| 改进经验小波变换在齿轮低频微弱故障特征提取中的应用 |
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| 引用本文： | 杜思雨,冷军发,绳飘,荆双喜,罗晨旭.改进经验小波变换在齿轮低频微弱故障特征提取中的应用[J].机械科学与技术(西安),2021,40(12):1856-1862. |
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| 作者姓名： | 杜思雨 冷军发 绳飘 荆双喜 罗晨旭 |
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| 作者单位： | 河南理工大学 机械与动力工程学院,河南焦作 454003 |
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| 摘 要： | 齿轮振动信号的经验小波变换频谱分割,可能会将啮合频率及其边频带划分到不同频带上,导致频带划分不合理,分离出的调幅?调频(AM?FM)分量不理想.针对上述主要问题,提出了一种采用频谱趋势进行频谱边界划分的改进经验小波变换方法,将齿轮啮合频率与其相应的边频带划分到同一频带内,得到比较理想的AM?FM分量,实现了依据齿轮振动信号频谱局部特征的自适应分解.同时,对提取的AM?FM分量进行自相关分析以进一步增强改进经验小波变换的低频微弱故障特征提取效果.通过仿真与试验分析,验证了提出方法在齿轮低频微弱故障特征提取中的有效性及优势.
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| 关 键 词： | 改进经验小波变换 自相关分析 特征提取 齿轮低频微弱故障 |
Application of Improved Empirical Wavelet Transform in Gear Low Frequency Weak Fault Feature Extraction |
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| DU Siyu,LENG Junfa,SHENG Piao,JING Shuangxi,LUO Chenxu.Application of Improved Empirical Wavelet Transform in Gear Low Frequency Weak Fault Feature Extraction[J].Mechanical Science and Technology,2021,40(12):1856-1862. |
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| Authors: | DU Siyu LENG Junfa SHENG Piao JING Shuangxi LUO Chenxu |
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