基于最大相关峭度反褶积的齿轮箱复合故障特征提取

• 作者: 寇彦飞 张纪平 王俊元 王志坚 赵志芳 齐明思
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 最大相关峭度反褶积 最小熵反褶积 复合故障 故障检测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 173-176
• 页数: 4页
• 分类号: TP17|TP206
• 字数: 1997字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2017.03.034

摘要

提出一种基于最大相关峭度反褶积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的复合故障特征提取方法,通过MCKD对原信号降噪,提取感兴趣的周期成分,同时将此方法与最小熵反褶积对比研究,验证该方法的强降噪效果.将该方法运用于齿轮箱复合故障诊断中,可成功提取出各个故障特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王俊元	中北大学机械与动力工程学院	144	696	13.0	19.0
2	齐明思	中北大学机械与动力工程学院	33	57	5.0	7.0
3	赵志芳	中北大学机械与动力工程学院	9	26	3.0	5.0
4	张纪平	中北大学机械与动力工程学院	35	55	5.0	7.0
5	寇彦飞	中北大学机械与动力工程学院	17	30	3.0	4.0
6	王志坚	中北大学机械与动力工程学院	25	55	4.0	6.0