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针对齿轮早期故障诊断,传统的信号处理方法受噪声干扰大,严重影响了齿轮故障特征提取。结合粒子群(PSO)算法和稀疏分解算法提出PSO稀疏分解,利用PSO在搜索最优解方面的优势降低了稀疏分解的计算复杂度,并提出了"匹配度"作为信号的特征量。通过对模拟信号和某型航空发动机齿轮毂振动信号的分析,证明PSO稀疏分解在强噪声背景下具有很好的稳健性,提高了振动信号的信噪比,能够有效提取齿轮的故障特征,故障信号的"匹配度"比正常信号平均高出0.4左右,与传统方法相比,优势较为明显。 相似文献
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