伺服电机蜗轮蜗杆减速机振动状态监测方法研究。本文提出的方法就是基于伺服电机蜗轮蜗杆减速机工作时，箱体产生的振动对减速机的状态来进行分析的。从解调信号中剔除了反映蜗杆状态的周期分量后，剩余的信号则反映了蜗轮组件的状态。对蜗杆、蜗轮组件状态的识别，实质是对该调制信号的分解。同轴减速机箱体振动的激起源包括蜗轮蜗杆间的作用力、蜗杆轴承、蜗轮轴承以及其它连接设备传递来的振动，因为伺服电机蜗轮蜗杆减速机运转平稳，振动般很小，因此蜗轮蜗杆间作用力激发的振动方面比较小，另方面因为传递路径的衰减，很难直接通过丈量该低频振动来分析减速机的状态。当伺服电机减速机蜗轮轮齿表面泛起缺陷时，蜗轮蜗杆上的作用力会发生变化，进而激发减速器箱体的振动。伺服电机蜗轮蜗杆减速机在工作时，蜗轮蜗杆之间的作用力在蜗杆上可分解为蜗杆的轴向力、径向力和圆周力;同样，作用在蜗轮上的力也可分解为蜗轮圆周力、径向力和轴向力。我们可以采用谐振信号丈量法，该方法是通过接受传递路径揩振频率左右频带范围的振动来分析机器的状态的。伺服电机蜗轮蜗杆减速机在工作过程中，传动副之间的相对滑动速度较大，产生的摩擦热不但降低了其传动效率，更重要的是轻易使齿轮减速电机传动副产生轮齿表面胶合、点蚀和磨损，因此，传动副表面的胶合、磨损是蜗轮蜗杆减速箱的主要失效形式。

考虑到般所测数据时间跨度内蜗轮旋转不到周，故可以以为解调信号中以蜗杆转频为基频的分量以及倍频分量反映了蜗杆的状态。因为减速比大，般蜗轮滚动周的时间内蜗杆将滚动几十转，对于单头蜗杆来说，滚动周蜗轮转过个轮齿，因此，蜗杆缺陷将表现为基频为蜗杆转频的周期信号。为了了解蜗杆和蜗轮的状态，人们常用油温监测和油样分析，如铁谱分析和光谱分析，来确定伺服电机蜗轮蜗杆减速机的状态，油温监测不能给出详细的失效形态，油样分析固然可直观地给出磨损的磨粒的形态和数目，但安装设备昂贵且分析过程复杂，难以在线进行，本文所采用的振动分析为斜齿轮减速机蜗轮蜗杆状态的在线识别提供了条途径。而蜗轮缺陷引起的振动将是频率很低的振动。伺服电机蜗轮蜗杆减速机因为减速比大，传动平稳，在产业上得到了广泛的应用，当泛起故障时，其磨损状态的监测往往要停机检查，检验周期长，本文基于伺服电机蜗轮蜗杆减速机工作中振动信号的丈量和分析，提出了种伺服电机减速机磨损状态的振动监测方法，该方法可在线丈量蜗轮蜗杆振动信号以及分析伺服电机减速机的磨损状态。伺服电机减速机工作时，路径的谐振频率将被内部的低频振动调制，形成调制信号，通过对解调信号的提纯和重构，实现了对蜗杆振动和蜗轮振动信号的分解。http://www.dgboserl.com/product/list-sfxiliejiansuji-cn.html