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齿轮局部发生故障后，非线性振动信号频谱中齿轮啮合频率及其二、三次谐波附近的边频带均出现显著增长．由于提升小波算法预测和更新原理与故障信号紧密相关，利用提升小波对振动信号进行时频特性分析和信息预处理，通过预测器和更新器的设计取代小波基函数选取过程；随后对蕴含大量故障特征信息的高频细节信号实施Hilbert变换，调制信号的包络谱中彻底剔除常规振动分量仅保留故障信息，该方法可高效识别振动信号频谱中的齿轮故障特征频率．最后用实例验证基于提升小波变换的Hilbert调制分析在齿轮故障诊断中的有效性．
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北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
Year： 2012
Issue： 12
Volume： 38
Page： 1835-1838
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