結合理論可知, STFT 圖將傘齒輪減速機信號 f(t) 映射到個時頻平面 (τ , ω) 上。其中起限頻作用。隨著 τ的變化,起時限作用的窗函數 g(t) 所確定的時間窗就在 t 軸上滑移,對信號進行分段截取,將其化為若干段局部平穩信號,對它們分別取傅立葉變換后得到組信號的“局部”頻譜,從不同時刻的“局部”頻譜的差異上,可看到K系列減速機信號的時變特征。但其不足之處為:
(1) 窗函數 g(t) 所確定的K系列減速機時頻窗口具有相同的時寬和頻寬,這不符合實際中高頻信號的時域分辨率應比低頻信號高的要求,即變換窗口大小應隨頻率而變,傘齒輪減速機頻率越高,窗口應越小。要提高頻域分辨率就得增加時窗長度,同時造成時域分辨率下降;
(2) 傘齒輪減速機時窗越長,信號的“局部”平穩性越難于保證。在齒輪故障診斷中,由于振動信號的不平穩性,時頻分析得到越來越廣泛的重視。時頻分析著重于研究信號能量在某特定時間和頻率處的分布。K系列減速機短時傅里葉變換 (STFT)是經典的時頻分析方法,通過比較時頻平面上信號的能量分布分析存在故障。然而,STFT 只簡單選擇傘齒輪減速機低通窗函數,而未考慮信號特點,故時頻分辨能力較差。小波變換也是有效的時頻分析方法。前者給出了信號的線性表示,而后者是信號的非線性表示。
傘齒輪減速機信號處理已經成為當代科學技術工作的重要部分。信號處理的目的就是:準確的分析、診斷、編碼壓縮和量化、K系列減速機快速傳遞或存儲、精確地重構(或恢復)。從數學角度來看,信號與影像處理可以統看作是信號處理(影像可以看作是二維信號),在傘齒輪減速機小波分析地許多分析的許多應用中,都可以歸結為K系列減速機信號處理問題。現在,對于性質是穩定不變的信號,處理的理想工具仍然是傅立葉分析。但是在實際應用中的大多數信號是非平穩的,而特別適用于非平穩信號的工具就是小波分析。/Products/k97jiansuji.html


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