【摘 要】
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针对复杂齿轮系统发生故障时信号的非平稳性导致行星齿轮的特征提取困难、定轴齿轮的故障特征易被淹没在总体振动信号中等问题,提出了一种VMD的信号处理方法.该方法自适应力强,分解信号时能自动选择最优解确定各分量的中心频率和带宽,分解结果精确可靠.本研究采用VMD和包络解调法对复杂齿轮系统中的故障特征信号进行提取,结果表明,复杂齿轮系统在多故障同时发生时,VMD可以有效分解提取故障特征信号.
【机 构】
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山西省煤炭职业中等专业学校,山西太原 030032
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针对复杂齿轮系统发生故障时信号的非平稳性导致行星齿轮的特征提取困难、定轴齿轮的故障特征易被淹没在总体振动信号中等问题,提出了一种VMD的信号处理方法.该方法自适应力强,分解信号时能自动选择最优解确定各分量的中心频率和带宽,分解结果精确可靠.本研究采用VMD和包络解调法对复杂齿轮系统中的故障特征信号进行提取,结果表明,复杂齿轮系统在多故障同时发生时,VMD可以有效分解提取故障特征信号.
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