【摘 要】
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针对滚动轴承信号存在大量噪声、故障特征难以提取，而双树复小波包可减少有用信息的丢失，提出双树复小波包与排列熵结合的轴承故障诊断方法。首先经双树复小波包与排列熵结合对不同层数的分量计算平均排列熵值，确定最佳分解层数；其次采用峭度值作为指标对加噪信号选取分解后的最佳分量；最后对最佳分量进行包络分析提取故障特征频率。双树复小波包与排列熵相结合确定最佳层数方法，避免了对原始信号的过分解和欠分解，从而有效应
【基金项目】
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国家自然科学基金（72061022）； 甘肃自然科学基金（20JR5RA401）；
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针对滚动轴承信号存在大量噪声、故障特征难以提取，而双树复小波包可减少有用信息的丢失，提出双树复小波包与排列熵结合的轴承故障诊断方法。首先经双树复小波包与排列熵结合对不同层数的分量计算平均排列熵值，确定最佳分解层数；其次采用峭度值作为指标对加噪信号选取分解后的最佳分量；最后对最佳分量进行包络分析提取故障特征频率。双树复小波包与排列熵相结合确定最佳层数方法，避免了对原始信号的过分解和欠分解，从而有效应提取到故障特征。
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