【摘 要】
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针对齿轮箱振动信号中混杂其他零部件振动频率的问题,提出一种基于小波包分解独立分量分析（wavelet package independent component analysis,简称WPICA）和多维经验模式分解（mul
【机 构】
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浙江大学液压传动及控制国家重点实验室,上海大学机电工程与自动化学院,杭州电子科技大学机械工程学院
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针对齿轮箱振动信号中混杂其他零部件振动频率的问题,提出一种基于小波包分解独立分量分析（wavelet package independent component analysis,简称WPICA）和多维经验模式分解（multivariate empirical mode decomposition,简称MEMD）的齿轮箱齿面点蚀故障信号的多通道数据融合识别方法.首先,利用一种窄带独立分量分析（sub-band decomposition independent component analysis,简称S
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