斜齒輪減速機小波變換理論。結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于傳統的快速傅里葉變換。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，小波理論廣泛的應用于信號處理，圖像處理，模式識別，地震學以及機械故障診斷中。狀態監測與故障診斷的主要內容包括故障信號的檢測，故障診斷和早期故障預測診斷等。傳統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上，通過對齒輪減速電機振動情況進行分析，結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分判斷故障的類型。現有的故障診斷方法如模糊數學診斷方法、人工神經網絡診斷方法、專家系統診斷方法等，大多數還是基于振動的頻譜特征來實現。齒輪減速電機基于傳統傅立葉變換的頻譜分析對于平穩的、周期信號分析是十分有效的。對于大型復雜的傳動設備，在實際工程中，當故障發生時，振動信號般表現為非平穩和非周期的特征，此時，傳統的傅立葉變換已經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作位移后，然后在不同尺度下與待分析信號作內積，小波變換可以看作是求信號或函數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，當高速旋轉時其同軸度不夠好，同時影響了齒輪 Z1 和 Z2 的嚙合狀況，導致在通道處的振動信號亦出現調制現象，由此使得增速箱的振動加大，產生了周期性振動現象。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監測與故障診斷提供了新的手段。/nmrvjiansuji.html

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