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基于IGWO-MCKD-ROMP的齿轮箱轴承故障特征提取方法 被引量：1
1
作者 武逵 王城宇 万书亭 《机械与电子》 2025年第1期3-9,共7页
针对齿轮箱滚动轴承在故障诊断过程中,存在采样数据过大、故障特征提取效果不佳的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和正则化正交匹配追踪算法(ROMP)的轴承振动信号特征提取方法。首先,通过引入改进的灰狼优化算法(IGWO),实现... 针对齿轮箱滚动轴承在故障诊断过程中,存在采样数据过大、故障特征提取效果不佳的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和正则化正交匹配追踪算法(ROMP)的轴承振动信号特征提取方法。首先,通过引入改进的灰狼优化算法(IGWO),实现了MCKD和ROMP算法中参数的自适应选择;然后,利用IGWO对原始信号进行MCKD降噪处理;最后,利用IGWO-ROMP实现对信号的重构,通过对信号进行包络分析,实现对轴承故障特征的提取。仿真和实验分析结果表明,该方法能够有效提取轴承故障成分,为轴承故障特征提取及诊断提供一种新思路。 展开更多
关键词 轴承 故障特征 IGWO mckd ROMP
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基于VME与MCKD的齿轮箱中速轴故障诊断方法研究
2
作者 季晓龙 赵芡莹 +3 位作者 罗智 王祖达 蔡海洋 张震 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期543-547,共5页
在行星级齿轮箱故障诊断方法研究中,通常采用高速轴测点检测中速轴故障信息,所采集的信号中中速轴频率成分易受到高速轴的信息干扰,导致其信噪比较低。通过结合变分模态提取(VME)算法与最大相关峭度反卷积(MCKD)算法,可在抑制原始信号... 在行星级齿轮箱故障诊断方法研究中,通常采用高速轴测点检测中速轴故障信息,所采集的信号中中速轴频率成分易受到高速轴的信息干扰,导致其信噪比较低。通过结合变分模态提取(VME)算法与最大相关峭度反卷积(MCKD)算法,可在抑制原始信号中噪声成分的同时,有效提取中速轴的相关频率成分,从而解决高速轴测点下中速轴相关频率易受其他信号干扰的问题。 展开更多
关键词 变分模态分解(VME) 最大相关峭度反卷积(mckd) 风力发电机齿轮箱 故障诊断
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基于VMD-MCKD的微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法 被引量：5
3
作者 费红博 张超 +2 位作者 吴乐 徐帅 张敬 《机电工程》 北大核心 2025年第2期237-246,共10页
针对强噪声背景下滚动轴承早期故障冲击信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)与最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法(微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法)。首先,采用时频域差值信... 针对强噪声背景下滚动轴承早期故障冲击信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)与最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法(微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法)。首先,采用时频域差值信息引导VMD,并引入相似系数差值和能量差值比作为迭代收敛条件,重新设定了适用于信号分解的终止准则;然后,采用改进的减法平均优化算法,对MCKD中的解卷周期T、移位数M和滤波器长度L进行了优化,确保了参数组合的最佳性;借助MCKD方法的冲击特征提取能力,精确获取了目标周期性冲击信号;最后,依托内蒙古科技大学机械工程学院配备的HZXT-DS-003型双跨转子滚动轴承试验台,构建了故障轴承数据集,对基于VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:采用该方法能有效抑制噪声,显著增强信号的周期冲击特性、故障特征频率及其倍频,从而完成了对滚动轴承早期微弱故障的准确诊断;与其他方法相比,该方法在频谱中更为突出地展现故障特征频率及其倍频峰值,且信噪比提升了78%;此外,即使在不同信噪比的噪声环境下,该方法仍能保持卓越的信号处理能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障特征 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 参数自适应 周期性冲击信号
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基于ASA-MCKD的IAS信号针齿故障特征提取研究 被引量：1
4
作者 张佳鑫 郭瑜 《机电工程》 北大核心 2025年第6期1110-1117,共8页
针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,... 针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,采用了向前差分法将编码器原信号转化为角度域的IAS信号,对IAS信号进行了角域同步平均处理,提高了信号信噪比;然后,采用边带信噪比指标选择了最优的解调频带,设计了带通滤波器,对平均后的信号进行了滤波,根据故障特征指标自适应选取了最优MCKD参数;最后,对滤波后的信号进行了故障特征增强,对增强后的信号进行了包络解调阶次分析,提取了针齿故障特征。研究结果表明:根据边带信噪比指标选取了中心频率为1560×,带宽为80×的带通滤波器,采用故障特征指标选择MCKD最优滤波器长度为258,并采用该方法对针齿故障信号处理后能观察到40×及其谐波的特征阶次,可有效提取RV减速器低速级非完整周期旋转工况下的针齿故障特征。与其他同类方法相比,MCKD方法在识别故障类型方面具有先进性。 展开更多
