【摘 要】
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齿轮故障振动信号具有多分量和调幅-调频等特点,导致振动信号耦合程度高、数据特征提取和识别难度大.提出了一种基于迭代经验小波变换(EWT)和稀疏滤波(SF)的振动信号故障特征
【机 构】
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南京航空航天大学 南京210016;华中科技大学 武汉430074
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齿轮故障振动信号具有多分量和调幅-调频等特点,导致振动信号耦合程度高、数据特征提取和识别难度大.提出了一种基于迭代经验小波变换(EWT)和稀疏滤波(SF)的振动信号故障特征提取和诊断方法.首先,利用尺度空间表示将齿轮振动信号的Fourier频谱自适应的划分为若干频带,并利用EWT将输入信号分解为若干本征模态函数(IMF);其次,利用互信息能量熵方法迭代去除振动信号中的噪声干扰成分,并重构振动信号;再次,建立基于稀疏滤波的无监督神经网络模型,将重构的振动信号作为神经网络模型的输入并学习故障特征,利用softmax辨识故障信息;最后,利用建立的故障诊断模型辨识齿轮故障测试数据并验证本文方法的有效性.结果 表明,所提方法能够有效辨识故障特征.
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