| 基于小波阈值和约束独立分量分析的齿轮故障诊断研究 |
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| 投稿时间：2018-04-03 |
| 中文关键词:小波阈值 约束独立成分分析 降噪 齿轮故障诊断 |
| 英文关键词: |
| 基金项目:国 家 自 然 科 学 基 金 （ ５１３７５３１９ ）、河 北 省 杰 出 青 年 科 学 基 金 （ Ｅ２０１３２１０１１３ ） |
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| 中文摘要: |
| 为在强噪声下准确利用振动信号进行齿轮故障诊断,提出了基于小波阈值和约束独立成分分析(CICA)相结合的算法。该算法首先对输入信号进行小波阈值降噪预处理,提高了输入信号的信噪比,然后基于齿轮特征频率建立参考信号,将降噪后的信号作为CICA的输入信号,利用CICA算法有效分离出齿轮故障信号,识别了故障特征。为了验证该算法的有效性,进行了仿真和实验测试信号分析,结果表明,该算法可以有效提取齿轮故障信号,实现齿轮的故障诊断。 |
| 英文摘要: |
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| 韩博跃,郝如江,安雪君.基于小波阈值和约束独立分量分析的齿轮故障诊断研究[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2019,(4):40-45/88. |
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