可以看到,錐齒輪減速機(jī)原函數(shù)在t=1500 處是連續(xù)且光滑的,其階導(dǎo)數(shù)在此處連續(xù),但二階導(dǎo)數(shù)不連續(xù),這導(dǎo)致小波在t=1500 處發(fā)生劇烈的變化。由此可用小波找出二階導(dǎo)數(shù)不連續(xù)點(diǎn)的位置,說明齒輪減速馬達(dá)小波具有檢測(cè)到隱含在函數(shù)導(dǎo)數(shù)中的突變信息。綜上所述,近似信號(hào)a1~a5 逐漸的將兩個(gè)正弦波分離出來,因此小波分解的逼近信號(hào)反映了所分解信號(hào)的大致輪廓概貌和發(fā)展趨勢(shì)。從可以看出,經(jīng)db2 小波分解后的細(xì)節(jié)齒輪減速馬達(dá)信號(hào)d1~d5 清晰的顯示出了該信號(hào)的頻率間斷,因此我們從這些錐齒輪減速機(jī)信號(hào)上就能夠較好的判斷其信號(hào)突變點(diǎn)的出現(xiàn)時(shí)間和大概位置。這在我們對(duì)存在故障的復(fù)雜機(jī)械設(shè)備進(jìn)行瞬時(shí)沖擊信號(hào)檢測(cè)時(shí)提供了較為有力的幫助。而從對(duì)分段信號(hào)所作的頻域圖可以看出,我們只能僅僅知道該信號(hào)所含的大概頻率,而這只是齒輪減速馬達(dá)平穩(wěn)信號(hào)所具有的頻率,我們不能夠從圖上得知整個(gè)信號(hào)變化的規(guī)律,同時(shí)也不知道信號(hào)發(fā)生突變的時(shí)間及位置。 FFT 不能同時(shí)顯示時(shí)間和頻率的譜圖,這就給具體的診斷過程帶來了不便。由上可知,小波分析能更好的表示信號(hào)的全貌和發(fā)展趨勢(shì),同時(shí)其在突變點(diǎn)監(jiān)測(cè)上的優(yōu)勢(shì)使其越來越多的應(yīng)用在了非平穩(wěn)沖擊錐齒輪減速機(jī)信號(hào)的故障監(jiān)測(cè)當(dāng)中。而 FFT 由于其在齒輪減速馬達(dá)非平穩(wěn)沖擊信號(hào)分析中的不足,使得其應(yīng)用受到較大的局限,這就使得以小波分析為主要分析手段的時(shí)頻分析得到了普及。
錐齒輪減速機(jī)小波分析作為種全新的信號(hào)分析手段,在信號(hào)的特征提取方面具有傳統(tǒng)傅立葉分析無可比擬的優(yōu)越性,這主要表現(xiàn)在小波分析同時(shí)具有較好的時(shí)域特性和頻域特性,能聚焦到信號(hào)的任何細(xì)節(jié),齒輪減速馬達(dá)小波分析時(shí)所加的窗是面積定,長(zhǎng)寬可以改變,信號(hào)的正交分解是無冗余的,不存在能量的泄漏。所以小波分析是種很好的特征提取工具。無論錐齒輪減速機(jī)齒輪振動(dòng)信號(hào)還是滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)常常含有大量的噪聲,直接對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,故障特征頻率成分在頻譜圖上有時(shí)沒有突出顯示。為了能夠在齒輪減速馬達(dá)頻譜圖上凸顯故障特征頻率,常常須對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理,然后再進(jìn)行頻譜分析。錐齒輪減速機(jī)小波分析法是較為有效的信號(hào)降噪處理方法,它可以提取感興趣周期信號(hào),抑制噪聲與其它周期信號(hào)。另外,可用模擬或數(shù)字的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波、包絡(luò)檢波等處理,以提高信噪比,突出故障信息。/nmrvjiansuji.html


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