平行軸減速機小波分解有邊界問題。平行軸減速機小波包濾波與常規的濾波方法是不樣的，平行軸減速機小波包濾波的優勢在于以下兩方面：
(1) 小波包分解是正交分解，對F系列減速機信號的分解和重構即無冗余也無泄漏。信號的信息量是完整的，而F系列減速機常規的濾波方法，所得到的信號信息量通常是不完整的。
(2) 利用小波包濾波方法可以很方便地得到信號在任意頻率段上的頻率成份，而F系列減速機通常的濾波方法，在平行軸減速機濾波器系數選定所能夠獲得的頻率成份是固定的，即只能得到信號在某頻率段上的成份。
在平行軸減速機小波分解中，F系列減速機保持高頻部分不變，只對低頻部分深入分解。小波包分解時，對高頻部分和低頻部分同時進行深入分解。另外，小波分解時，頻帶分布不均勻，高頻時頻帶寬，頻率分辨率差。小波包分解時，頻帶分布均勻，不管高頻還是低頻，其寬度樣，保持頻率分辨率不變。根據F系列減速機小波分解和小波包分解可知，在同尺度層上的所有子空間都是正交的，在不同尺度上的子空間有些是正交的，有些是非正交的。從子空間對應頻帶互不重疊的表現也可了解子空間之間的正交性質。顯然，個信號經完整小波包分解，實質上是將原信號在整個空間展開的過程，從F系列減速機數據結構來看，平行軸減速機是種二分樹結構；從數據分解關系來看，他是種遞推算法；從空間分解關系來看，它把正交小波分解的子空間作進步細分；從頻域劃分來看，它將有限頻帶細分為若干更細頻帶的組合。
平行軸減速機小波分解有邊界問題。由F系列減速機信號變換的算法知道，要處理的原始信號中，總有有限個非零點，F系列減速機實施小波分解時要進行 2 抽 1 的采樣，而在實施信號重建時，又要先進行插入 0 的操作，這就形成了邊界問題。般的處理方法有兩種：是根據己知實際信號向外延拓；二是假設非零點以外的點為零點。采用不同小波函數對信號分析的結果相差不大，但各有相對的優勢。F系列減速機針對問題的不同可以采取比較適合的小波函數，但采用其余類型小波函數也能得到類似的結果。就故障診斷中的信號特點而言，本章采用的小波函數形式為：Daubechies 系。主要是因為：平行軸減速機其時域分辨率和頻域相對都很好，所以有很好的時頻局部化特性。小波函數具有雙正交性。消失矩為 N，支撐寬度2N1，濾波器長度2N，支持壓縮，可進行離散和連續小波變換。信號經小波包分解后，還可以由各分解后的子信號重建。F系列減速機振動信號通常是多種頻率成分疊加的混合信號。因此，平行軸減速機及時的發現隱藏在F系列減速機中的早期故障信號存在定的困難。小波包分析技術是檢測振動信號中瞬變信息的有力工具。同時它的濾波功能可以有效的檢測出減速機中嚙合輪齒的磨損或斷齒故障。/Products/F87jiansuji.html

本文鏈接:http://m.scxfs.com/list_16/4873.html