1、“.....信号中会掺进些杂乱值，使信号中产生过高或过低的突变点异常点。现场工作中，我们般通过数据列表或画出图形目视检查异常点的存在，再细点的办法是计算各采样值的标准偏差，剔出偏差大于以上数据。趋势项的提取和消除趋势项是指振动周期比信号采样长度还要大的频率成分，它可能会使低频的谱分析出现很大的畸变，甚至完全丧失真实性。现场工作中，我们般用低通滤波法提取趋势项，用高通滤波法消除趋势项。实验系统的组成整个实验系统的构造可以用下图表示安徽工业大学毕业设计论文说明书共页第页装订线图实验系统的基本构造框架被测齿轮箱我们采用的是用于齿轮疲劳试验的齿轮箱，肯认为对齿轮进行破坏，制造各种故障状况用于实验分析。通道选取在此次齿轮箱故障分析实验中提取单通道信号来处理。电荷放大器通过调整灵敏度可以获得不同的电压增益，用以满足板对信号电压的要求，对信号进行放大，以提高测试精度。板本实验采用并行口采集，型号为的板，板使得连续的信号转化为离散信号，只有离散信号才能在电脑里进行处理。齿轮故障诊断系统把经过放大的信号经过板采集后，将采集的数据储存在文件中，以供分析使用......”。

2、“.....利用确定信号的表达式可以取前个能量大的小波包对信号进行重构，使得重构信号与原始信号之间的均方误差达到最小，达到自动的去除噪声的目的，则对于不确定信号，利用小波分解特性，人工参与选取包含相应信息的小波包来重构信号，在下面的齿轮箱振动信号的分析中，也将得到验证。这是我们将要分析的齿轮故障波形图。安徽工业大学毕业设计论文说明书共页第页装订线图齿轮振动波形图的齿轮振动信号是从时域上看的，得不到什么有用信息，我们要把它转换频域上看，从而得到原始信号的功率谱图，如图。我们知道，齿轮的振动信号里包含有有用信号和干扰信号，而干扰信号主要是白噪声。在图中我们可以明显的看到边频带的产生。能清楚的找到齿轮啮合频率及其二倍频，尤其在二倍频的两边看到有边频带的出现，图为含噪故障信号二倍啮合频率处的细化谱分析，出现了更加明显的边频带，由于信号中还含有大量噪声干扰，所以频谱图上故障特征信号仍然需要对含噪故障信号进行去噪处理后再进行分析。我们用小波对信号进行级分解，得到个小波包，依次计算这个小波包的能量......”。

3、“.....从图上可以看到信号的能量主要集中在第个，第个小波包，以及第个和第个和个小波包能量也比较大。在正常工作情况下，齿轮的振动主要是由齿轮啮合引起的，所以我们推断，第层上第个，个小波包的能量是由齿轮啮合振动引起的，而第个小波包的能量也比较大且处在低频段则可能包含齿轮的旋转频率，第个和第个小波包包含较大能量且处在高频段则有可能是包含啮合频率的倍频，我们把这几个包含齿轮特征频率信息的小波包称为齿轮特征包。安徽工业大学毕业设计论文说明书共页第页装订线图齿轮故障信号频谱图图位移峰峰值达到正常状态，故障排除。振动分析方法的介绍采用振动分析方法，可以对机械故障类型如进行准确的诊断，因此振动分析法是齿轮箱最重要的故障诊断方法。振动分析诊断般包括下面几个步骤，振动分析方法主要包含信号采集信号处理与分析信号识别与预报等几个方面，其中信号采集是基础，信号处理与分析是核心，信号识别与预报是关键。振动测点位置的选择齿轮箱故障诊断测点选择般应遵守以下几个原则轴承座附近是天然的最佳测点，由于振动信号经过齿轮轴和轴承传递到轴承座，再通过箱体传递到振动测点，振动信号的幅值衰减比较快......”。

4、“.....重要的部位测点可以多布置些，其他不重要部位的测点可以布置的少稀些，特别是些负荷重转速高的轴和容易发生故障的轴和轴承座附近要多布置些。要在比较平坦的箱体表面布置测点，以便安装和拆卸振动传感器，如果必要，要加工些可以安装三个方向的传感器安装座。对设备进行测点布局时要兼顾经济效率方面的要求，合理安排测点。测点数量不是越多越好，要以最少的传感器，最灵敏地测出机械设备的工况。安徽工业大学毕业设计论文说明书共页第页装订线测量参数振幅是描述设备振动大小的个重要参数。正常运行的设备，其振动幅值通常稳定在个允许范围内，如果振幅发生了变化，便意味着设备的状态有了改变。因此对振幅的监测可以用来判断设备的运行状态。可测量的振幅参数有位移速度和加速度三种。振动测量参数的选择应该考虑振动信号的频率构成和所关心的振动后果这两个方面因素。因此，振动频率越大，则加速度和速度的测定灵敏度相对越高。对于低频振动，即使其位移振幅很大，加速度幅值仍可能很小而高频振动，虽然其位移幅值通常很小，但加速度幅值却可能很大。对宽频带高频振动冲击振动常选用加速度作为监测量。实际上......”。

