齿轮作为在工业生产中广泛采用的重要传动机构，因其结构紧凑、传动比大和效率高的优点而备受重视。据统计，大约25%的旋转机械故障与齿轮有关。因此，对齿轮的健康状态进行监测和故障诊断变得越来越重要。
在齿轮的故障诊断分析中，研究者们提出了多种方法，其中基于Chirp-Z变换（CZT）和局部均值分解（LMD）的边际谱分析方法是一种新近的研究方向。该方法综合了CZT在局部时频分析上的优势和LMD在非线性和非平稳信号处理方面的能力，能够更好地适应齿轮故障信号的复杂特性。
局部均值分解是一种处理非线性和非平稳信号的方法，它能够将复杂的多组分调幅和调频（AM-FM）振动信号分解为若干个具有物理意义的平稳分量，这些分量被称为产品函数（PF）分量。每个PF分量包含了原始信号的局部特征和信息。
通过LMD处理后，研究者将关注包含主要故障信息的PF分量进行Chirp-Z变换（CZT）的局部放大分析。CZT是一种快速傅里叶变换（FFT）的推广形式，能够通过改变参数来控制变换的频率分辨率，适用于分析具有线性调频特性的信号。在齿轮故障诊断中，通过CZT局部放大分析可以更精确地获取故障信号在局部的时频信息。
LMD边际谱的确定则是基于每个PF分量的瞬时幅度和瞬时频率信息计算得出的，它能够表征故障信号的整体分布特征。通过边际谱分析，研究者能够从整体上把握故障信号的特性，例如故障产生的频率成分以及它们随时间变化的趋势。
研究者们通过实验研究了该方法在模拟信号和齿轮裂纹故障信号上的应用效果，并通过高故障识别率证明了这种结合故障诊断方法的有效性。实验结果表明，结合故障诊断方法能够从局部和整体两个视角反映故障信号的变异和分布特性。
文章中还提到了旋转机械故障与齿轮之间的关系，以及相关领域学者对监测和诊断齿轮故障重要性的认识。齿轮一旦发生磨损、早期疲劳剥落或断齿等故障，其所产生的振动信号大多呈现为多组分的调幅调频信号。因此，对这些信号的分析必须能够适应其非线性和非平稳的特性，以准确地诊断出齿轮的故障。
总结来看，基于Chirp-Z变换和局部均值分解的齿轮故障诊断分析方法，在处理齿轮故障的非线性和非平稳信号方面展现出了新的潜力。通过对模拟信号和实际故障信号的深入研究，该方法在实验中显示出高准确率的故障识别能力，为齿轮故障的早期发现和处理提供了有效的技术手段。然而，该方法在实际应用中的性能，尤其是在噪声环境下对信号的鲁棒性，还需要进一步的验证和优化。
