【摘 要】
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针对齿轮故障难以识别的问题,提出了一种自适应噪声补偿聚合经验模态分解用于齿轮异常状态识别的方法。利用光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating, FBG)传感器提取齿轮振动信
【机 构】
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重庆邮电大学工业物联网与网络化教育部重点实验室; 重庆邮电大学光纤通信重点实验室;
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针对齿轮故障难以识别的问题,提出了一种自适应噪声补偿聚合经验模态分解用于齿轮异常状态识别的方法。利用光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating, FBG)传感器提取齿轮振动信号,通过自适应补偿高斯白噪声使振动信号频谱均匀化,以此来消除经验模态算法分解产生的模态混叠现象。利用相关系数和峭度值等综合评价指标来选择有效分量,并提取其特征,采用支持向量机对齿轮故障进行识别与分类。实验结果表明,所提方法能有效识别正常齿轮、轻度磨损、重度磨损、点蚀、裂纹以及断齿等状态,识别正确率均在90%以上。
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