，对齿轮故障、轴承故障以及联轴器不对中的形成机理展开了系统分析，同时，探讨了基于信号、声发射以及电流信号的多种诊断方法。
研究表明，不同的信号分析技术可有效地识别各类故障特征，为系统维护提供可靠的依据，将模式识别和智能算法相结合，可提高复杂工况下的故障检测精度。
参考文献：略
作者简介：陆琪琳，男，1989年10月生，汉族，浙江宁 波人，本科，工程师、技术部部长，研究方向：特种风机。