蔺梦雄 张向慧 姚良博 弓 宇 张敬彩 杨翊坤

（1 北方工业大学 机械与材料工程学院， 北京 100144）

（2 中国机械科学研究总院集团有限公司 中机生产力促进中心， 北京 100044）

0 引言

机器人用精密减速器具有传动比大、体积小、传动精度高及传动效率高等特点，在工业机器人和高精密机械中被广泛应用，尤其是被应用在工业机器人的轴关节等关键部位[1]。随着自动化和智能化的发展，对减速器的可靠性和精度要求更加严格；对机器人用精密减速器的精度监测和故障诊断，也受到行业内和学术界越来越多的关注。对于应用在机器人领域的行星摆线针轮减速器，其齿轮的啮合和轴承的传动循环受变速和重载的冲击，使得减速器内部零部件极易受损，轻则损失精度，重则造成疲劳失效。由于机器人的非计划停机会给企业带来极大的经济损失，所以，做好减速器工作时的状态监测及故障诊断预测具有十分重要的意义。目前，故障诊断主要有基于模型的诊断、基于信号处理的诊断以及基于知识的诊断3 种方法[2]。针对复杂旋转机械的故障诊断分析，建立模型的诊断方法成本太高；基于知识的诊断方法需要由机械发生故障的一致性来判断，同时也需要大量的数据积累；基于信号处理的诊断是目前应用最广泛、效果最理想的方法。在众多信号分析方法中，利用振动信号处理旋转机械的故障诊断是目前最主要、有效的手段[3]。

国内外学者针对利用振动信号的分析方法展开了研究。……