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針對(duì)齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)大多是多分量的調(diào)幅一調(diào)頻信號(hào)，而傳統(tǒng)包絡(luò)分析法又太依賴經(jīng)驗(yàn)值選取參數(shù)的問(wèn)題，對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的分解方法、包絡(luò)分析方法以及提取特征值等方面進(jìn)行了研究，提出了一種基于局部均值分解（ local mean de-composition，LMD）的包絡(luò)譜特征值的方法。該方法首先利用局部均值分解對(duì)齒輪箱信號(hào)進(jìn)行了處理，獲得了包含有不同頻率特征的PF（ prod-uct function）分量，最后對(duì)包含有主要故障信息的第一級(jí)PF分量進(jìn)行了包絡(luò)分析，提取了包絡(luò)譜的特征頻率，以此來(lái)判別齒輪箱的工作狀態(tài)和故障類型。利用齒輪箱正常狀態(tài)、局部損傷、磨損故障3種齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證。研究結(jié)果表明，利用LMD分解后求取包絡(luò)譜特征頻率的方法能夠較為準(zhǔn)確地判別齒輪箱的工作狀態(tài)和故障類型。
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