【摘 要】
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强噪声背景下的齿轮箱振动信号故障特征提取困难,变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)都是有效的降噪方法,将两种方法结合起来有更好的降噪效果。但是若噪声非常强,甚至淹没
【基金项目】
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航空科学基金(20153354005),辽宁省教育厅项目:大数据驱动下机械传动系统关键部件故障预测技术研究(JYT2020021)
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强噪声背景下的齿轮箱振动信号故障特征提取困难,变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)都是有效的降噪方法,将两种方法结合起来有更好的降噪效果。但是若噪声非常强,甚至淹没了部分有用信息,传统的VMD-SVD联合降噪就会将部分有用信息与噪声一起滤掉。在传统的VMD-SVD联合降噪的基础上,提出了改进VMD-SVD的降噪方法。在变分模态分解嵌入奇异值分解,利用奇异值分解对每个IMF分量进行处理,再将处理后的模态分量线性叠加,完成降噪过程。通过仿真验证证明了该方法能够有效地降低噪声信号,通过对实测齿轮箱断齿信
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