【摘 要】
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针对汽车变速器齿轮在长时间高强度工作状态下易产生故障的问题,提出了一种基于经验模式分解（EMD）和盲源分离算法中的特征矩阵联合近似对角化法（JADE）相结合的汽车变速器齿轮故障
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51375467);国家公益性质检行业科研项目(No.201410009);浙江省公益技术研究社会发展项目(No.2013C31098)
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针对汽车变速器齿轮在长时间高强度工作状态下易产生故障的问题,提出了一种基于经验模式分解（EMD）和盲源分离算法中的特征矩阵联合近似对角化法（JADE）相结合的汽车变速器齿轮故障诊断算法.首先,将振动信号进行EMD分解,再根据互相关准则对分解后的本征模分量进行重构,构造虚拟噪声信号,并以此作为JADE的输入矩阵;然后,采用JADE算法分离得到能清晰反映齿轮状态的特征信号.最后将该方法应用于汽车变速器齿轮故障诊断中,仿真和实测分析结果均表明该方法有效可行.
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