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針對齒輪箱故障振動信號大多是多分量的調幅一調頻信號，而傳統包絡分析法又太依賴經驗值選取參數的問題，對齒輪箱振動信號的分解方法、包絡分析方法以及提取特征值等方面進行了研究，提出了一種基于局部均值分解（ local mean de-composition，LMD）的包絡譜特征值的方法。該方法首先利用局部均值分解對齒輪箱信號進行了處理，獲得了包含有不同頻率特征的PF（ prod-uct function）分量，最后對包含有主要故障信息的第一級PF分量進行了包絡分析，提取了包絡譜的特征頻率，以此來判別齒輪箱的工作狀態和故障類型。利用齒輪箱正常狀態、局部損傷、磨損故障3種齒輪箱振動信號的實例進行了驗證。研究結果表明，利用LMD分解后求取包絡譜特征頻率的方法能夠較為準確地判別齒輪箱的工作狀態和故障類型。
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