【摘 要】
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为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传
【机 构】
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燕山大学机械工程学院,燕山大学自润滑关节轴承共性技术航空科技重点实验室
【基金项目】
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河北省军民融合项目(2018B100)
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为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的自适应最大相关峭度反褶积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution with quantum genetic algorithm,QMCKD)用于齿轮和轴承复合故障诊断。通过量子遗传算法自
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