最大相关峭度解卷积(MCKD)相关论文
针对机车轮对轴承在实际运行过程中故障特征难以提取的问题,提出经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和最大相关峭度解......
针对阶频谱相关(OFSC)法解决变转速下旋转机械故障诊断时易受背景噪声干扰的问题,通过最大相关峭度解卷积(MCKD)降低随机噪声的干......
针对齿轮早期故障特征微弱、在其他分量和噪声强干扰下难以提取的问题,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)滤波能有效分离频率近线性变化......
针对滚动轴承早期故障信号易受噪声等背景信息干扰难于提取故障特征的现象,提出了将优化K值的变分模态分解(VMD)和粒子群优化算法(......
滚动轴承存在多个故障时,由于各故障响应之间相互干扰,会使包络谱诊断效果不佳。最大相关峭度解卷积(MCKD)是用于增强周期性脉冲的......
针对最大相关峭度解卷积(MCKD)方法需要预知准确的滚动轴承故障特征周期的不足,提出一种多点峭度谱(Mkurt spectrum)和MCKD相结合......
针对振动信号中复合故障特征难以准确分离的问题,提出了一种融合谱峭度(SK)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。对复......
采用最大相关峭度解卷积算法（MCKD）对发电机定子的振动信号进行处理,得到信号处理后的时域波形与频谱,并根据提取得到的故障特征信息......
针对直升机自动倾斜器滚动轴承转速低,其早期故障特征信号易被噪声淹没的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和增强倒频谱分......
滚动轴承早期故障信号通常呈现出非平稳性、弱调制性、故障特征成分不突出以及背景噪声强烈等特点,有效提取轴承故障特征比较困难,......
滚动轴承是旋转机械的主要部件之一,复杂多变的工作环境导致其频繁出现故障,且大部分情况下多种故障复合.针对这一问题,提出一种基......
