【摘 要】
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频率切片小波变换是一种有力的时频分析方法，但在强背景噪声条件下其故障特征识别能力不足，故提出奇异值分解结合频率切片小波的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel
【机 构】
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华北电力大学科技学院,华北电力大学能源动力与机械工程学院,湖南雁能建设集团有限公司输电工程分公司
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2014502052);中央高校基本科研业务费专项资金(2014MS154)
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频率切片小波变换是一种有力的时频分析方法，但在强背景噪声条件下其故障特征识别能力不足，故提出奇异值分解结合频率切片小波的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵，根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理，继而利用频率切片小波对降噪信号进行全频分析，确定信号分量分布区间之后，对能量集中的信号进行频率切片细化分析，用时频图及重构信号提取齿轮故障特征。通过仿真及实测齿轮的点蚀信号分析，表明该方法能够实现齿轮运行状态的准确判别，有一定的工程实际意义。
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