斜齒輪減速機小波變換理論。結(jié)合實例我們可知斜齒輪減速機小波變換對于齒輪故障的定位要優(yōu)于傳統(tǒng)的快速傅里葉變換。其小波變換在高頻段中有較好的時間分辨率和較低的頻率分辨率。對于包含多種頻率的諧波和微小突變信號，使用小波變換理論對于沖擊信號進行定位的精度要高于FFT，這說明齒輪減速電機小波變換是區(qū)分高頻域中瞬時沖擊的有力工具。通過實例分析說明，斜齒輪減速機小波變換能夠成功的檢測和定位減速機中的故障。這個研究說明小波理論在檢測減速機故障中的有效性，同時也說明它也是種監(jiān)測齒輪減速電機運行工況的較好工具。目前，小波理論廣泛的應(yīng)用于信號處理，圖像處理，模式識別，地震學(xué)以及機械故障診斷中。狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的主要內(nèi)容包括故障信號的檢測，故障診斷和早期故障預(yù)測診斷等。傳統(tǒng)的振動故障診斷主要是基于頻譜分析的方法，小波變換得出的時頻圖是分析故障信號奇異性的有效工具，為斜齒輪減速機的故障監(jiān)測和診斷提供了新思路。在介紹小波變換理論和時頻三維圖的基礎(chǔ)上，通過對齒輪減速電機振動情況進行分析，結(jié)果表明時頻三維圖不僅能直觀檢測信號中的微弱奇異成分，而且還能有效地對故障進行早期故障監(jiān)測等。
長期以來，對于斜齒輪減速機的振動故障診斷方法，主要是采用振動頻譜分析的方法，通過利用提取出來的頻率特征進行分析和計算來區(qū)分判斷故障的類型?，F(xiàn)有的故障診斷方法如模糊數(shù)學(xué)診斷方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法、專家系統(tǒng)診斷方法等，大多數(shù)還是基于振動的頻譜特征來實現(xiàn)。齒輪減速電機基于傳統(tǒng)傅立葉變換的頻譜分析對于平穩(wěn)的、周期信號分析是十分有效的。對于大型復(fù)雜的傳動設(shè)備，在實際工程中，當(dāng)故障發(fā)生時，振動信號般表現(xiàn)為非平穩(wěn)和非周期的特征，此時，傳統(tǒng)的傅立葉變換已經(jīng)無法完全滿足分析要求。斜齒輪減速機小波變換在時域和頻域內(nèi)同時具有局部化能力，是分析故障信號奇異性的有效工具，利用齒輪減速電機小波時頻圖能直觀表示出信號中的微弱奇異成分，可以成功提取信號中的微弱奇異特征，為斜齒輪減速機故障診斷提供了新的方法和手段。小波變換的含義是把某稱為基本小波的函數(shù)作位移后，然后在不同尺度下與待分析信號作內(nèi)積，小波變換可以看作是求信號或函數(shù)在各種尺度平移信號上的投影，齒輪減速電機增速箱的振動情況可能是由于軸的不平衡、不對中所引起，當(dāng)高速旋轉(zhuǎn)時其同軸度不夠好，同時影響了齒輪 Z1 和 Z2 的嚙合狀況，導(dǎo)致在通道處的振動信號亦出現(xiàn)調(diào)制現(xiàn)象，由此使得增速箱的振動加大，產(chǎn)生了周期性振動現(xiàn)象。建議檢查軸的同軸度，是否對中，齒輪 Z1 和 Z2 的嚙合情況等。斜齒輪減速機振動故障信號進行了分析研究，結(jié)果表明利用小波變換得到的時頻三維圖不僅能夠診斷出振動故障結(jié)果，而且還能夠清楚地給出時頻分布情況。該方法為齒輪減速電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷提供了新的手段。/nmrvjiansuji.html

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