【摘 要】
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作为旋转机械设备的关键组成部件,滚动轴承在旋转机械设备中应用广泛,是最容易受到损坏的零件之一,其运转状态直接影响着旋转机械的健康状况。因此,对滚动轴承运行状态进行监测以及定期进行故障诊断具有十分重要的意义。本文以滚动轴承为研究对象,对基于最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障特征自适应优化提取方法进行研究。本文主要研究内容如下:（1）分析了MCKD算法中各个参数对算法的影响,提出了基于故障特征综合指标的
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作为旋转机械设备的关键组成部件,滚动轴承在旋转机械设备中应用广泛,是最容易受到损坏的零件之一,其运转状态直接影响着旋转机械的健康状况。因此,对滚动轴承运行状态进行监测以及定期进行故障诊断具有十分重要的意义。本文以滚动轴承为研究对象,对基于最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障特征自适应优化提取方法进行研究。本文主要研究内容如下:（1）分析了MCKD算法中各个参数对算法的影响,提出了基于故障特征综合指标的MCKD参数优化选择方法,对MCKD算法参数解卷积周期T作优化选择。此外,还给出了移位数M和滤波器长度L的选择准则,完成了MCKD算法三个参数的全部优化选择。（2）在布谷鸟搜索算法的基础上提出了MCKD参数自适应优化选择方法,实现了对解卷积周期T的自适应优化选择。同时,对比分析了粒子群优化算法的自适应优化选择结果,说明了布谷鸟搜索算法搜索结果的优越性。（3）给出了EEMD算法处理结果IMF分量的选择准则,提出了EEMD和参数自适应优化选择MCKD相结合的滚动轴承故障特征提取方法。采用轴承故障仿真信号,分别进行EEMD和参数自适应优化选择MCKD处理,提取出滚动轴承故障特征,验证了该方法的有效性和优越性。（4）利用滚动轴承测试实验台测得的滚动轴承内圈故障实验数据和外圈故障实验数据,根据EEMD和参数自适应优化选择MCKD相结合的滚动轴承故障特征提取方法,提取出滚动轴承内圈故障特征和外圈故障特征,进一步论证了该方法的有效性和可靠性。
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