【摘 要】
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风电机组齿轮箱故障发展进程中早期劣化特征信息微弱,采用传统的奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）降噪方法容易造成有用信息的丢失。针对这一问题提出基于μ-SVD
【机 构】
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北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51275052）, 北京市教委科研计划项目（KM201611232020）
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风电机组齿轮箱故障发展进程中早期劣化特征信息微弱,采用传统的奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）降噪方法容易造成有用信息的丢失。针对这一问题提出基于μ-SVD和LMD的弱特征信息提取方法,根据累积贡献率确定降噪阶次进行信号重构,提取出带噪部分信号,对其进行局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）和μ-SVD降噪处理,叠加得到降噪后的信号。试验研究结果表明,该方法能够明显削弱信号噪声,有效提取早期故障微弱特征信息,有利于实现早期故障预
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