【摘 要】
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提出一种基于自适应线调频基原子分解（adaptive chirplet atomic decomposition,ACAD）的时域同步平均方法,并将其应用于低信噪比下变转速齿轮故障诊断。首先对齿轮振动信号进行
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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提出一种基于自适应线调频基原子分解（adaptive chirplet atomic decomposition,ACAD）的时域同步平均方法,并将其应用于低信噪比下变转速齿轮故障诊断。首先对齿轮振动信号进行ACAD分解估计齿轮所在轴的转速曲线;然后根据转速曲线对信号进行等角度重采样,以满足时域同步平均方法对信号周期平稳的要求;再利用时域同步平均方法对重采样信号进行处理,处理后的信号具有很高的信噪比;最后,对其进行FFT变换,其阶次谱上非常清晰地显示齿轮的调制阶次,从而揭示齿轮的故障信息。仿真算例与应用实
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