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摘要
针对齿轮箱复合故障振动信号传递路径复杂多变，早期微弱故障信号易受到背景噪声的严重干扰，使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题，提出一种信息图和多点峭度最优最小熵解卷积修正(MK-MOMEDA)的复合故障诊断方法。首先，利用平均谱负熵所得的信息图选择最佳的带宽和中心频率对复合故障信号进行带通滤波，降低噪声成分的影响；然后，计算滤波信号的多点峭度谱，识别谱图中包含的故障冲击周期成分，并设定适当的故障周期区间，进行MOMEDA运算，提取不同的故障特征；最后，通过1.5维能量谱进行特征增强，分析谱图中突出的故障特征频率，从而判别故障类型。实验平台模拟齿轮箱两种故障的复合情况，结果表明该方法能实现复合故障的准确分离。
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