【摘 要】
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针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD）结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（E2014502052）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2015XS120）
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针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD）结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大相关峭度解卷积算法的处理结果同时受滤波器长度参数及解卷积周期参数的影响,为自适应地实现最佳的解卷积效果,利用粒子群算法优良的寻优特性,对最大相关峭度解卷积算法的最佳影响参数组合进行搜索。原故障信号经影响参数优化的最大相关峭度解卷积算法处理后,冲击特征会明显增强,为剔除剩余噪声,对所获解卷积信号做进一
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