【摘 要】
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针对旋转机械中齿轮故障非线性、非平稳并伴有一定的噪声干扰的特点,文章提出一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和堆叠稀疏自编码(Stack sparse aut
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51565008),桂林电子科技大学研究生优秀学位论文培育项目(17YJPYSS04)
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针对旋转机械中齿轮故障非线性、非平稳并伴有一定的噪声干扰的特点,文章提出一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和堆叠稀疏自编码(Stack sparse auto encoder,SSAE)的齿轮故障诊断方法。将原始齿轮振动信号由一维转化为二维信号,对二维信号每一行进行VMD分解得到若干有限带宽的内禀模态分量(Bandwidth limited intrinsic mode function,BLIMF),比较各模态分量的样本熵,选择样本熵最大的模态分
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