斜齒輪蝸輪蝸桿減速機小波分析。斜齒輪蝸輪蝸桿減速機小波包多分辨分析、濾波及完全分解的優點，同時闡述了把小波包分解系數作為特征向量進行統計學上的計算并將結果用于減速機的故障診斷及類型識別，取得了良好的效果。實例說明該方法具有分析S系列減速機非平穩振動信號的能力，斜齒輪蝸輪蝸桿減速機具有高精度、高效率以及能準確定位故障部位的優點。S系列減速機利用小波包分解與重構這故障診斷技術可為維修提供初步的診斷結論和理論依據，為具體的檢修必將帶來許多便利條件。
斜齒輪蝸輪蝸桿減速機利用振動信號的時域分析法和頻域分析法對S系列減速機進行了狀態識別，其作用是在不同的時期對斜齒輪蝸輪蝸桿減速機的工作狀況進行了有效的評估，從振動時域分析到特征參數的分析以及簡易振動烈度的判別使得判別S系列減速機的當前工作狀態由定性的轉為定量的，從而為進步的S系列減速機故障診斷工作提供了診斷依據。上述方法在斜齒輪蝸輪蝸桿減速機的狀態監測與故障診斷及日常維護中都具有非常重要的意義。信號進行時頻分析來進行斜齒輪蝸輪蝸桿減速器的故障診斷，包括從復雜的故障信號中進行故障特征的提取，對混有背景噪聲信號的消噪等等。通過仿真實驗數據和實際數據的分析，說明小波變換在故障信號的特征量提取中起主要作用。信號奇異點的檢測、信號濾波、信號消噪、信號頻帶特征提取，這些都是故障信號分析中常用的方法，利用奇異點的檢測、多分辨率分析、S系列減速機小波包分析以及在小波系數基礎上的功率譜分析特點，對斜齒輪蝸輪蝸桿減速機信號進行處理，都具有獨特的效果，能有效地診斷故障的類型。
從根本上講，斜齒輪蝸輪蝸桿減速機小波分析有望取代傳統的傅立葉分析技術。目前已經有不少研究成功的將小波分析應用于往復機械的故障診斷，S系列減速機旋轉機械的碰-磨研究，主要應用領域為機械振動信息的故障征兆的特征提取。斜齒輪蝸輪蝸桿減速機小波分析在這些領域的應用方面說明小波分析的優越性，同時也說明小波分析理論應用的深度和廣度還遠遠不夠，S系列減速機小波分析優越的時域和頻域特性還沒有完全體現出來。因此，在實際應用中提出更多更廣的研究課題，進步研究拓展小波分析理論在斜齒輪蝸輪蝸桿減速機故障診斷領域的應用具有十分重要的理論和實踐意義。斜齒輪蝸輪蝸桿減速機小波變換是信號分析的有力工具，人工神經網絡更是能出色完成模式識別任務，而信號分析和模式識別正是設備故障診斷所依賴的兩個關鍵技術。因此，研究S系列減速機如何將二者完美的結合起來，應用于S系列減速機等機械設備的故障診斷，具有廣泛的應用價值。/Products/S67jiansuji.html

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