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作者：王宇;肖遥;赵陈磊;赵强;
单位：西华大学机械工程学院;
摘要：利用盲解卷积方法在时域中进行故障信号特征提取时，常会出现多个信号混淆分离结果，但以往的研究中只强调了分离的部分，而很少对分离后的信号进行进一步的处理，给实际应用造成不便。这里在盲解卷积和谱融合的基础之上，使用核改进的模糊c均值聚类算法，针对机械故障信号的脉冲特性，提出一种针对冲击性故障信号处理的实用型算法。计算机仿真实验证实了该算法的有效性。此算法优化了以往的聚类筛选方法，可以有效排除反卷积后诸多无用信号的干扰，将故障脉冲信号的特征准确提取出来，能提高故障诊断的效率。
关键词：盲解卷积;;聚类;;频谱融合;;信号处理;;脉冲信号;;故障诊断
基金资助：国家自然科学基金项目—基于卷积球化齿轮箱早期非平稳信号时变盲反褶积（51305357）
