针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将阶次跟踪、角域平均和连续小波变换相结合，提出了基于角域平均和连续小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样，再对时域信号进行等角度重采样，转化为角域平稳信号，然后对角域信号进行角域平均，以消除干扰噪声的影响，最后对角域平均信号进行连续小波变换，根据小波幅值图和相位图，就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障状态。

本文采用振动诊断法，在对汽车发动机进行结构及其典型故障分析，以及对振动信号的时域、频域及小波包进行深入分析的基础上，针对现场实测的EQ6102汽油型发动机机体表面振动信号与气缸盖固紧螺栓振动信号，提出了该型发动机的故障诊断流程，即对所测振动信号进行相关分析，根据发动机机体振动信号的频率特性，确定出故障气缸;然后对该故障气缸进行时域分析，得出峭度参量是汽油发动机故障的敏感时域参数;接着对该故障信号进行频域分析，由随转速增加的频率图及柴油发动机的典型故障定性分析确定出该发动机的故障类型;最后对该故障信号进行小波包分析，确定该种故障的特征频带。通过上述分析确定的发动机故障敏感参量，可以为神经网络等模式识别提供较为准确的特征参量。 关键词:汽车故障诊断；神经网络；系统仿真

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