基于MVMD-MOMEDA的齒輪箱故障診斷方法

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摘 要：針對齒輪箱振動信號受復雜傳遞路徑、強背景噪聲的影響導致早期微弱故障難以診斷的問題，提出了一種基于多元變分模態(tài)分解（MVMD）和多點最優(yōu)最小熵反褶積調(diào)整（MOMEDA）的齒輪箱故障診斷方法。首先，利用MVMD將融合后的多通道振動信號進行模態(tài)分解，得到一系列表征信號局部特征的IMF分量；其次，引入峭度值（Ku），選取最佳模態(tài)進行信號重構(gòu)，剔除含噪聲分量高的IMF；最后，對重構(gòu)信號進行MOMEDA特征提取以識別故障頻率，從而進行故障診斷。（剩余11212字）