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文檔簡介
1、基于振動分析的診斷方法是對齒輪箱進行故障診斷的有效方法，對齒輪箱運轉過程中測得的振動信號，運用適當?shù)男盘柼幚矸椒ㄌ崛】赡艹霈F(xiàn)的故障特征信息，從而判斷發(fā)生故障的位置。但是，在齒輪箱的運行過程中存在著背景噪聲，使得采集到的振動信號常常淹沒在噪聲中，從而無法識別故障。為了能夠準確的診斷故障，需要對采集到的振動信號進行預處理，從而提高信號的信噪比。本文將自適應噪聲抵消技術用于齒輪箱振動信號的預處理，并提取故障特征信息。
自適應噪聲抵消
2、技術的核心技術是自適應濾波器，通過研究自適應濾波器的原理以及最小均方（LMS）自適應濾波算法，分析了大量的LMS算法，并在此基礎上提出了一種基于相關雙曲正切函數(shù)的LMS算法，簡稱為CTanh-LMS算法。通過仿真驗證出，相對于其它自適應濾波算法，該方法具有更好的消噪能力，且算法簡單，收斂速度快，能夠滿足齒輪箱振動信號的消噪要求。然后分析了齒輪箱振動信號的特征和幾種故障診斷方法。
在仿真的基礎上，將基于相關雙曲正切函數(shù)的LMS算
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