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作者：汪向东;刘强;向蕾蕾;苏振;陈保家;陈述;章文忠;
单位：三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室;三峡大学机械与动力学院;中国长江电力股份有限公司;三峡大学水利与环境学院;
摘要：针对齿轮箱复合故障诊断中齿轮与轴承特征相互干扰、现有方法难以有效分离高频谐波与冲击成分的难题，提出一种基于双小波字典的稀疏正则化特征提取方法。通过构建Morlet小波-齿轮振动匹配模型与Laplace小波-轴承冲击响应模型的联合字典，结合广义极小极大凹惩罚函数优化稀疏分解过程，在保证目标函数凸性的同时克服了传统l_1范数导致的幅值衰减问题。仿真与实验结果表明：所提方法实现了齿轮局部损伤与轴承外圈故障的同步解耦，相比MOMEDA及IESFOgram方法，特征频率谐波提取完整度高；对于前5倍故障特征频率的信噪比提升了1～2 dB。
关键词：齿轮箱故障;;稀疏分解;;复合故障;;故障诊断
基金资助：水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心开放研究基金资助项目（1524020003）;; 湖北省重点研发计划资助项目（2023BAB129）;; 湖北省中央引导地方科技发展专项资助项目（2024CSA095）
