【摘 要】
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针对变转速下的齿轮故障特征的降噪问题,提出一种基于自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)与集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的齿轮故障特征降噪方法。该方法首先用线调频小波路径追踪(Chirplet path pursuit,CPP)算法从变转速下的齿轮故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,并依据该啮合频率设计时变滤波器;再利用该时变滤波器对齿轮故障振动信号进行滤波,将滤波器阻带内的噪声予以去
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405033),湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3541),湖南省教育厅优秀青年资助项目(20B019)。
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针对变转速下的齿轮故障特征的降噪问题,提出一种基于自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)与集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的齿轮故障特征降噪方法。该方法首先用线调频小波路径追踪(Chirplet path pursuit,CPP)算法从变转速下的齿轮故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,并依据该啮合频率设计时变滤波器;再利用该时变滤波器对齿轮故障振动信号进行滤波,将滤波器阻带内的噪声予以去
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