基于DRS與改進(jìn)Autogram的風(fēng)電齒輪箱復(fù)合故障特征提取

摘要： 復(fù)合故障特征提取是分析風(fēng)電齒輪箱故障根因的關(guān)鍵。提出基于離散隨機(jī)分離（DRS）和改進(jìn)Autogram的復(fù)合故障特征提取方法?；贒RS方法削弱振動信號周期性成分對微弱故障成分的影響，結(jié)合譜峭度與譜負(fù)熵設(shè)計一種新的特征量化指標(biāo)，對最大重疊離散小波包變換與無偏自相關(guān)處理后的各窄帶分量進(jìn)行綜合評價，以選擇最優(yōu)的濾波頻帶，精確地識別包含復(fù)合故障特征的信號分量。將所提方法應(yīng)用于實(shí)際風(fēng)電齒...