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基于MUDW的多测点齿轮故障信号融合处理
被引量：
2
1
作者
仝蕊
康建设
+1 位作者
李宝晨
陈疆萍
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2020年第4期7-14,共8页
针对传统齿轮故障信号处理中,对单一信号进行处理造成的敏感特征信息遗失问题,提出形态非抽样小波(MUDW)的多测点齿轮故障振动信号融合预处理方法,以充分利用各信号所蕴含的特征信息,减少噪声及干扰成分的影响。该方法首先应用时域同步...
针对传统齿轮故障信号处理中,对单一信号进行处理造成的敏感特征信息遗失问题,提出形态非抽样小波(MUDW)的多测点齿轮故障振动信号融合预处理方法,以充分利用各信号所蕴含的特征信息,减少噪声及干扰成分的影响。该方法首先应用时域同步平均(TSA)对各通道信号进行预处理;然后,根据形态非抽样小波的基础框架将信号分解,并采用相关峭度(CK)和加权运算的方式,表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,提高有用近似信号的比重;在此基础上,建立融合准则将各分解层信号进行融合,改善重构信号的特征信息;最后,齿轮裂纹故障实验证明:该方法能够较好地抑制噪声,明显突出故障齿轮啮合频率及其倍频,融合效果理想。
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关键词
信号预处理
多测点信息融合
形态非抽样小波分解
相关峭度
加权
融合
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职称材料
题名
基于MUDW的多测点齿轮故障信号融合处理
被引量：
2
1
作者
仝蕊
康建设
李宝晨
陈疆萍
机构
[
陆军工程大学石家庄校区
[
出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2020年第4期7-14,共8页
文摘
针对传统齿轮故障信号处理中,对单一信号进行处理造成的敏感特征信息遗失问题,提出形态非抽样小波(MUDW)的多测点齿轮故障振动信号融合预处理方法,以充分利用各信号所蕴含的特征信息,减少噪声及干扰成分的影响。该方法首先应用时域同步平均(TSA)对各通道信号进行预处理;然后,根据形态非抽样小波的基础框架将信号分解,并采用相关峭度(CK)和加权运算的方式,表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,提高有用近似信号的比重;在此基础上,建立融合准则将各分解层信号进行融合,改善重构信号的特征信息;最后,齿轮裂纹故障实验证明:该方法能够较好地抑制噪声,明显突出故障齿轮啮合频率及其倍频,融合效果理想。
关键词
信号预处理
多测点信息融合
形态非抽样小波分解
相关峭度
加权
融合
Keywords
signal preprocessing
muliti-point information fusion
morphological un-decimated wavelet decomposition
correlated kurtosis
weighted fusion
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于MUDW的多测点齿轮故障信号融合处理
仝蕊
康建设
李宝晨
陈疆萍
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2020
2
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