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作者：周娟利;王城宇;赵栓峰;
单位：西安航空职业技术学院航空材料工程学院;华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室;西安科技大学机械工程学院;
摘要：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。
关键词：IGWO;;MCKD;;ROMP;;轴承故障诊断
基金资助：陕西省科技厅表面非晶态合金激光3D打印制备技术研究（S2020-JC-YB-2124）;; 西安航空职业技术学院2023年教育教学改革研究项目（23XHJG05）
