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强噪源干扰下的滚动轴承复合故障分离方法研究
滚动轴承 复合故障 变分模态分解 最大相关峭度解卷积
2019/3/8
针对强背景噪声干扰下的轴承复合故障难以准确分离提取，噪声与复合故障各成分间相互影响容易造成误诊或漏诊的问题，提出基于变分模态分解(VMD)及最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。首先对复合故障信号进行变分模态分解并根据峭度及相关系数准则重构信号作为前置滤噪处理，然后选取合理的滤波器长度及解卷积周期对重构信号进行最大相关峭度解卷积运算以实现故障特征分离，并结合1.5维能量谱强化信号瞬时冲...