关键词 旋转矢量减速器 针齿故障 角度同步平均 最大相关峭度解卷积 瞬时角速度信号 特征阶次计算
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基于MCKD和增强倒频谱的直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法 被引量：11
5
作者 孙伟 李新民 +2 位作者 金小强 黄建萍 张先辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期159-163,共5页
针对直升机自动倾斜器滚动轴承转速低,其早期故障特征信号易被噪声淹没的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和增强倒频谱分析的直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,采用自相关方... 针对直升机自动倾斜器滚动轴承转速低,其早期故障特征信号易被噪声淹没的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和增强倒频谱分析的直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,采用自相关方法和广义Shannon熵对倒频谱分析进行改进,得到增强倒频谱,提取故障特征频率。实验研究表明,所提出的方法能精确地诊断自动倾斜器滚动轴承内圈、外圈和滚珠故障,且优于传统的倒频谱分析,可以预防重大故障发生。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 最大相关峭度解卷积(mckd) 增强倒频谱 自动倾斜器
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变转速下基于COT-MCKD-STH的风电机组轴承复合故障诊断 被引量：10
6
作者 王晓龙 唐贵基 何玉灵 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期220-226,共7页
为诊断变转速下风电机组轴承复合故障,提出计算阶次追踪(COT)、最大相关峭度解卷积(MCKD)和自互补顶帽(STH)变换相结合的方法。首先对时域信号进行等角度重采样,利用果蝇优化算法(FOA)搜索MCKD最佳滤波长度和STH变换最佳结构元素尺度,... 为诊断变转速下风电机组轴承复合故障,提出计算阶次追踪(COT)、最大相关峭度解卷积(MCKD)和自互补顶帽(STH)变换相结合的方法。首先对时域信号进行等角度重采样,利用果蝇优化算法(FOA)搜索MCKD最佳滤波长度和STH变换最佳结构元素尺度,重采样信号经解卷积处理后,利用STH对分离的单一故障源成分进行形态学解调,最终通过分析所得阶次谱判定轴承损伤。结果表明:所述方法能有效提取变转速工况下轴承复合故障特征,具有一定工程参考价值。 展开更多
关键词 风电机组 轴承 变转速 复合故障 COT mckd STH
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基于MCKD和teager能量算子的滚动轴承复合故障诊断 被引量：14
7
作者 齐咏生 刘飞 +2 位作者 高学金 李永亭 刘利强 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期35-44,共10页
滚动轴承是旋转机械的主要部件之一,复杂多变的工作环境导致其频繁出现故障,且大部分情况下多种故障复合.针对这一问题,提出一种基于改进最大相关峭度解卷积(MCKD)和teager能量算子混合的滚动轴承复合故障诊断方法.该方法通过粒子群优... 滚动轴承是旋转机械的主要部件之一,复杂多变的工作环境导致其频繁出现故障,且大部分情况下多种故障复合.针对这一问题,提出一种基于改进最大相关峭度解卷积(MCKD)和teager能量算子混合的滚动轴承复合故障诊断方法.该方法通过粒子群优化算法(PSO)对不同类型故障下MCKD的影响参数(L和M)进行寻优,设置与故障类型相对应的解卷积周期,以相关峭度最大化进行MCKD算法迭代运算,优化滤波器系数,改进的MCKD算法减少了噪声的干扰.然后利用teager能量算子具有检测信号瞬态冲击的优势,对信号的teager能量进行频谱分析,实现复合故障诊断.最后利用西储大学轴承数据和轴承故障模拟实验台对该方法进行验证,结果表明该方法能从滚动轴承单一和复合故障中有效提取故障特征信息,准确识别出故障类型. 展开更多
关键词 复合故障 最大相关峭度解卷积(mckd) 能量算子 故障诊断
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基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法 被引量：4
8
作者 孙伟 李新民 +2 位作者 金小强 黄建萍 张先辉 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期790-795,共6页
针对局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,简称MCKD)和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MCKD方... 针对局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,简称MCKD)和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的周期成分,然后进行LMD分解,将得到的PF分量与分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除多余低频PF分量,最后,选取有效PF集进行频谱分析,提取故障特征。通过仿真数据和真实滚动轴承故障诊断实验数据表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 LMD mckd
