【摘 要】
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齿轮出现故障时,齿轮的故障信息包含在齿轮的振动信号中,用合适的特征提取方法提取故障信息是故障诊断关键又困难的问题。针对这一问题,提出了一种变分模态分解（VMD）与平均能量
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院,中航工业上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(项目编号:51605309);航空科学基金(项目编号20153354005)
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齿轮出现故障时,齿轮的故障信息包含在齿轮的振动信号中,用合适的特征提取方法提取故障信息是故障诊断关键又困难的问题。针对这一问题,提出了一种变分模态分解（VMD）与平均能量结合的齿轮故障特征提取方法。该方法首先用变分模态分解的方法将实验室采集到的各类振动信号分别进行变分模态分解,然后对分解得到的每一个模态分量求平均能量作为齿轮故障特征量。为了验证提取到的齿轮故障特征的准确性,采用欧氏距离方法对齿轮故障特征进行分类和诊断。诊断结果表明,本方法的诊断正确率达到100%。因此,所提出的基于VMD和平均能量的特征提
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