文献类型：期刊文章

作　　者：钟先友[1] 赵春华[1] 陈保家[1] 田红亮[1]

机构地区：[1]三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室,湖北宜昌443002

出　　处：《振动与冲击》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51205230;51275273;51405264)

年　　份：2015

卷　　号：34

期　　号：7

起止页码：156-161

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20152100880183)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对强噪声环境下旋转机械复合故障信号难于提取与分离的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和重分配小波尺度谱的旋转机械故障诊断方法。机械信号中存在的噪声会降低重分配小波尺度谱的时频分布可读性,故先要对信号进行MCKD降噪,同时从振动信号中分离出各个故障成分,然后进行Hilbert变换得到包络成分,最后再对包络成分进行重分配小波尺度谱分析,根据尺度图中冲击成分的周期诊断转机械复合故障,算法仿真和应用实例验证了该方法的有效性。

关 键 词：最大相关峭度解卷积  重分配小波尺度谱  复合故障  最小熵解卷积  

分 类 号：TH113.1] TN911.7]