【摘 要】
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风力发电机齿轮箱故障信号为非平稳瞬态微弱信号,容易被齿轮啮合信号及其他噪声淹没.提出一种融合连续小波变换（Continuous wavelet transform,CWT）和平稳子空间分析（Stationary
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程学院,康涅狄格大学机械工程系斯托斯06269美国
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51175080)
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风力发电机齿轮箱故障信号为非平稳瞬态微弱信号,容易被齿轮啮合信号及其他噪声淹没.提出一种融合连续小波变换（Continuous wavelet transform,CWT）和平稳子空间分析（Stationary subspace analysis,SSA）的信号分解方法并应用于风力发电机齿轮箱故障诊断中.平稳子空间分析作为一种盲源分离技术可将高维数据分解成平稳源部分和非平稳源部分,对待分析信号各分量间的独立性没有要求且不需要任何先验信息.连续小波变换则可利用其所具有的多尺度分析特性把一维时间序列转换为不同
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