由于齿轮具有较强的载荷能力和较高的精度,广泛应用在各种旋转设备和往复式设备中。无论从机理研究还是现场应用上都表明齿轮振动涉及到很多非线性因素,因此针对目前齿轮故障图谱研究大多停留在分析频谱的边频带上,而对于故障信号的非线性特征图谱研究则不多,本文采用非线性信号处理方法,建立齿轮故障特征图谱,判断运行状态,主要研究内容如下:　　(1)基于数学形态学的振动信号降噪。形态学滤波器可以有效地剔除脉冲、降低随机噪声干扰的同时保留信号原有特征。本文设计了一种开－闭和闭－开组合式形态滤波器对振动信号进行降噪处理,分析其频谱图形可以看到该滤波器在降低噪声干扰的同时,一定程度上体现了齿轮故障特征频率。　　(2)基于形态小波包理论的齿轮振动信号分解。本文采用形态小波包对信号进行分解,分析齿轮振动信号各频带故障图谱。结果表明,采用形态小波包分解能够反映低、高频带图谱故障特征,该图谱中虽然仍存在一定的噪声干扰,但可以判断齿轮运行状态。　　(3)基于双谱理论的齿轮振动信号分析。对经过形态小波包分解后的信号进行双谱分析,观察其故障图谱,分析其特征频率。结果表明,采用双谱分析后的图谱能够有效地降低信号噪声干扰,提取特征频率,判断齿轮正常、齿面磨损和齿根裂纹三种运行状态。