齿轮减速器作为工业动力传动的“心脏”，广泛应用于风电、机床、机器人、轨道交通等核心领域，其运行状态直接影响整个生产线的效率与安全。随着工业向高精度、高可靠性、高能效转型，传统依赖人工巡检或定期维护的模式已无法满足需求。精密机床的齿轮减速器若存在微米级齿面磨损，会导致加工零件的尺寸误差超0.01mm，直接影响产品合格率，需通过实时数据监测保证传动精度。这些场景对减速器的“状态可知、故障可预测、性能可优化”提出了刚性需求，而数据处理正是实现这些目标的核心手段。数据处理技术的落地，依赖于感知层、传输层、算法层的技术突破，近年来相关领域的快速发展为其提供了可行性。
技术难点:(1)数据处理的前提是获取高质量数据，但减速器的工况特性导致原始数据往往存在“噪声大、维度杂、同步难”等问题，直接影响后续分析效果，齿轮减速器通常安装在工业现场，周围存在电机电磁干扰、管道振动、环境噪声等多种干扰源。(2)振动(高频，10kHz采样率)、温度(低频，1Hz)、扭矩(中频，100Hz)、转速(动态，随负载变化)等，不同传感器的采样频率、时间戳存在偏差。(3)工业现场常因传感器故障、传输中断导致数据缺失，某风电减速器的监测数据中，约 15%的振动波形存在片段丢失;更关键的是，故障数据样本极少，而正常状态数据占比超99%，导致机器学习模型易陷入“偏向正常样本”的过拟合，对早期故障的识别率不足50%。传统数据补全方法会破坏故障特征的连续性，需结合减速器物理模型进行推理补全;针对样本不平衡，需采用 SMOTE过采样但需保证生成样本的物理合理性，避免引入虚假特征。

无

主要指标:故障识别准确率≥98%;预警提前时间≥72h;误报率≤0.5%;运输带工作拉力F=2600N;运输带工作速度 v=1.1m/s;卷筒直径D=220mm;有效功率P=3.96kw;齿轮传动效率:0.98。

产品设计方案