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主要研究了基于最大信噪比的盲源分离算法,针对4组信号的混合信号进行了分离仿真实验,得到了较好的分离效果,并将其应用于齿轮箱的振动信号分离。对多组振动信号分析结果表明,该算法对混合信号具有很强地分离能力
平行齿轮箱及行星齿轮箱是机械设备的重要传动部件,也是故障频发部件。基于实验分析,对比研究平行齿轮箱和行星齿轮箱局部故障的特征提取方法。应用Compact-RIO采集齿轮箱的实时振动信号,运用共振解调技
对齿轮箱的振动机理以及故障诊断特点、方法进行分析,介绍了提升小波的基本理论。并利用提升小波对齿轮箱工况信号进行消噪、分解、重构以及提取功率谱,采用BP神经网络模型识别齿轮箱运行状态以及定位故障类型和部
采用小波阈值法对齿轮箱故障信号进行去噪预处理,将经验模式分解(EMD)和快速傅立叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障信号进行特征提取,这种方法适用于非线性非平稳信号的自适应状态分析。利用EMD方法将去噪
针对齿轮箱故障振动信号的非平稳特征,提出一种基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法。使用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,再对IMF分
通过Pro/E三维绘图软件建立2 MW风力发电机齿轮箱的简化实体模型,并采用ANSYS Workbench有限元分析软件进行分析,计算出箱体的各阶频率。通过比较系统的固有频率与工作频率的数值关系,分析
根据齿轮箱振动信号非平稳、非线性的特点,采用局部特征尺度分解方法和倒频谱方法相结合的方式对齿轮箱故障进行诊断。采用局部特征尺度分解方法将齿轮箱断齿实验数据分解成一系列的内禀尺度分量,并对内禀尺度分量进
采用希尔伯特—小波变换对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用小波变换分解获得振动响应信号的各层高频信号小波系数和低频信号小波系数，对小波系数进行重构获得具有不同特征时间尺度的各高
目录 1 1 电动机的选择 3 1.1 选择电动机的转速 3 1.1.1 计算传动滚筒的转速 3 1.1.2 计算总传动比范围 3 1.1.3 确定电动机的转速 3 1.2 所需电动机的输出功率 3
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