【摘 要】
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<正>目前故障诊断方法的研究开发十分活跃,除传统的谱分析、幅域分析、时域分析、建模等方法外,时频分析、神经网络、小波变换等崭新的分析方法相继进入机械设备诊断领域.在
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<正>目前故障诊断方法的研究开发十分活跃,除传统的谱分析、幅域分析、时域分析、建模等方法外,时频分析、神经网络、小波变换等崭新的分析方法相继进入机械设备诊断领域.在众多的方法中,幅域参数方法以其计算简单,并能较好地反映机器的运行状况而被广泛采用.机械故障诊断中常用的无量纲幅域参数有:波形指标(Shape Factor),峰值指标(Crest Factor),脉冲指标(Impulse Factor),峭度指标(Kurtosis Value)和裕度指标(clearance Factor)等.对这些
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