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基于优化VMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法 被引量：21
9
作者 王新刚 王超 韩凯忠 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期373-380,388,共9页
针对滚动轴承早期故障信号易受噪声等背景信息干扰难于提取故障特征的现象,提出了将优化K值的变分模态分解(VMD)和粒子群优化算法(PSO)优化参数L,M的最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合提取滚动轴承故障特征频率的方法.首先,确定VMD中K值,... 针对滚动轴承早期故障信号易受噪声等背景信息干扰难于提取故障特征的现象,提出了将优化K值的变分模态分解(VMD)和粒子群优化算法(PSO)优化参数L,M的最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合提取滚动轴承故障特征频率的方法.首先,确定VMD中K值,对信号进行分解后得到一系列模态分量;然后利用EWK指标选择包含故障信息最多的有效模态分量进行后续分析,利用优化的MCKD对其进行增强;最后对增强信号进行包络解调提取故障特征频率,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法可以精确地提取出轴承故障信号中的特征频率,实现故障诊断. 展开更多
关键词 VMD的K值优化 EWK指标 粒子群优化 最大相关峭度解卷积(mckd) 故障诊断
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基于参数自适应ICEEMDAN和MCKD的太阳轮早期故障特征提取研究
10
作者 赵乃卓 赵羽萌 门城赋 《机械强度》 北大核心 2025年第6期57-65,共9页
针对在强噪声背景下太阳轮早期故障难以准确提取的问题,提出了一种改进灰狼算法(New Grey Wolf Optimization Algorithm,newGWO)优化改进自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with... 针对在强噪声背景下太阳轮早期故障难以准确提取的问题,提出了一种改进灰狼算法(New Grey Wolf Optimization Algorithm,newGWO)优化改进自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)的太阳轮早期故障特征提取方法。采用newGWO优化影响其分解效果的白噪声幅值权重和噪声添加次数的参数选择,对故障振动信号进行newGWO-ICEEMDAN,选择最小包络熵为适应度函数,由此得到若干相关模态分量;然后以包络谱谱峰因子为选取最佳模态分量指标,对选定的最佳本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量进行经过newGWO优化的MCKD信号增强;最后对所得信号进行包络解调分析,提取太阳轮故障特征频率以及多倍频成分。通过仿真信号以及试验表明,该方法能够使得早期故障冲击特征更加明显,实现了太阳轮早期故障特征频率提取。 展开更多
关键词 太阳轮 早期故障 特征提取 改进灰狼算法 集合经验模态分解 相关峭度解卷积
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自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法 被引量：12
11
作者 宋宇博 刘运航 朱大鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期83-91,共9页
为了准确提取强噪声背景下较微弱的轴承故障特征信息,结合均相经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)的优势,提出了一种自适应U... 为了准确提取强噪声背景下较微弱的轴承故障特征信息,结合均相经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)的优势,提出了一种自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法。该方法将样本熵和峭度指标相结合构建最小熵峭比,采用遗传算法对最小熵峭比的最小值进行搜索,以确定移位数、滤波器长度和周期的最佳参数组合。经均相模态分解方法预处理的含噪信号通过相关性计算选取有效分量进行信号重构,重构信号借助最佳参数组合下的MCKD算法提取故障特征。内圈故障和外圈故障的实例分析表明,所提方法借助UPEMD的噪声抑制能力和最小熵峭比的参数组合寻优评价能力,能够从故障信号中有效的提取出微弱的故障特征。 展开更多
关键词 强噪声 滚动轴承 均相经验模态分解(UPEMD) 遗传算法 最大相关峭度解卷积(mckd) 特征提取
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基于优化MCKD与能量熵在柴油机故障诊断中的应用 被引量：6
12
作者 许昕 李磊磊 +1 位作者 潘宏侠 景雪瑞 《国外电子测量技术》 北大核心 2022年第2期132-137,共6页
