私服电机减速机故障信号提取方法。从原始振动信号的时域及其频谱图，可以看到斜齿轮减速机振动信号中有显著的冲击信号且幅值较大，但是因为噪声的影响，其中周期性无法判定，仅从时域信号中不能判定出私服电机减速机泛起了什么故障，因为受到强噪声的影响，其频谱中也不能提供关于私服电机减速机蜗轮磨损故障的详细信息，因此需要对私服电机减速机的振动信号进行更深入的分析研究。但是在实验中采集获得的振动信号，包含有大量噪声信号，有用的故障信号往往被淹波在各种噪声信号中，为了提取有用的故障信号，可采用小波去噪对原始振动信号进行处理分析。经由小波分解后，原始信号中的噪声信号已经被去除了部门，对于含有故障信号的细节信号，对其再对它进行小波去噪处理。 磨损是私服电机减速机中蜗轮常见的种故障，在蜗轮蜗杆啮合过程中，蜗轮磨损故障会在私服电机减速机中蜗轮蜗杆啮合传动过程中产生周期性的冲击信号，通过处理分析斜齿轮蜗轮蜗杆减速机振动信号的特征可以判定蜗轮的故障类型。从去噪后的信号中看到，又有很大部门噪声信号被去除，冲击信号更加显著，可以清楚地看到冲击信号泛起的大体位置，对冲击信号提取八个采样点，由此可计算出冲击信号的采样频率约为3.33HZ,因此可判定此私服电机减速机的蜗轮泛起了故障。

运用小波分解将原始振动信号进行四层分解，可以看到细节信号有显著的周期性冲击信号，由此可判定该信号中包含了私服电机减速机的故障信号。 对已知蜗轮存在磨损故障的齿轮减速电机进行实验研究，在进行测试时输入转速为1500转/分，减速比为7.5:1，采样频率为6827HZ,蜗杆齿数为4，蜗轮齿数为30，私服电机减速机在运行过程中产生强烈的噪声信号。 小波去噪方法总结:私服电机减速机故障检测就是要把振动信号中沉没在噪声信号里的有用信号提掏出来，根据故障信号特征判定私服电机减速机是否泛起故障，般的信号去噪方法相称于个带通或低通滤波器，这种滤波器的特点是在处理分析能量较低且周期短的突变信号时，并不能有效地改变信号的信噪比，同时还使得信号的位置信息减弱，不利于提取私服电机减速机振动信号中的突变信号，相对于传统的信号去噪方法，小波变换因其具有局部放大时频分析的特点，在处理非平稳信号时得到很好的效果，对于信噪比大或信噪比小的信号，均能够有效地从背景噪声中提掏出突变信号，同时还能够较好的留存突变信号的相位信息，为私服电机减速机故障信号的滤波、特征提取等提供了很好的方法。http://www.dgboserl.com/product/sa59jiansuji-cn.html