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摘要
针对Autogram算法中的无偏自相关方法所得包络结果受到强噪声污染，导致无法有效地对滚动轴承进行故障诊断问题，提出改变原算法内部处理流程，同时将无偏自相关方法替换为log-SAM方法，形成一种改进Autogram算法。首先，对实测滚动轴承振动信号进行最大重复离散小波包变换分解(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform, MODWPT),在不同分解层数形成一系列小波包子信号；其次，对小波包子信号求取谱峭度，并筛选最大谱峭度值所对应的子信号作为数据源；最后，对数据源进行阈值处理，进而将log-SAM替代无偏自相关方法进行包络分析，实现最优故障诊断。针对滚动轴承内圈仿真故障信号和实测故障信号，实验表明，改进Autogran算法具有良好的去噪能力和诊断效果，且较原Autogram算法和其他传统方法均更具有效性和优越性。
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