【摘 要】
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非趋势波动分析用于齿轮故障识别时常采用标度指数作为特征量,该特征量容易导致齿轮故障模式间存在混叠。根据对数尺度波动函数图,将标度指数与表征信号强度的截距组成齿轮振
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目（51105284）, 湖北省高校优秀中青年创新团队计划（T200905）资助
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非趋势波动分析用于齿轮故障识别时常采用标度指数作为特征量,该特征量容易导致齿轮故障模式间存在混叠。根据对数尺度波动函数图,将标度指数与表征信号强度的截距组成齿轮振动信号的特征向量。根据齿轮振动信号的双标度性,提出滑动加窗算法,实现标度指数的自适应提取,并结合神经网络算法进行故障分类。设计单级齿轮减速器的实验平台,并采集齿轮的径向振动信号进行自适应非趋势波动分析,研究表明,该方法能够提高标度指数的提取精度和提取效率。
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