VEMTE致力于打造節(jié)能環(huán)保電機(jī)減速機(jī)電機(jī)
BKM075減速機(jī)的信號(hào)處理基礎(chǔ)。傘齒輪減速機(jī)的故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用是對(duì)故障征兆的提取和識(shí)別以及對(duì)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)價(jià)展開的。機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)研究的主要內(nèi)容，體現(xiàn)在機(jī)械設(shè)備故障診斷過程中故障機(jī)理的研究、K系列減速機(jī)故障信息的獲取、故障特征的提取、 傘齒輪減速機(jī)狀態(tài)的分析和診斷以及狀態(tài)信息的存貯與管理等。故障特征提取方法的研究是機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的關(guān)鍵。含有K系列減速機(jī)豐富狀態(tài)信息的機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)的特征提取是建立在信號(hào)處理的基礎(chǔ)上的。濾波技術(shù)、頻譜分析是傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法。近年來發(fā)展起來的數(shù)字濾波技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)估計(jì)技術(shù)、小波時(shí)頻分析技術(shù)等，大大豐富了信號(hào)處理的內(nèi)容。
傘齒輪減速機(jī)建立在信號(hào)處理基礎(chǔ)上的常用的特征提取方法有快速傅立葉變換、倒譜分析、短時(shí)傅立葉變換、Winger 分布分析、時(shí)間序列分析、時(shí)域模型分析、時(shí)頻分析、小波分析等方法。分析的目的是通過對(duì)運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)的處理，確定能很好的表征 傘齒輪減速機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征量。K系列減速機(jī)狀態(tài)分析和診斷方法的研究是設(shè)備診斷技術(shù)的核心，其實(shí)質(zhì)是個(gè)分類問題。比較常用的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)分析和診斷方法有狀態(tài)空間分析診斷法、函數(shù)診斷法、對(duì)比診斷法、統(tǒng)計(jì)診斷法、模糊診斷法、人工智能診斷法、遺傳算法診斷法等方法。其中對(duì)比診斷法是目前廣為應(yīng)用的方法。這種方法是事先通過計(jì)算分析、試驗(yàn)研究或?qū)?shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)歸納等方式，確定有關(guān)K系列減速機(jī)運(yùn)行狀態(tài)與特征量之間的關(guān)系，即建立特征量的基準(zhǔn)模式。在對(duì)設(shè)備狀態(tài)分析判斷時(shí)，只要將得到的特征量與基準(zhǔn)模式進(jìn)行比較，便可以確定機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法和人工智能診斷法是對(duì)比診斷法的延伸。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的并行計(jì)算能力和學(xué)習(xí)功能及聯(lián)想能力，很適合作 傘齒輪減速機(jī)故障分類和模式識(shí)別的工具。
傘齒輪減速機(jī)廣泛應(yīng)用于工業(yè)企業(yè)各生產(chǎn)部門，在大型設(shè)備中起著傳遞動(dòng)力和換向的作用。實(shí)際生產(chǎn)中，冶金工業(yè)中的軋鋼設(shè)備大多處在復(fù)雜的工作環(huán)境下運(yùn)行，K系列減速機(jī)許多設(shè)備經(jīng)受著復(fù)雜的工作負(fù)載(如在軋機(jī)的工作過程中，每次咬鋼、甩鋼都伴隨著較強(qiáng)的振動(dòng)沖擊現(xiàn)象)。承受時(shí)變負(fù)荷是影響軋鋼設(shè)備減速機(jī)工作過程的主要因素，由上述因素引起且導(dǎo)致傘齒輪減速機(jī)產(chǎn)生的故障將直接影響設(shè)備的運(yùn)行狀況以及產(chǎn)品質(zhì)量。并且K系列減速機(jī)的故障往往不易覺察，這就有必要對(duì)減速機(jī)這個(gè)復(fù)雜的整體實(shí)施故障診斷技術(shù)。