【摘 要】
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针对齿轮振动信号具有非线性和非平稳性的特点，采用去趋势波动分析对振动信号特征进行提取。应用该方法对采自实验台的齿轮振动信号进行分析，获得对数尺度-波动函数图。发现齿
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51105284,51375354)
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针对齿轮振动信号具有非线性和非平稳性的特点，采用去趋势波动分析对振动信号特征进行提取。应用该方法对采自实验台的齿轮振动信号进行分析，获得对数尺度-波动函数图。发现齿轮振动信号在不同时间尺度上具有不同的幂率关系，信号具有双标度性。分析了双标度产生的原因，提出将去趋势波动分析双对数图中小尺度下的尺度指数与截距组成齿轮振动信号的特征向量。应用高斯混合模型对100组不同故障模式的齿轮振动信号进行特征描述，然后采用最大贝叶斯分类器对50组齿轮测试信号进行分类，结果表明：应用该特征提取方法可获得较高的故障识别率。
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