【摘 要】
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针对齿轮箱在强噪声环境下复合故障信号微弱、故障特征难以提取等问题,本文提出了一种改进的最小熵反褶积(MED)与奇异谱分解(SSD)结合的方法.首先,构建边际功率谱峰度指数(MPSK),利用MPSK对MED进行参数优化;为弥补SSD的不足,将改进的MED作为SSD的前置滤波器;然后利用相关系数分析法选择有意义的奇异谱分量(SSC);最后对信号进行频谱分析,确定具体的故障模式.采用仿真信号与齿轮箱试验台的复合故障信号对所提方法进行了应用,验证了方法的有效性和优越性.
【机 构】
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吉林大学数控装备可靠性教育部重点实验室,长春130022;吉林大学机械与航空航天工程学院,长春130022;吉林大学机械与航空航天工程学院,长春130022;吉林大学机械与航空航天工程学院,长春130
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针对齿轮箱在强噪声环境下复合故障信号微弱、故障特征难以提取等问题,本文提出了一种改进的最小熵反褶积(MED)与奇异谱分解(SSD)结合的方法.首先,构建边际功率谱峰度指数(MPSK),利用MPSK对MED进行参数优化;为弥补SSD的不足,将改进的MED作为SSD的前置滤波器;然后利用相关系数分析法选择有意义的奇异谱分量(SSC);最后对信号进行频谱分析,确定具体的故障模式.采用仿真信号与齿轮箱试验台的复合故障信号对所提方法进行了应用,验证了方法的有效性和优越性.
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