【摘 要】
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特征提取是机械故障诊断的关键，能否准确地提取出反映机械设备工作状态的特征信息，直接影响到故障诊断的准确性和早期预报的可靠性。自动机表面的振动信号成分复杂，除了含有丰富
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51175480）
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特征提取是机械故障诊断的关键，能否准确地提取出反映机械设备工作状态的特征信息，直接影响到故障诊断的准确性和早期预报的可靠性。自动机表面的振动信号成分复杂，除了含有丰富的零部件运动状态信息外，也存在着大量的噪声成分。只有有效地去除干扰信息，才能对信号做出正确地评估和分析。自动机表面的振动信号具有明显的短时冲击特性，是一种典型的非高斯、非线性信号。高阶谱分析，特别是双谱分析，在处理非高斯信号和识别非线性系统故障等方面具有一定的优越性。将局域波理论和双谱分析相结合，对自动机振动信号进行降噪处理和分析，结果表明其
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