【摘 要】
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针对齿轮箱在强噪声背景下齿轮微弱故障振动信号的特征不易被提取的问题,提出将改进小波去噪和Teager能量算子相结合的微弱故障特征提取方法。采用改进小波阈值函数对振动信
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区科技支疆资助项目(201591102)
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针对齿轮箱在强噪声背景下齿轮微弱故障振动信号的特征不易被提取的问题,提出将改进小波去噪和Teager能量算子相结合的微弱故障特征提取方法。采用改进小波阈值函数对振动信号进行去噪处理,与形态学滤波和传统小波阈值函数相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD）得到若干本征模式函数（intrinsic mode function,简称IMF）,计算各IMF分量与原信号的相关系数并结合各IMF分量的频
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