【摘 要】
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针对强背景噪声和信号衰减影响下,滚动轴承故障特征微弱,难于提取的问题,提出一种最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)与冗余第二代小波包(Redundant Second Generation Wavelet Package,RSGWT)相结合的方法,应用于滚动轴承微弱故障特征提取.应用MCKD滤波方法能够增强信号中的周期性
【机 构】
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装甲兵工程学院机械工程系,北京100072 北京特种车辆研究所,北京100072
【出 处】
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第十一届全国随机振动理论与应用学术会议
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针对强背景噪声和信号衰减影响下,滚动轴承故障特征微弱,难于提取的问题,提出一种最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)与冗余第二代小波包(Redundant Second Generation Wavelet Package,RSGWT)相结合的方法,应用于滚动轴承微弱故障特征提取.应用MCKD滤波方法能够增强信号中的周期性故障冲击成分,对增强后的信号进行RSGWTP变换,根据相关峭度最大准则自适应地筛选出敏感小波包分量进行重构,并进行包络分析,提取出轴承微弱故障特征.仿真和试验数据分析结果验证了所述方法的有效性.
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