| 基于最大相关峭度解卷积行星齿轮箱微弱故障诊断#br# |
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| 引用本文： | 刘峰,任丽佳.基于最大相关峭度解卷积行星齿轮箱微弱故障诊断#br#[J].噪声与振动控制,2022,42(5):154-158. |
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| 作者姓名： | 刘峰 任丽佳 |
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| 作者单位： | ( 上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201620 )
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| 摘 要： | 最小熵解卷积(MED)是一种常规的微弱故障特征提取方法，对局部故障脉冲有比较好的提取效果，但是对于含有周期性故障脉冲的振动信号，故障特征识别率比较低。微弱故障时候的行星齿轮箱产生的振动信号通常是周期性的，MED不能取得比较好的识别效果。针对行星齿轮微弱故障特征难以提取的问题，将最大相关峭度解卷积(MCKD)方法应用到行星齿轮箱微弱故障特征提取中。MCKD避免了最小熵解卷积对周期性冲击识别度低的缺点，同时可以有效抑制行星齿轮箱中谐波和噪声分量，准确地识别出行星齿轮箱所处状态。为了验证该方法在行星齿轮箱中的应用价值，将两种方法分别应用在传动系统综合诊断平台收集到的振动信号中，结果表明MCKD算法对于行星齿轮箱微弱故障识别有比较好的效果。
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| 关 键 词： | 故障诊断 行星齿轮箱 微弱故障 最小熵解卷积 最大相关峭度解卷积 |
| 收稿时间： | 2021-07-18 |
| 修稿时间： | 2021-10-18 |
Weak Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes Based on Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution |
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