研究K系列減速機(jī)的故障診斷技術(shù)，確定減速機(jī)故障齒輪或軸承的特征提取方法和可靠的故障識(shí)別方法，評(píng)價(jià) 傘齒輪減速機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)和使用部門提供可靠的判斷，以便改進(jìn)設(shè)計(jì)。通過對(duì)減速機(jī)故障診斷的研究，建立套適合于減速機(jī)故障診斷的分析方法，為減速機(jī)以及其它旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷和監(jiān)控系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)提供科學(xué)的理論依據(jù)。http://himier.com/Products/k47jiansuji.html
傘齒輪減速機(jī)建立在信號(hào)處理基礎(chǔ)上的常用的特征提取方法有快速傅立葉變換、倒譜分析、短時(shí)傅立葉變換、Winger 分布分析、時(shí)間序列分析、時(shí)域模型分析、時(shí)頻分析、小波分析等方法。分析的目的是通過對(duì)運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)的處理，確定能很好的表征 傘齒輪減速機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征量。K系列減速機(jī)狀態(tài)分析和診斷方法的研究是設(shè)備診斷技術(shù)的核心，其實(shí)質(zhì)是個(gè)分類問題。比較常用的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)分析和診斷方法有狀態(tài)空間分析診斷法、函數(shù)診斷法、對(duì)比診斷法、統(tǒng)計(jì)診斷法、模糊診斷法、人工智能診斷法、遺傳算法診斷法等方法。其中對(duì)比診斷法是目前廣為應(yīng)用的方法。這種方法是事先通過計(jì)算分析、試驗(yàn)研究或?qū)?shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)歸納等方式，確定有關(guān)K系列減速機(jī)運(yùn)行狀態(tài)與特征量之間的關(guān)系，即建立特征量的基準(zhǔn)模式。在對(duì)設(shè)備狀態(tài)分析判斷時(shí)，只要將得到的特征量與基準(zhǔn)模式進(jìn)行比較，便可以確定機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法和人工智能診斷法是對(duì)比診斷法的延伸。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的并行計(jì)算能力和學(xué)習(xí)功能及聯(lián)想能力，很適合作 傘齒輪減速機(jī)故障分類和模式識(shí)別的工具。
傘齒輪減速機(jī)廣泛應(yīng)用于工業(yè)企業(yè)各生產(chǎn)部門，在大型設(shè)備中起著傳遞動(dòng)力和換向的作用。實(shí)際生產(chǎn)中，冶金工業(yè)中的軋鋼設(shè)備大多處在復(fù)雜的工作環(huán)境下運(yùn)行，K系列減速機(jī)許多設(shè)備經(jīng)受著復(fù)雜的工作負(fù)載(如在軋機(jī)的工作過程中，每次咬鋼、甩鋼都伴隨著較強(qiáng)的振動(dòng)沖擊現(xiàn)象)。承受時(shí)變負(fù)荷是影響軋鋼設(shè)備減速機(jī)工作過程的主要因素，由上述因素引起且導(dǎo)致傘齒輪減速機(jī)產(chǎn)生的故障將直接影響設(shè)備的運(yùn)行狀況以及產(chǎn)品質(zhì)量。并且K系列減速機(jī)的故障往往不易覺察，這就有必要對(duì)減速機(jī)這個(gè)復(fù)雜的整體實(shí)施故障診斷技術(shù)。研究K系列減速機(jī)的故障診斷技術(shù)，確定減速機(jī)故障齒輪或軸承的特征提取方法和可靠的故障識(shí)別方法，評(píng)價(jià) 傘齒輪減速機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)和使用部門提供可靠的判斷，以便改進(jìn)設(shè)計(jì)。通過對(duì)減速機(jī)故障診斷的研究，建立套適合于減速機(jī)故障診斷的分析方法，為減速機(jī)以及其它旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷和監(jiān)控系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)提供科學(xué)的理論依據(jù)。http://himier.com/Products/k47jiansuji.html
