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本書是學術著作,研究行星齒輪箱振動信號特徵提取與故障診斷方法。全書共6章,以變分模態分解、同步壓縮廣義S變換、深度學習、流形學習和集成學習等理論為主要技術手段,從行星齒輪箱振動信號的降噪、多域聯合特徵提取、特徵融合降維和故障分類等方面進行了深入研究,分別提出基於量子高斯混合模型的振動信號降噪方法,基於VMD的多尺度模糊熵特徵參數提取方法,基於同步壓縮廣義S變換時頻譜的CSLBP特徵參數和2DNMF特徵參數的提取方法;綜合以上幾種方法,本書為行星齒輪箱的振動信號處理和故障診斷提供全新的技術方法並給予試驗驗證。

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