【摘 要】
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针对齿轮故障振动信号的非平稳特征,提出了基于局部均值分解（local mean decomposition,简称LMD）和主分量分析的齿轮损伤识别方法.首先,对齿轮振动信号进行局部均值分解,将其分
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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针对齿轮故障振动信号的非平稳特征,提出了基于局部均值分解（local mean decomposition,简称LMD）和主分量分析的齿轮损伤识别方法.首先,对齿轮振动信号进行局部均值分解,将其分解成为若干个PF分量（product function,简称PF）；然后,选取包含主要损伤信息的PF分量.从PF分量中提取能量和时域统计量等特征参数,组合成初始特征参数向量矩阵,并进一步对初始特征参数向量矩阵进行主分量分析,得到齿轮振动信号的主特征分量,建立距离判别函数,从而对齿轮工作状态进行识别.实验数据分析结
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