最小熵解卷积在高速泵齿轮箱早期故障诊断中的应用

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[摘    要]高速泵齿轮箱发生早期故障时容易被外界强烈的噪音所干扰，直接做频谱分析或包络谱分析很难提取故障特征。本文通过最小熵解卷积（MED）的基本理论，对高速离心泵齿轮箱故障诊断，能够明显的提高信噪比。MED方法对齿轮早期裂纹振动信号进行降噪解卷积滤波，然后进行包络解调分析，最后获得中速轴小齿轮（Z2=55）齿根轻微裂纹的故障特征。（剩余4380字）

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