广州高空车出租，广州高空车租赁，白云高空车出租租赁 如何基于小波理论分析高空车用减速器振动信号？ 小波变换具有良好的多分辨率时频域识别特性，可以通过调节时间窗和频率窗的大小，从不同尺度上对信号进行观察。在旋转机械的运转过程中，会产生大量伴随着噪声的非平稳信号。对于非平稳振动信号的识别分析，小波变换理论显示出极大的优越性，并能够有效地消除噪声，从信号中提取特征信息。高空车用减速器作为一种高精密减速器广泛应用于工业机器人领域，由于其结构紧凑复杂，在振动试验中，存在较多激励源，运行过程中产生的振动信号会被大量噪声干扰，影响真实的振动信号被识别。如何有效地从含有噪声的振动信号中识别和提取出更加准确和真实的故障特征成为一个亟待解决的问题。目前，利用小波变换对信号的分解和重构特性对旋转机械进行故障诊断；提出一种多小波变换融合方法对行星减速器进行早期故障诊断， 利用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ小波对谐波减速器的振动信号进行了分析。但是关于高空车用减速器振动信号小波分析的研究并不多见。本文介绍了小波变换理论及其信号识别和降噪分析原理，应用小波变换理论对国产ＳＨＰＲ－２０Ｅ型高空车用减速器的振动信号进行分析，并对振动信号进行识别和降噪分析。验证了小波变换理论在高空车用减速器振动信号分析中的有效性，为高空车用减速器故障诊断和早期故障信号识别的研究提供了参考价值。
小波变换的思想与傅立叶变换的思想相似，傅立叶变换是将信号的谐波函数进行线性叠，而小波变换则是将信号的小波函数进行伸缩和平移。小波分析与传统信号分析方法不同的地方，是信号分析的对象从时间参数转变为尺度参数和时移参数，这使信号分析的视角从单维度转变成多维度。在频域分析的频率轴上，通过改变尺度参数ａ可以改变取样窗口的位置和取样窗口的形状；在时域分析的时间轴上，通过改变时移参数可以改变取样窗口的位置。这就可以通过调节时间窗和频率窗的大小，从不同尺度上对信号进行观察，识别出信号的近似和细节信息，满足了小波变换对时域和频域进行局部化的分析的要求。
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Ｍａｌｌａｔ算法从空间的概念形象地说明了小波的多分辨率特性，可以从大到小的尺度上观察到由远及近的图像。Ｍａｌｌａｔ算法是对振动信号进行小波分解的一种常用方法，将分析的振动信号逐层进行分解。通过小波分解，可以减少信号的信息量，以得到低频系数来和己有的高频系数对信号进行重构。利用Ｍａｌｌａｔ重构算法可对信号进行重构。重构的过程可描述分解算法的逆过程。振动信号通过Ｍａｌｌａｔ分解算法进行分解得到小波系数，再利用Ｍａｌｌａｔ重构算法对信号进行重构。小波分解可以得到低频信号，并和已有的高频信号通过Ｍａｌｌａｔ重构算法（式５．５）对振动信号进行重构还原。信号通过重构，可以提高分辨率，因为每经过一次重构，信号的数据量会增加一倍。在重构过程中，通过阈值将含有噪声信号的小波系数设为零，就可以有效地去除噪声，实现信号的降噪。
工程实际中，振动信号往往含有大量的非稳态成分，它们是振动信号中重要特征，例如突变、偏移等。在分析这类时变信号时，需要观察信号在某一时间上的频域信息或某一频域上的时间信息。小波分析则可以将信号分解到几个不同的频带上，在多个频带上对信号进行分析和观察。本文采集了ＳＨＰＲ－２０Ｅ型高空车用减速器在５００ｒ／ｍｉｎ转速下，空载时产生的振动信号。将轴向、水平、竖直方向上的振动信号作为典型信号，输入到计算机中进行小波变换，并基于小波理论对信号进行了识别分析和降噪分析。通过小波变换可以对信号进行分解，改变尺度参数和时移参数，以不同的视角去观察信号。在采样频率为５００Ｈｚ时，振动信号的多层小波分解图。振动信号被分解成５个细节信号和１个逼近信号，ＳＲ表振动信号的原始波形图，ａ５代表分解到第５层的逼近信号，ｄｌ---ｄ５代表分解第１到第５层各层的细节信号。可以观察到信号峰值前后的信号具体的变化，尤其从信号分解到第５层的逼近信号中，可以看出测点１的突变信号大部分集中在轴向的正方向上，而测点３的突变信号大部分集中在水平方向的负方向上。另外，测点１在小波分解到第５层时可以明显地观察到信号的周期性，而测点２在在小波分解到第４层时就可以明显观察到信号的周期性。测点２的原始信号比较平稳，无法明显观察到振动信号中的一些非稳态信号。但是振动信号经过多层小波分解后，测点２分解到第３层开始就可以明显分别出信号中的一些峰值及周期性变化。测点１---测点３的振动信号在分解到第５层时都可以明显分辨出高频部分，显示振动信号存在奇异点。这说明小波分解可以逐层减小信号的信息量，对信号的时域进行局部化分析。通过小波变换，可以观察信号中是否存在奇异点或突变点并判断奇异点或突变点出现的位置。
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