斜齿轮减速机小波变换理论。结合实例我们可知斜齿轮减速机小波变换对于齿轮故障的定位要优于传统的快速傅里叶变换。其小波变换在高频段中有较好的时间分辨率和较低的频率分辨率。对于包含多种频率的谐波和微小突变信号，使用小波变换理论对于冲击信号进行定位的精度要高于FFT，这说明齿轮减速电机小波变换是区分高频域中瞬时冲击的有力工具。通过实例分析说明，斜齿轮减速机小波变换能够成功的检测和定位减速机中的故障。这个研究说明小波理论在检测减速机故障中的有效性，同时也说明它也是一种监测齿轮减速电机运行工况的较好工具。目前，小波理论广泛的应用于信号处理，图像处理，模式识别，地震学以及机械故障诊断中。状态监测与故障诊断的主要内容包括故障信号的检测，故障诊断和早期故障预测诊断等。传统的振动故障诊断主要是基于频谱分析的方法，小波变换得出的时频图是分析故障信号奇异性的有效工具，为斜齿轮减速机的故障监测和诊断提供了新思路。在介绍小波变换理论和时频三维图的基础上，通过对齿轮减速电机振动情况进行分析，结果表明时频三维图不仅能直观检测信号中的微弱奇异成分，而且还能有效地对故障进行早期故障监测等。
长期以来，对于斜齿轮减速机的振动故障诊断方法，主要是采用振动频谱分析的方法，通过利用提取出来的频率特征进行分析和计算来区分判断故障的类型。现有的故障诊断方法如模糊数学诊断方法、人工神经网络诊断方法、专家系统诊断方法等，大多数还是基于振动的频谱特征来实现。齿轮减速电机基于传统傅立叶变换的频谱分析对于平稳的、周期信号分析是十分有效的。对于大型复杂的传动设备，在实际工程中，当故障发生时，振动信号一般表现为非平稳和非周期的特征，此时，传统的傅立叶变换已经无法完全满足分析要求。斜齿轮减速机小波变换在时域和频域内同时具有局部化能力，是分析故障信号奇异性的有效工具，利用齿轮减速电机小波时频图能直观表示出信号中的微弱奇异成分，可以成功提取信号中的微弱奇异特征，为斜齿轮减速机故障诊断提供了新的方法和手段。小波变换的含义是把某一称为基本小波的函数作位移后，然后在不同尺度下与待分析信号作内积，小波变换可以看作是求信号或函数在各种尺度平移信号上的投影，齿轮减速电机增速箱的振动情况可能是由于一轴的不平衡、不对中所引起，当高速旋转时其同轴度不够好，同时影响了齿轮 Z1 和 Z2 的啮合状况，导致在通道一处的振动信号亦出现调制现象，由此使得增速箱的振动加大，产生了周期性振动现象。建议检查一轴的同轴度，是否对中，齿轮 Z1 和 Z2 的啮合情况等。斜齿轮减速机振动故障信号进行了分析研究，结果表明利用小波变换得到的时频三维图不仅能够诊断出振动故障结果，而且还能够清楚地给出时频分布情况。该方法为齿轮减速电机状态监测与故障诊断提供了新的手段。http://www.vemte.com/nmrvjiansuji.html