【摘 要】
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针对振动信号故障特征频率微弱且难以提取的问题,提出基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和最大相关峭度反卷积(maximum correlated kurto
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51375319).
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针对振动信号故障特征频率微弱且难以提取的问题,提出基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和最大相关峭度反卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的故障诊断方式。通过对待测信号进行LCD分解,得到一系列的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC),并根据相关系数,即峭度的筛选原则选择重构所需的真实分量。再利用MCKD对重构信号进行降噪处理
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