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摘要
为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断，以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础，提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulation, HED)相结合的滚动轴承故障特征信息提取方法。采用WPD方法对滚动轴承声发射信号分解获得节点分量，基于KI对节点分量排序筛选进行信号重构，进而对重构信号进行HED分析，提取出轴承故障特征频率用于对比诊断。开展简单以及复杂传递路径下滚动轴承故障模拟试验，采用建立的方法分别针对滚动轴承外圈、内圈典型故障试验数据进行分析和诊断。结果表明：该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率及其倍频，且针对复杂传递路径下处于工作状态的滚动轴承，仍可实现精准的特征信息提取和有效的故障诊断。
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