MCKD相关论文
轴承是机械设备中的关键零件,其状态的好坏直接决定着机械设备能否正常运行。寻找有效的轴承故障诊断方法,确保机械设备健康运行意......
齿轮箱作为机械设备重要构成部分,在实际的机械生产和应用中涉及十分广泛,而其在恶劣复杂的工作环境中性能的发挥将直接对整个机械......
近年来,随着我国高铁建设的飞速发展,列车的运营速度及里程不断提升,这对列车的运营安全性提出了更高的要求。齿轮箱轴承是高速列......
针对齿轮箱轴承故障信号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（最大相关峭度解卷积）和小波包熵值相结合的齿轮箱......
针对电机轴承微弱故障识别困难这一问题,提出了优化最大相关峭度解卷积（optimized maximum correlated kurtosis deconvolution,OMC......
实际工况中的轴承故障信息通常被掩埋在大量噪声中,为有效提取轴承故障特征频率,提出了最大相关峭度反卷积(MCKD)与经验小波变换(E......
针对行星齿轮箱在故障早期时振动信号比较微弱,受噪声污染严重、且传递路径复杂多变,实际情况下故障特征难以准确提取与分离的问题......
针对阶频谱相关(OFSC)法解决变转速下旋转机械故障诊断时易受背景噪声干扰的问题,通过最大相关峭度解卷积(MCKD)降低随机噪声的干......
风能作为清洁能源中的典型代表已经引起了人们的广泛关注。而风电机组构造复杂且工作环境恶劣,当故障发生时维修成本较高。滚动轴......
当滚动轴承出现早期故障时,其故障特征信号微弱,且环境噪声较大,因此其早期故障特征一般难以提取。针对上述问题,提出基于LMD与MCK......
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......
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......
行星齿轮箱广泛应用在各种工业领域中。运行过程中会产生各种类型的故障,严重影响了设备的正常运转,使得成本增加甚至引起安全事故......
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......
