【摘 要】
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针对强噪声环境下齿轮早期故障特征信号微弱,故障特征信息难以提取的问题,提出了变分模态分解(Varia-tional Mode Decomposition,VMD)和最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconv
【机 构】
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包头钢铁职业技术学院,内蒙古科技大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然基金项目(51365033)
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针对强噪声环境下齿轮早期故障特征信号微弱,故障特征信息难以提取的问题,提出了变分模态分解(Varia-tional Mode Decomposition,VMD)和最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的诊断方法。首先,利用VMD对采集到的齿轮故障振动信号进行自适应分解,得到一系列窄带本征模态分量(band-limited intrinsic mode funct-ions,BLIMFS),由于噪声的干扰,从各个模态分量的频谱中很难对故障做出正确的判断;然后依据
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