平行轴减速机齿轮箱的振动信号通常是多种部件振动信号相叠加后的复合信号,因此发现齿轮箱的某一部件潜在故障就存在一定的难度。小波分析是信号检测淹没于复杂非平稳信号中故障信号的有力工具,本文运用了F系列减速机小波多分辨分析理论及包络谱分析法并结合实例有效的识别并提取了复杂振动信号中的故障信号。平行轴减速机被广泛应用于冶金设备的轧钢设备中,用以传递动力和改变速比,其故障将直接影响到整台设备的工作状况。平行轴减速机作为常用传动部件,其中的齿轮、F系列减速机滚动轴承和轴系的工作情况很复杂,各种典型故障一般并不以单一形式出现,而是F系列减速机多个故障同时发生。因此当其中某一部件发生故障时由于其他振动信号的干扰,很难显示出故障特征频率。从而给诊断工作带来较大困难。一些用于F系列减速机故障诊断的传统分析方法,如快速傅里叶变换 (FFT) 通过有限时间域上的一组复指数基函数与信号乘积的积分来表示。分析的频在假设信号是平稳的条件下才能有效地对机械故障进行诊断,而实际信号大多是非平稳的。平行轴减速箱小波变换克服了上述缺点,利用其空间局部化性质和多分辨分析,它可以在不同的时间分辨率下对信号进行分析。F系列减速机这些特性使小波分析能识别振动信号中的故障信号。
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