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改進(jìn)融合指標(biāo)的新型盲解卷積算法在軸承故障診斷中的應(yīng)用

噪聲與振動(dòng)控制 頁數(shù): 6 2024-02-18
摘要: 為解決現(xiàn)有盲解卷積算法易受隨機(jī)脈沖影響的問題,綜合時(shí)域特征和頻域特征,提出一個(gè)新的故障敏感指標(biāo),即包絡(luò)譜峭度-包絡(luò)基尼系數(shù)融合指標(biāo)(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG)。該指標(biāo)對周期性脈沖更敏感,不易受隨機(jī)脈沖的影響。基于該指標(biāo),提出一個(gè)新的解卷積算法,即基于最大ESKEG的盲解卷積,并采用粒子群算法(Par...

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