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| 基于MED-MOMEDA的风电齿轮箱复合故障特征提取研究 | |
| 引用本文： | 王志坚,张纪平,王俊元,段能全,寇彦飞,吴文轩.基于MED-MOMEDA的风电齿轮箱复合故障特征提取研究[J].电机与控制学报,2018(9). |
| 作者姓名： | 王志坚 张纪平 王俊元 段能全 寇彦飞 吴文轩 |
| 作者单位： | 中北大学机械工程学院 |
| 摘 要： | 强噪环境下,齿轮箱复合故障中的微弱故障特征难以提取,因此提出了基于多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)的复合故障提取方法。首先对最小熵反褶积(MED)和最大相关峭度反褶积(MCKD)两种方法进行改进,以多点峭度最大值为目标,对信噪比不同的仿真信号,通过设置合理的周期区间逐个追踪复合故障的周期成分,验证了此方法降噪性能;然后将MED-MOMEDA应用风电齿轮箱复合故障实验台中,成功提取出复合故障特征;最后用文中所提方法与EEMD对比分析进一步验证了此方法的可行性。 |
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