S系列减速机液压元件使用原理。平稳随机过程在时间上是无始无终的，即它的能量是无限的，本身的傅里叶变换是不存在的，但功率可能是有限的，可用蜗轮蜗杆减速机功率谱密度函数从统计的角度来描述随机信号的频域特性，平稳随机过程统计特征的计算要求信号i无限长，而实际上只能用一个样本，即有限长序列来计算。因此所得的计算值不是随机信号真正的统计值，而仅仅是一种估计。蜗轮蜗杆减速机离散随机过程的统计特征计算的基本方法也即幅值域特征参数估计对平稳随机信号进行时域描述：统计描述法把动态信号分成随机、周期和瞬变 3 种成分。若随机成分来源于大量、独立、作用微弱的因素之效果，则将呈正态分布；周期成分是S系列减速机系统在正常状态或故障状态的周期性表现；瞬变成分仅在某段时间内出现。在蜗轮蜗杆NMRV减速机简单情况下，可根据动态信号的统计特征(例如各阶矩)识别系统状态。就是通过S系列减速机一些具体的幅值域特征参数(如均值、均方值、均方根、峰值、峭度等)来对信号进行分析和估计。
S系列齿轮减速器供油系统的液压元件都是为长期无故障运行而设计的，它们仅仅只需要少量的维护工作。但是这些维护是确保系统无故障运行所必要的，经验表明系统的大多数故障和损坏是由于油里的杂质、不正确的维护以及错误用油而引起的。蜗轮蜗杆减速机检查与维护的范围和周期通常在系统所使用类型的减速机表格中详细说明。工厂应专门准备一本记录本，定期记录S系列减速机的工作时间、润滑油温度、油压、不正常的噪音以及加油和过滤器的更换周期等内容。
一般来说，蜗轮蜗杆减速机滚动轴承正常振动时的峰值指标为4～5。当滚动轴承出现剥落、裂纹、碎裂时，蜗轮蜗杆减速机峰值指标会达到10以上。所以用该方法也较容易对滚动轴承的异常作出判断。该方法的最大特点是；由于峰值不受蜗轮蜗杆减速机轴承尺寸、转速及载荷的影响，所以正常、异常情况的判断可以非常单纯地进行；此外，由于峰值指标不受S系列减速器振动信号的绝对水平所左右，所以S系列减速机传感器或放大器的灵敏度即使发生变化，也不会出现测量误差。S系列减速机倒频谱的应用解决了以往无法从常规的谱分析中直接识别故障特征频率的难题．倒频谱分析(又称二次频谱分析)，是近代信号处理的新技术，是检测复杂频谱图中周期性分量的有效工具。http://www.vemte.com/Products/S37jiansuji.html