【摘 要】
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针对齿轮故障信号特征提取困难、易淹没在噪声干扰中等问题,采用形态非抽样小波(Morphological UnDecimated Wavelet,MUDW)分解和峭度对振动信号进行预处理,以强化齿轮故障信
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系; 陆军工程大学科研学术处;
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2015506012)
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针对齿轮故障信号特征提取困难、易淹没在噪声干扰中等问题,采用形态非抽样小波(Morphological UnDecimated Wavelet,MUDW)分解和峭度对振动信号进行预处理,以强化齿轮故障信号特征和提高特征信息比重。首先,采用MUDW对信号进行分解,利用网格搜索法优选其初始参数;然后,采用峭度作为评价指标来表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,在此基础上进行加权融合运算,以提高有用的近似信号比重;最后,利用仿真信号和实测的齿轮故障振动信号验证了该方法的有效性和实用性。
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