【摘 要】
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形态分量分析方法基于信号组成成分的形态差异性,构建合适的过完备字典对信号进行稀疏分解.其优势在于可以提取出包含故障特征的信号分量,故障诊断更加清晰.针对行星齿轮箱局部故障调制信号,通过形态分量分析分离故障特征分量并做包络谱分析,进而诊断行星齿轮箱故障类型.行星轮仿真信号以及故障实验信号的分析结果验证了方法的有效性.
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,北京100083
【出 处】
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2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016
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形态分量分析方法基于信号组成成分的形态差异性,构建合适的过完备字典对信号进行稀疏分解.其优势在于可以提取出包含故障特征的信号分量,故障诊断更加清晰.针对行星齿轮箱局部故障调制信号,通过形态分量分析分离故障特征分量并做包络谱分析,进而诊断行星齿轮箱故障类型.行星轮仿真信号以及故障实验信号的分析结果验证了方法的有效性.
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