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基于自相關(guān)包絡(luò)和優(yōu)化MED的齒輪箱滾動(dòng)軸承故障診斷

機(jī)械傳動(dòng) 頁(yè)數(shù)： 10 2024-12-15
摘要： 最小熵解卷積（Minimum Entropy Deconvolution,MED）是近年來(lái)較為流行的一種算法，被廣泛應(yīng)用于齒輪箱、軸承等部件的特征提取與故障診斷。但在實(shí)際計(jì)算過(guò)程中，MED逆濾波器的參數(shù)設(shè)置對(duì)提取結(jié)果十分敏感。為解決這個(gè)問(wèn)題，提出了一種優(yōu)化MED的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法。該方法在MED計(jì)算過(guò)程中，綜合考慮了不同逆濾波器長(zhǎng)度下特征頻率的能量占比，從而確定最佳逆濾... （共10頁(yè)）

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