广州高空作业车租赁，广州高空作业车出租，白云高空作业车出租租赁       高空作业车的减速器振动信号的识别分析方法??     高空作业车的减速器是一种典型的旋转机械，旋转机械设备在运行出现故障后，不可避免地会产生非平稳信号。所以在对旋转机械进行故障诊断时会面临大量的非平稳动态信号。如何对动态信号的非平稳性进行有效的识别分析是故障诊断的关键性问题之一。传统的傅立叶信号分析方法无法分析出信号的瞬变特征，而小波分析的信号识别能力较强，可以对信号的局部特性进行分析，提取信号的瞬时特征。本文基于小波变换对信号分析具有良好的多分辨率时频域识别特性，利用小波变换对对振动信号的时域和频域进行局部化分析。显示了小波分解后每一层时域信号对应的频域信息。因为上文己经说明测点２的振动平稳、振动量微小，其频谱分析无实际工程意义，所以频谱分析只针对测点１和测点３进行。

        测点１的振动原始信号出现了一个频率峰值且峰值出现在高频频带。测点１的振动信号在分解到第１层、第２层、第３层时，分别出现了２、３、２个较明显的频率峰值，并且峰值出现在不同的频率频带。例如振动信号分解到第３层时，出现了两个频率峰值，并且集中在低频频带，且低频频带出现峰值的频率值与ＳＨＰＲ－２０Ｅ型高空作业车的减速器的额定工作频率较接近。若只观察原始信号的频谱图，则在低频频带观察不到任何明显特征，这与振动信号分解到第１层时，出现了两个频率峰值，并且集中在高频频带有所不同。测点３的振动信号在分解到第１层、第２层、第３层时，在低频频带出现了若干个明显的峰值。从测点３原始信号的频谱图，可以观察到低频频带存在峰值，但是峰值信号不明显。经过小波多层分解，可以将低频频带的峰值信号放大观察，更加明显直观。通过以上分析可知，经过多层小波分解，可以识别出高空作业车的减速器振动信号从高频到低频的不同频带的信息。因为它们各自都包含了原信号的时间信息，所以说小波分析可以对信号进行整体观察和局部化识别分析，具有多分辨率识别的作用。

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        高空作业车的减速器振动信号的降噪分析,   机械设备故障诊断的基础是采集和分析振动信号，但采集的信号中不可避免地会包含各种干扰和噪声信号，只有有效地滤除掉干扰及噪声信号，获得有用信号，这样才有可能得到可靠的分析结果。小波降噪主要是通过小波分解的系数进行处理来完成，具体方法如下：（１）小波分解。首先选择一个小波，并且确定小波分解的层数ｍ对信号进行小波分解，得到ｎ层的小波信号；（２）高频系数处理。从第１层到第ｎ层每一层的高频系数，选择阈值进行处理。低于对应阈值的小波系数置为零，高于对应阈值的小波系数保留；（３）小波重构。根据处理后的高频系数和低频系数代回到式中，进行信号的重构，实现降噪。

          利用上述小波降噪原理对采集到的轴向、水平、竖直方向上的振动信号进行降噪处理，得到测点１、测点２及测点３振动信号小波降噪后的时域图。测点１振动信号中的噪声成分随着小波分解逐层被滤除，到第５层时就可以明显的观察到降噪后信号的周期性。 降噪后的信号分布比较均匀，更加符合工程实际。 测点２振动信号在小波降噪后的第５层时域图，可以看出降噪后信号有多个明显的峰值点，并且呈周期性分布，信号能量的突变可能意味着ＳＨＰＲ－２０Ｅ型高空作业车的减速器在早期工作中针齿轮处于磨合阶段或啮合出现了故障。结合上文得到测点２的振动稳定且振动量小的结论。 降噪后测点２的时域信息无较明显变化，进一步证明测点２的振动信号中含噪声成分较少。因此，小波降噪可以有效地去除振动信号中的噪声，提取出真实的信号信息。通过对小波降噪后的信号时域信息的观察，可以看出经过降噪后的时域信息可以不受噪声信号的影响，周期性更加明显，信号信噪比提高，有利于提取所需的特征向量。这可为高空作业车的减速器的振动信号分析提供参考依据。

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