典型文献
改进经验小波变换在风力机齿轮箱故障诊断中的应用
文献摘要：
针对强噪声背景下风力机齿轮箱轴承的轻微故障特征易被淹没且提取困难等问题,提出滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)进行改进.首先利用CASN-EWT方法分解风力机齿轮箱轴承故障信号,后利用谱负熵准则对所得分量进行筛选并重构,再开展包络分析,准确提取出故障特征,最后构成特征向量集输入支持向量机进行故障诊断.结果表明:CASN-EWT方法在保留EWT算法自适应性和有效避免模态混叠效应与端点效应的同时,极大提高EWT分解算法对噪声的鲁棒性,有利于准确提取故障特征频率,实现故障识别精度的提高.
文献关键词：
风力机齿轮箱;故障诊断;滑移窗口;连续平均谱负熵;改进经验小波变换;谱负熵准则
中图分类号：
作者姓名：
胡璇;李春;叶柯华
作者机构：
上海理工大学能源与动力工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]胡璇;李春;叶柯华-.改进经验小波变换在风力机齿轮箱故障诊断中的应用)[J].机械强度,2022(02):294-301
A类：
风力机齿轮箱,滑移窗口,连续平均谱负熵,Negentropy,谱负熵准则
B类：
改进经验小波变换,齿轮箱故障诊断,强噪声,下风,齿轮箱轴承,被淹,淹没,Continuous,Average,Spectral,CASN,Empirical,Wavelet,Transform,EWT,解风,轴承故障,故障信号,包络分析,构成特征,特征向量,集输,自适应性,模态混叠,端点效应,故障特征频率,故障识别,识别精度
AB值：
0.253337
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