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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明公开了一种基于NA‑MEMD和全矢谱的齿轮故障特征提取方法，包括集正常双通道振动信号，发生中间缺齿故障的齿轮的双通道振动信号，1通过对采集到的信号添加高斯白噪声，产生含噪正常双通道振动信号；含噪中间缺齿故障齿轮的双通道振动信号；2将1中信号经过NA‑MEMD处理，得到频段对应数量相同的固有模态函数IMF组；3利用相关系数准则从IMF组中选择原始信号的敏感IMF；4对提取出来的敏感IMF进行希尔伯特变换求取包络；5最后将包络信号进行全矢信息融合，绘制全矢希尔伯特谱，实现对齿轮故障的特征提取。

主权项：1.一种基于NA-MEMD和全矢谱的齿轮故障特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，设定采样频率，分别采集正常双通道振动信号x0t、y0t，发生中间缺齿故障的齿轮的双通道振动信号x1t、y1t，通过对采集到的信号添加高斯白噪声，产生含噪正常双通道振动信号x2t、y2t；含噪中间缺齿故障齿轮的双通道振动信号x3t、y3t，其中t代表采样点的个数；步骤2，对信号进行NA-MEMD处理，得到多元IMF组：将所有信号构成多维时间序列，将该多维信号分别沿多个不同的方向投影，得到各自的多方向向量，求取对应信号多方向向量的包络信号，并求均值，判断原信号减去该均值的结果dt是否满足IMF的条件，若满足，则dt就是分解出的第一阶IMF分量，用对应的原信号减去dt作为新的信号，继续进行包络均值的求解来筛选IMF分量，直到满足多元IMF的停止准则即可；如果不满足，就将dt作为新的信号继续进行包络均值求解直到满足IMF的条件；步骤3，通过计算分解得到的IMF分量之间以及IMF分量与对应的原始信号的互相关系数，来筛选出故障齿轮双通道信号对应的IMF组中包含故障信息最多的IMF分量，即敏感IMF分量；步骤4，筛选出故障齿轮双通道的敏感IMF分量IMFx，IMFy，分别对IMFx，IMFy进行Hilbert变换得到Hilbert变换对，并将IMFx，IMFy与IMFx，IMFy对应的Hilbert变换对分别作为解析信号zxt、zyt的实部和虚部，求取解析信号的包络信号|zxt|、|zyt|；步骤5，对得到的故障齿轮的双通道包络信号|zxt|、|zyt|进行全矢信息融合并进行快速傅里叶变换，从而得到全矢希尔伯特谱，最后实现对故障特征的提取和分析。

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