提出了一种基于卷积稀疏滤波和Hilbert包络谱的齿轮微弱故障检测方法。该方法通过稀疏特征学习,提取强噪声样本中的微弱故障信息,提高故障信号的信噪比,最后通过时域波形和Hilbert包络谱的特征频率及其谐波,判断轴承的故障信息。通过仿真和试验信号,验证了该方法的有效性,与经典的MED算法相比,提出的方法具有更强的噪声适应能力。
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