【摘 要】
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在使用共振稀疏分解方法进行齿轮故障诊断时,针对通常情况下人为选择品质因子的问题,提出优化品质因子的共振稀疏分解方法,利用改进的粒子群优化算法,结合高、低共振分量相关
【基金项目】
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河北省引进留学人员资助项目(CL201721),研究生创新资助项目(YC2020038)。
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在使用共振稀疏分解方法进行齿轮故障诊断时,针对通常情况下人为选择品质因子的问题,提出优化品质因子的共振稀疏分解方法,利用改进的粒子群优化算法,结合高、低共振分量相关系数与峭度,自适应选择符合信号故障特征的优化品质因子。利用优化品质因子对齿轮故障信号进行共振稀疏分解,对分量进行Hilbert包络分析,从而得到齿轮故障特征频率,结果表明此方法能有效分离故障齿轮冲击成分,实现齿轮故障的诊断。
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