针对柴油机工作环境恶劣,故障信号特征难以提取且诊断效率较低,引入最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪、小波包和希尔伯特变换相结合的能量熵特征提取,最后用灰狼优化的支持向量机(GWO-SVM)分类的方法。首先利用排列熵、包络谱稀疏度选取最... 针对柴油机工作环境恶劣,故障信号特征难以提取且诊断效率较低,引入最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪、小波包和希尔伯特变换相结合的能量熵特征提取,最后用灰狼优化的支持向量机(GWO-SVM)分类的方法。首先利用排列熵、包络谱稀疏度选取最优MCKD的滤波器长度L与冲击周期T;然后通过小波包分解和希尔伯特变换分别提取各节点能量熵和IMF分量的Hilbert边际谱能量熵构成高维特征向量,最后用GWO-SVM进行诊断。通过水泵不同状态下的试验数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 mckd 小波包分解 HHT变换 能量熵 故障诊断
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基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断 被引量：7
13
作者 牛礼民 万凌初 胡超 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期134-139,共6页
针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出... 针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。 展开更多
关键词 变速箱轴承 mckd算法 IPSO算法 故障诊断
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基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2
14
作者 陆纪文 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期100-103,共4页
针对滚动轴承早期故障冲击特征微弱,背景噪声干扰严重,冲击特征难以提取,本文提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,简称MCKD)与1.5维Teager能量谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。由于轴承出... 针对滚动轴承早期故障冲击特征微弱,背景噪声干扰严重,冲击特征难以提取,本文提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,简称MCKD)与1.5维Teager能量谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。由于轴承出现故障时其信号表现为周期性冲击,根据这一特性,本文首先利用MCKD的提取淹没在噪声信号中的周期性冲击特征成分,对原始信号进行降噪;然后再利用1.5维Teager能量谱得出信号的故障特征信息,并将该方法与谱峭度方法进行对比,通过仿真信号与实测信号验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 mckd 1.5维Teager能量谱 滚动轴承 故障诊断
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基于MCKD和稀疏表示的滚动轴承故障诊断 被引量：2
15
作者 熊裕文 《煤矿机械》 北大核心 2019年第6期166-168,共3页
针对强噪声下滚动轴承有效故障冲击特征难以检测的问题,提出基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和稀疏表示的特征提取方法实现滚动轴承的故障诊断。该方法首先对滚动轴承原始振动信号进行最大相关峭度解卷积处理,突出原始振动信号中的周期性... 针对强噪声下滚动轴承有效故障冲击特征难以检测的问题,提出基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和稀疏表示的特征提取方法实现滚动轴承的故障诊断。该方法首先对滚动轴承原始振动信号进行最大相关峭度解卷积处理,突出原始振动信号中的周期性冲击成分;然后利用正交匹配追踪算法(OMP)实现周期性冲击成分的稀疏表示;最后通过包络谱分析实现故障诊断。仿真和实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 mckd 稀疏表示
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MCKD与最优小波基结合方法对管道泄漏信号降噪 被引量：4
16
作者 李志星 王春鹏 鲍慧茹 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第9期120-124,共5页
为解决压力管道微泄露的原信号降噪问题,采用最大相关峭度解卷积(MCKD)与最优小波基相结合的降噪方法。首先,采用MCKD方法对收集到的信号进行冲击成分的凸显,减少传输路径对信号的影响。然后,通过对比处理后信号的时频域波形选用合适小... 为解决压力管道微泄露的原信号降噪问题,采用最大相关峭度解卷积(MCKD)与最优小波基相结合的降噪方法。首先,采用MCKD方法对收集到的信号进行冲击成分的凸显,减少传输路径对信号的影响。然后,通过对比处理后信号的时频域波形选用合适小波基类型,用此类型的不同小波基对处理后的信号进行小波变换降噪处理,对比其信噪比(SNR)和均方差(MSE)得到最适用小波基,进一步削弱背景噪声对原始信号的干扰。结果表明,此方法能有效降低信号噪音,对管道泄漏进行精确定位。 展开更多
关键词 声发射 管道泄漏 最大相关峭度解卷积(mckd) 小波基函数
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MCKD在一种新型随机共振系统下的转动体故障诊断研究 被引量：3
