【摘 要】
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针对齿轮箱中旋转零部件的故障信号是周期性的冲击信号这一特性,提出了一种基于多点峭度（multipoint kurtosis,简称MKurt）和多点最优最小熵反褶积（multipoint optimal minimum e
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目(2015011063)
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针对齿轮箱中旋转零部件的故障信号是周期性的冲击信号这一特性,提出了一种基于多点峭度（multipoint kurtosis,简称MKurt）和多点最优最小熵反褶积（multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA）的齿轮箱复合故障特征提取方法。利用MKurt可以有效提取齿轮箱中被噪声淹没的冲击性振动信号的周期,实现对振动信号振动源的追踪。根据故障的周期设置合理的周期区间,通过MOMEDA对原信号进行降噪,进一步提取原信号的
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