【摘 要】
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针对齿轮箱故障时冲击故障特征频率提取困难的问题,提出一种自适应Teager能量算子的故障特征频率提取方法。该方法对低信噪比的齿轮箱振动信号使用连续Teager能量算子处理,便
【基金项目】
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国家自然科学基金(51465040),南昌航空大学创新创业基金(206010220054)。
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针对齿轮箱故障时冲击故障特征频率提取困难的问题,提出一种自适应Teager能量算子的故障特征频率提取方法。该方法对低信噪比的齿轮箱振动信号使用连续Teager能量算子处理,便于提升信号的信噪比,突出齿轮故障特征。仿真信号和实际风电机组齿轮故障信号的诊断效果表明:齿轮故障状态下,该方法能够增加约1倍的信号峭度值,突出信号中的故障冲击特征,且计算简单,适用于齿轮故障在线监测和诊断。
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