5、“.....高频分量就已包含了缺损的信息。只有当内部缺损已发展到定程度时，才能在低频信息上反映出来。为了预测机器是否损坏，高频信息非常重要。因此，测量加速度信号的变化及其频率分析常常成为设备故障监测最重要的手段。传感器的选用故障信号的采集是通过传感器来实现的，因此传感器的类型性能和质量安装方法位置等是进行故障诊断时首先考虑的问题。传感器的选用主要考虑两个方面。传感器的性能包括以下几个方面灵敏度使用频率范围动态范围相移环境条件。对于被测对象的要求，般而言，依据设备的运转参数及工作状态选用性能参数最适用的传感器比较理想。所以选用传感器时应了解设备的类型结构等特点，以及可能出现的故障频率成分安装传感器部位的工作条件等情况。振动信号的预处理信号预处理的目的在于提高信号的可靠性和数据的精度，使故障诊断的结果更加可靠，如果设备早期故障信号比较微弱，就常常被淹没在噪声之中，其核心问题是提高信号的信噪比。信噪比的提高在采得的信号中，总是混有干扰成分的，即所谓的噪声，噪声过大，信号不突出，便难以做出准确的故障诊断。现场主要是通过时域平均和滤波两种途径进行去噪处理......”。

6、“.....基本上，有三个著名的数字滤波器设计方法即窗函数法频率抽样法最优滤波器设计。窗函数法在该方法中,从理想的频率响应出发，其对应的单位脉冲相应关系如下理论上认为，单位脉冲相应的持续时间是无限的，所以在种程度上说，它必须截断。约束着滤波器的长度从到。以截断的就意味着乘以矩形窗函数，定义如下否则滤波器的单位脉冲相应为否则现在,窗函数与的积相当于与的卷积，其中，是窗函数的频域表示所以与的卷积为数字滤波器的截断后的频率响应频率响应也可以表为以下的关系式但是，由于非均匀收敛的傅里叶级数具有不连续性导致其自身的波纹前后有种不连续的频率响应，因此通过直接截断的来获得，将会导致现象。与此同时，利用式所得到的频率响应在频域内有波纹。为了减少波纹，不是乘以个矩形窗口，取而代之的是乘个含有圆锥和逐渐衰减到零的窗口。作为主体的序列的和在时域内的卷积相当于其在频域内的乘积，是平滑的......”。

7、“.....可以肯定的是，由此方法产生的滤波器绝不是最佳的随着窗函数阶数的增加，其主瓣宽度的减少从而过渡带的宽度的变窄，但是与此同时，这也减少了更多波纹。窗函数消除边缘响应引起的效果，并以较低的旁瓣代价增加过渡带的宽度些常用的窗函数如下三角窗,广义余弦窗矩形窗,窗,窗和窗,参数为的窗般余弦窗有四种常用的形式。由以下的参数确定表从得到的系数窗函数类型矩形窗窗窗窗窗函数的设计减少了误差，但以过渡带较宽为代价。,和窗的使用会更好，它们可以用于复杂的余弦函数，并可以提供理想的光滑截断的脉冲响应和频率响应。研究的结果表明，最佳的窗函数可能是有个参数的窗，它可以实现衰减和过渡带宽度的妥协。窗函数的主要优点是它们比起其它方法更加的简单，且易于使用。事实上，计算窗函数的明确的方程系数就可以成功的使用该方法。在使用窗函数来设计滤波器时，会产生以下问题该方法只适用于是绝对可积的情况，即只有式可以评估。当是复杂的或不能写成封闭的数学表达式......”。

8、“.....使用窗函数的灵活性比较差，例如，在低通滤波器的设计中，通频带的边缘频率般不能用窗口完全掠过不连续区域。因此理想低通滤波器的截止频率，是通带截止频率和阻带截止频率相关的个频率响应。窗函数法在设计标准滤波器，例如低通高通带通，是很有用的。但这也使其在语音图像处理的程序上的应用是十分有限的。频率采样法在该方法中，是按照前面的方法提供理想的频率响应。现在，是在给定的频率响应中取系列等间隔的频率，用以得到的抽样。因此，采样频率的响应在其本质上是给了我们。因此，利用该滤波器可以计算出下面的公式现然发生传感器失灵噪声干扰等原因，信号中会掺进些杂乱值，使信号中产生过高或过低的突变点异常点。现场工作中，我们般通过数据列表或画出图形目视检查异常点的存在，再细点的办法是计算各采样值的标准偏差，剔出偏差大于以上数据。趋势项的提取和消除趋势项是指振动周期比信号采样长度还要大的频率成分，它可能会使低频的谱分析出现很大的畸变，甚至完全丧失真实性。现场工作中，我们般用低通滤波法提取趋势项，用高通滤波法消除趋势项......”。

9、“.....肯认为对齿轮进行破坏，制造各种故障状况用于实验分析。通道选取在此次齿轮箱故障分析实验中提取单通道信号来处理。电荷放大器通过调整灵敏度可以获得不同的电压增益，用以满足板对信号电压的要求，对信号进行放大，以提高测试精度。板本实验采用并行口采集，型号为的板，板使得连续的信号转化为离散信号，只有离散信号才能在电脑里进行处理。齿轮故障诊断系统把经过放大的信号经过板采集后，将采集的数据储存在文件中，以供分析使用。齿轮故障特征信号的小波包能量法分析在第三章中我们提到的小波包能量算法经仿真实验证明其能较好的去除确定性信号的白噪声干扰，利用确定信号的表达式可以取前个能量大的小波包对信号进行重构，使得重构信号与原始信号之间的均方误差达到最小，达到自动的去除噪声的目的，则对于不确定信号，利用小波分解特性，人工参与选取包含相应信息的小波包来重构信号，在下面的齿轮箱振动信号的分析中，也将得到验证。这是我们将要分析的齿轮故障波形图。安徽工业大学毕业设计论文说明书共页第页装订线图齿轮振动波形图的齿轮振动信号是从时域上看的，得不到什么有用信息......”。