【摘 要】
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鉴于故障振动信号中瞬态成分提取与噪声环境下显著性语音信息检测的相似性,提出了一种基于听觉注意机制的齿轮裂纹故障特征提取方法。该方法引入听觉显著图计算模型,并结合故
【基金项目】
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辽宁省博士启动基金(201501115)
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鉴于故障振动信号中瞬态成分提取与噪声环境下显著性语音信息检测的相似性,提出了一种基于听觉注意机制的齿轮裂纹故障特征提取方法。该方法引入听觉显著图计算模型,并结合故障信息的特点进行了改进。通过频带划分与处理、多尺度高斯滤波、显著度计算与整合等步骤,最终以听觉显著图表示故障信号中的瞬态冲击成分。通过齿轮裂纹故障仿真和实测信号实验,验证了所提方法的有效性。
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