17
作者 贺利芳 熊清 刘文浩 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期188-200,共13页
为解决由高阶项限制引起的输出饱和问题,利用分段势函数抗饱和的优良特性,提出了一种新的非饱和三稳二阶随机共振(UTSOSR)系统。首先,通过仿真实验验证了该系统能够显著改善经典三稳二阶随机共振系统的输出饱和问题。其次,基于绝热近似... 为解决由高阶项限制引起的输出饱和问题,利用分段势函数抗饱和的优良特性,提出了一种新的非饱和三稳二阶随机共振(UTSOSR)系统。首先,通过仿真实验验证了该系统能够显著改善经典三稳二阶随机共振系统的输出饱和问题。其次,基于绝热近似理论,推导出UTSOSR系统的稳态概率密度,平均首次通过时间和功率谱放大因子(SA),并通过分析系统各参数对这些性能指标的影响,来更加深入地探究系统的动力学行为。将SA和信噪比增益(Gsnr)作为评价指标,通过数值仿真验证了UTSOSR系统具有更优越的信号增强和抗噪声性能。同时,为了获得更优的输出性能,将最大相关峭度解卷积(MCKD)与UTSOSR系统相结合,提出MCKD-UTSOSR方法对目标信号特征进行提取。最后,联合遗传算法和变步长网格优化算法寻找MCKD-UTSOSR方法的最优参数,并应用于转动体微弱故障信号检测。数据分析结果表明,MCKD-UTSOSR方法相比于其他方法,其信噪比提升了1.1289~23.5854 dB,谱峰峰值提升了88.423~7488.118133,为实际工程中高效的信号处理和故障检测提供了创新和可靠的解决方案。 展开更多
关键词 信号处理 故障诊断 随机共振 输出饱和 mckd-UTSOSR
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基于MCKD和EMD分解的压力管道泄漏源定位研究 被引量：1
18
作者 王建国 刘朋真 +1 位作者 刘艳明 祝祥亚 《工业安全与环保》 2018年第12期14-17,共4页
针对输气压力管道泄漏声发射信号由于含有大量噪声而特征难以提取的问题,文章提出一种基于MCKD(最大相关鞘度解卷积)和EMD分解相结合的管道泄漏声发射信号提取方法。首先根据MCKD对泄漏信号进行降噪,突出信号中的有效成分,然后进行EMD... 针对输气压力管道泄漏声发射信号由于含有大量噪声而特征难以提取的问题,文章提出一种基于MCKD(最大相关鞘度解卷积)和EMD分解相结合的管道泄漏声发射信号提取方法。首先根据MCKD对泄漏信号进行降噪,突出信号中的有效成分,然后进行EMD分解得到含有泄漏特征的敏感IMF分量,并进行EMD重构并提取泄漏源声发射信号的本质特征,提高管道定位精度。实验表明,该方法能够很好地滤除信号中的噪声并且准确地提取含噪声信号中的时频特征,是对压力管道泄漏声发射信号降噪的一种新方法。 展开更多
关键词 mckd EMD 声发射 压力管道 源定位
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基于IGWO-MCKD-ROMP的轴承微弱故障信号诊断方法研究
19
作者 周娟利 王城宇 赵栓峰 《机械传动》 北大核心 2024年第9期160-166,共7页
针对齿轮箱滚动轴承在故障诊断过程中,存在采样数据过大、故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的正则化正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pur... 针对齿轮箱滚动轴承在故障诊断过程中,存在采样数据过大、故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的正则化正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)算法,用于轴承微弱故障信号的诊断。首先,为实现MCKD和ROMP算法中参数的自适应选择,引入改进的灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法;然后,利用IGWO对原始信号进行MCKD降噪处理;最后,利用IGWO-ROMP实现对信号的重构,通过对信号进行包络分析,实现对轴承故障的诊断。仿真信号和实验验证结果表明,该方法能够有效地提取轴承微弱故障成分。为轴承微弱故障信号的诊断提供了一种新思路。 展开更多
关键词 IGWO mckd ROMP 轴承故障诊断
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基于SSA-VMD-MCKD的强背景噪声环境下滚动轴承故障诊断 被引量：31
20
作者 任良 甄龙信 +2 位作者 赵云 董前程 张云鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期217-226,共10页
为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvo... 为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSA算法将故障信号分解,根据时域互相关准则对分解信号筛选重构;其次,利用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)分别优化VMD的参数alpha,K以及MCKD的参数L和M,利用参数优化的VMD对重构信号进行分解,根据峭度指标从分解所得的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)中提取故障特征信号;再次,利用参数优化的MCKD算法增强故障特征;最后,通过频谱包络进行故障诊断。仿真和试验表明,所提方法能在强噪声干扰下有效提取并诊断轴承故障。 展开更多
关键词 奇异谱分析(SSA) 变分模态分解(VMD) 最大相关峭度解卷积(mckd) 鲸鱼仿生优化算法(WOA) 轴承故障诊断
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