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作者：尹志安;孙文龙;王凯;
单位：南昌工学院;
摘要：为了克服传统共振稀疏信号分解与矩量法的局限性，提高其提取微弱故障特征的能力，提出了一种并行双参数优化RSSD和改进MOMEDA的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，并行双参数优化RSSD构造了与不同故障特征相匹配的小波基函数，并将复合故障信号自适应分解为不同的谐振分量，实现了复杂故障特征的解耦。其次，利用改进MOMEDA对共振分量进行去卷积滤波，有效地消除了复杂传输路径和强环境噪声的影响，增强了与弱故障相关的脉冲。最后，通过对行星齿轮箱实验平台的实际故障信号的分析，证明了提出的方法不仅具有良好的解耦性能以及提取弱故障信号能力，且能够全面、准确地提取不同类型的故障。
关键词：共振稀疏信号分解;;多点最优最小熵反褶积;;行星齿轮箱;;故障诊断
基金资助：江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ202508）
