【摘 要】
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在齿轮噪源存在的变转速滚动轴承故障诊断过程中，因混合信号中转频分量相对较小，使得基于时频表达的阶比跟踪技术受到限制。虽然基于故障特征频率的角域重采样能提取轴承的故障
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275030)
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在齿轮噪源存在的变转速滚动轴承故障诊断过程中，因混合信号中转频分量相对较小，使得基于时频表达的阶比跟踪技术受到限制。虽然基于故障特征频率的角域重采样能提取轴承的故障特征，但这种算法不能确定故障位置，而且可能会出现误判。针对这一问题，提出了基于角域自回归（auto regressive，简称AR）模型滤波的处理方法。该方法利用线调频小波路径追踪算法从降采样处理的混合信号中提取齿轮瞬时啮合频率趋势线并估计转速，根据估计转速信息对原混合信号进行等角度重采样，获得了角域信号。利用角域信号中齿轮啮合振动成分具有周期
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