【摘 要】
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针对复杂生产背景下产生的强噪声淹没齿轮有效故障特征信息的问题,利用Autogram方法对其进行特征提取。该方法利用最大重叠离散小波包变换,对齿轮断齿故障振动信号进行不同层
【机 构】
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华北理工大学轻工学院,华北理工大学机械工程学院,惠达卫浴股份有限公司
【基金项目】
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工科专业基于CDIO的多方协同育人模式改革与实践(2018GJJG614),华北理工大学轻工学院河北省一流本科专业建设重点支持项目,河北省博士后科学基金项目(B2020003033),河北省省属高等学校基本科研业务费研究项目(JQN20190004),唐山市应用基础研究计划项目(20130211b),华北理工大学博士科研启动基金项目(0088/28412499)
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针对复杂生产背景下产生的强噪声淹没齿轮有效故障特征信息的问题,利用Autogram方法对其进行特征提取。该方法利用最大重叠离散小波包变换,对齿轮断齿故障振动信号进行不同层数分解处理,每层得到若干个信号,被称为“node”。为了更加全面地描述故障特征信息,对每个node进行包络谱的3种无偏自相关谱峭度求取,以便选取合适node作为信号源进行下一步分析。最后,对该信号源引入阈值处理,以便加强频谱分析的全面性,实现对齿轮断齿故障特征信息的有效提取。通过对比分析仿真和实测齿轮故障振动信号,验证了该方法的有效性。
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