正常轴承5.24×10-，9.68×10-7内图点蚀6.19×10-3,4.86×10-3 外圈点蚀1.36×10-2,1.89×10-2 从定量计算可看出：(1)故障轴承G1。值比正常轴承G10值大102~10*倍。从而可看出 G,对轴承故障敏感。G,越小，Green函数衰减越快。(2)正常轴承G1o值在1×10-7~100× 10-7范围内；内圈点蚀轴承G1值在1×10-8~10×10~3范围内；外圈点蚀轴承G1,值在1× 10-2~10×10~2范围内 由此可根据G1。值分析判断轴承故障的部位。 另外，对齿轮疲劳点蚀故障信号在建立AR(40)模型后计算出Green函数，发现函数峰值 间隔反映了齿轮啮合频率及其谐波的周期，Green函数的周期规律对齿轮状态很敏感。还有 资料证明，G,可以作为一个有效的特征量诊断板壳结构有无裂纹，G,对裂纹的存在相当敏 感。G,的衰减速度与磨削系统的稳定性程度密切相关。 4结 论 Green函数反映了系统的动态特性，用G;对轴承和齿轮点蚀及板壳结构有无裂纹的诊断 都比较敏感，可结合不同设备的不同故障探讨其定量诊断标谁。 参考文献 1杨位钦，顾岚。时间序列分析与动态数据建模。北京：北京工亚学院出版社，1986 年 2喻金平。滚动轴承状态监测及故障诊断，北京钢铁学院采矿系硕土论文，1988 3应怀樵。波形和频谱分析与随机数据处理。北京：中国铁道出版社，1985年 e 291正常轴承 外圈点蚀 。 一 ， 。 一 ， 一 一 艺 内圈点蚀 。 一 ， 理 。 又 一 ’ 从定量计算可 看出 故障轴承‘ 。 值比 正常轴承 。 值大 ‘ 倍 。 从而 可 看出 ‘ ，对轴承故障敏 感 。 ，越小 ， 函数衰减越快 。 正常轴承‘ ， 。 值 在 一 。 一 一 。 范围内 内圈点蚀轴承 ， 。 值 在 一 一 “ 范 围内 外圈点蚀 轴承 ， 。 值 在 一 一 “ 范围内 由此可 根据 。 值分析判断轴承故障的部位 。 另外 ， 对齿轮疲劳点蚀故障信号在建 立人 模型后 计算出 函数 ， 发现 函数峰值 间隔反映 了齿轮啮合频率及其谐波 的 周期 ， 函数的 周期规律对齿轮状态很 敏 感 。 还有 资料证 明 ， 河以作为一个有效的 特征量诊断板壳结 构有无裂纹 ， ，对裂纹的存 在 相 当敏 感 。 ，的衰减速度与磨 削 系统的 稳定性程度密切相 关 。 结 论 函数 反 映了 系统 的动态特性 ， 用 ，对轴承和齿轮点蚀 及板壳结 构有无裂纹的诊断 都比 较敏 感 ， 可结 合不 同设备的不 同故障探讨其定量诊断 标准 。 杨位钦 ， 年 喻金 平 。 应怀樵 。 参 考 文 献 顾岚 时 间序列分析与动态数 据建 模 北京 北京工业学 院出版社 ， 滚动轴承状态监测 及故障诊断 ， 北京 钢 铁 学院采矿 系硕士 论文 ， 波形和频谱分析与 随机数据 处理 。 北京 中国铁道出版社 ， 尽 年 落