【摘 要】
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振动信号是齿轮箱故障特征信息的有效载体,对振动信号的分析可实现不停机操作下的齿轮箱故障诊断.但振动信号易受噪声干扰,特别在复杂设备中,众多运动部件同时产生振动激励,
【基金项目】
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国家自然科学基金(51205407)
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振动信号是齿轮箱故障特征信息的有效载体,对振动信号的分析可实现不停机操作下的齿轮箱故障诊断.但振动信号易受噪声干扰,特别在复杂设备中,众多运动部件同时产生振动激励,使得实际获取信号的信噪比较低.针对传统方法存在的问题,将小波相关降噪和包络谱分析技术相结合,并利用排列熵对微弱信号变化敏感的特点,提出了基于小波相关—包络排列熵的齿轮故障特征提取方法,实现了齿轮箱不同状态下故障特征的提取.通过仿真信号和诊断实例分析结果表明,该方法比传统的信号分析方法更有效地凸显齿轮的故障特征.
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