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

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...