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针对传统齿轮故障信号处理中,对单一信号进行处理造成的敏感特征信息遗失问题,提出形态非抽样小波(MUDW)的多测点齿轮故障振动信号融合预处理方法,以充分利用各信号所蕴含的特征信息,减少噪声及干扰成分的影响。该方法首先应用时域同步平均(TSA)对各通道信号进行预处理;然后,根据形态非抽样小波的基础框架将信号分解,并采用相关峭度(CK)和加权运算的方式,表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,提高有用近似信号的比重;在此基础上,建立融合准则将各分解层信号进行融合,改善重构信号的特征信息;最后,齿轮裂纹故障实验证明:该方法能够较好地抑制噪声,明显突出故障齿轮啮合频率及其倍频,融合效果理想。 相似文献
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机械设备故障规律与维修策略研究 总被引:2,自引:0,他引:2
按照RCM的基本原理,分析了机械设备潜在性故障和功能故障以及P-F间隔期及其有效性和适用性准则。阐述了机械设备的故障规律及早期故障期、偶发故障期、耗损故障期的特点,最后依据不同的故障规律,选择不同的维修策略。 相似文献
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RCM维修管理模式及其应用分析 总被引:3,自引:0,他引:3
简要介绍了RCM维修管理模式,举例说明了RCM实施步骤,制订设备预防性维修大纲的基本过程。 相似文献
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