【摘 要】
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复合故障信号中多种特征成分的有效分离是实现齿轮箱复合故障诊断的核心,也是难点.针对此,提出一种 基于优化最小算法（ Majorizatkm-Miriimizatkm,MM）的稀疏表示方法,并将其应
【机 构】
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苏州大学城市轨道交通学院,苏州宝馨科技实业有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51375322,51405321,51605319);江苏省自然科学基金资助项目(BK20160318)
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复合故障信号中多种特征成分的有效分离是实现齿轮箱复合故障诊断的核心,也是难点.针对此,提出一种 基于优化最小算法（ Majorizatkm-Miriimizatkm,MM）的稀疏表示方法,并将其应用于齿轮箱齿轮轴承复合故障特 征成分的提取与分离.首先,根据齿轮箱中轴承和齿轮在局部故障激励下的瞬态成分存在差异性,利用相关滤波 优选来分别构造与轴承和齿轮故障瞬态特征相匹配的过完备字典,建立目标函数;然后,采用所提优化最小算法对 稀疏表示目标函数进行优化求解;在此基础上,根据复合故障信号中轴承和齿轮瞬态成分能量
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