【摘 要】
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针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振（Cascaded Bistable Stochastic Resonance,CBSR）降噪和局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）齿轮
【机 构】
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哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(10772061)
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针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振（Cascaded Bistable Stochastic Resonance,CBSR）降噪和局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用噪声增强故障信号的微弱特征;LMD方法可自适应将复杂信号分解为若干个具有一定物理意义上PF分量之和,适合处理多分量调幅调频信号。首先将振动信号进行CBSR消噪处理,然后对消噪信号进行LMD分解,通过PF分量的幅值谱找到
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