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作者：张超;秦敏敏;张少飞;
单位：内蒙古科技大学机械工程学院;内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室;
摘要：为了解决实际工况中故障信号被噪声掩盖，故障特征频率难以提取的问题，提出改进最大峭度解卷积（MCKD）和改进的集总平均经验模态分解（MEEMD）结合的滚动轴承故障诊断方法。首先，提出使用合成峭度作为指标来选取MCKD的最优参数：位移数M和最大滤波器长度L；然后将最优参数代入MCKD算法中，得到最佳降噪信号；最后对降噪信号使用MEEMD分解，得到若干本征模态分量（IMF），选取合适的分量做信号重构，再对重构信号做频谱分析，在频谱中可以寻找出故障频率以及其他的信息。通过仿真分析了MEEMD方法的优越性及不足之处，并使用改进MCKD方法对不足处进行了改进，将改进MCKD-MEEMD方法与MEEMD方法以及传统MCKD-MEEMD方法进行了实验对比分析，证明了改进MCKD-MEEMD方法的故障诊断效果更好。
关键词：最大相关峭度解卷积;;合成峭度;;经验模态分解;;故障诊断
基金资助：国家自然科学基金（51965052）
