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基于MED-MOMEDA的风电齿轮箱复合故障特征提取研究

作者:王志坚; 张纪平; 王俊元; 段能全; 寇彦飞...复合故障最小熵反褶积最大相关峭度反褶积最优最小熵反褶积

摘要:强噪环境下,齿轮箱复合故障中的微弱故障特征难以提取,因此提出了基于多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)的复合故障提取方法。首先对最小熵反褶积(MED)和最大相关峭度反褶积(MCKD)两种方法进行改进,以多点峭度最大值为目标,对信噪比不同的仿真信号,通过设置合理的周期区间逐个追踪复合故障的周期成分,验证了此方法降噪性能;然后将MED-MOMEDA应用风电齿轮箱复合故障实验台中,成功提取出复合故障特征;最后用文中所提方法与EEMD对比分析进一步验证了此方法的可行性。

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电机与控制学报

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