【摘 要】
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针对滚动轴承早期故障信号特征难以准确提取与分离问题，提出参数自适应最大2阶循环平稳盲解卷积（CYCBD）的滚动轴承复合故障特征提取方法。基于不同的故障类型，以谐波能量比指标为适应度函数，采用麻雀搜索算法自适应获取解卷积的最佳滤波器长度和循环频率，利用得到的最佳参数组合对原信号中的故障成分逐一提取，并对解卷积后的信号开展包络谱分析，实现轴承复合故障的诊断。分析结果表明：所提出方法能够在强噪声背景下，
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB2004600）；
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针对滚动轴承早期故障信号特征难以准确提取与分离问题，提出参数自适应最大2阶循环平稳盲解卷积（CYCBD）的滚动轴承复合故障特征提取方法。基于不同的故障类型，以谐波能量比指标为适应度函数，采用麻雀搜索算法自适应获取解卷积的最佳滤波器长度和循环频率，利用得到的最佳参数组合对原信号中的故障成分逐一提取，并对解卷积后的信号开展包络谱分析，实现轴承复合故障的诊断。分析结果表明：所提出方法能够在强噪声背景下，清晰准确地分离出轴承故障实测信号中的内圈故障频率的1～4倍频及外圈故障的1～6次谐波分量，而其他常用方法只能提取到少数故障频率且分辨能力较低，所提出方法的诊断效果明显，具有更高的应用价值和推广性能。
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