【摘 要】
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采用经验模式分解（empirical mode decomposition,简称EMD）和非线性峭度的统计特性对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用EMD分解获得振动响应信号的
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽建筑工业学院机械与电气工程学院
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采用经验模式分解（empirical mode decomposition,简称EMD）和非线性峭度的统计特性对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用EMD分解获得振动响应信号的本征模式函数,用非线性Tea-ger能量算子计算每个本征模式函数的瞬时能量,并对本征模式函数进行系数的非线性峭度计算,提取系统的特征信息。仿真结果表明,用经验模式分解和非线性峭度可实现在线监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高了故障检测的可靠性。
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