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基于最大相關(guān)峭度解卷積與形態(tài)濾波的齒輪故障特征提取
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海軍裝備部裝備項目管理中心

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國家部委預研基金資助(9140A27020214JB1446)


Gear feature extraction based on maximum correlated kurtosis deconvolution andmathematical morphological filtering approach
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    摘要:

    為了準確地進(jìn)行齒輪故障特征提取,結合最大相關(guān)峭度解卷積和形態(tài)濾波,給出了一種新的方法。首先利用最大相關(guān)峭度解卷積恢復信號中的周期性故障特征并實(shí)現信號的降噪,再運用形態(tài)差值濾波器對解卷積后的信號進(jìn)行濾波以增強信號中的沖擊特征并解調出包絡(luò ),最后求取包絡(luò )譜以進(jìn)行故障特征提取;通過(guò)齒輪斷齒故障振動(dòng)數據的分析,驗證了方法的有效性。

    Abstract:

    In order to extract gear fault features effectively, a mode based on maximum correlated kurtosis deconvolution (MCKD)and mathematical morphological filtering is proposed. Firstly, the periodic fault features in the signal are recovered by MCKD and the noise of the signal is reduced. Then the morphological difference filter is used to filter the deconvolution signal to enhance the impact characteristics in the signal, and to get the envelope signal. Finally, the envelope spectrum of the filtering results is obtained to extract the fault features. The analysis of broken tooth of gear fault data shows that the method can extraction of gear fault features effectively.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

張?chǎng)?朱良明,崔偉成.基于最大相關(guān)峭度解卷積與形態(tài)濾波的齒輪故障特征提取計算機測量與控制[J].,2020,28(7):34-38.

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  • 收稿日期:2019-09-26
  • 最后修改日期:2019-11-25
  • 錄用日期:2019-11-26
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-07-14
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