《表1 信号间相关系数：基于多传感器数据融合的轨道车辆齿轮箱异常检测》

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《基于多传感器数据融合的轨道车辆齿轮箱异常检测》

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表1为根据式（1）（2） 计算得到的信号间相关系数，可见大齿轮上方和大齿轮下方测点的信号具有强相关性，而其他测点间的相关性较弱。根据式（4）（5） 得到各信号总相关能量分别为1.1162×1012、4.0348×1012、3.3464×1012、4.2899×1012。根据式（6）推导出各测点信号加权的权重分别为0.0873、0.3155、0.2617、0.3355，得到的融合结果如图5所示。从图6中可见齿轮箱的振动频率为343.9 Hz及轴承故障的特征频率为632.8 Hz。由此可以证明，相关函数融合算法得到的融合信号能较好地反映齿轮箱运行状况。