【摘 要】
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为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD（Empirical Mode Decomposition）降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊
【基金项目】
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国家自然科学基金(51375319);河北省杰出青年科学基金(E2013210113);河北省百名优秀创新人才支持计划(BR2-222)
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为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD（Empirical Mode Decomposition）降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法.首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重
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