%0 Journal Article
%T 基于最大相关峭度反褶积的齿轮箱复合故障特征提取
%A 寇彦飞
%A 张纪平
%A 王俊元
%A 王志坚
%A 赵志芳
%A 齐明思
%J 噪声与振动控制
%D 2017
%R 10.3969/j.issn.1006-1355.2017.03.034
%X 摘要 提出一种基于最大相关峭度反褶积（Maximum correlated kurtosis deconvolution，MCKD）的复合故障特征提取方法，通过MCKD对原信号降噪，提取感兴趣的周期成分，同时将此方法与最小熵反褶积对比研究，验证该方法的强降噪效果。将该方法运用于齿轮箱复合故障诊断中，可成功提取出各个故障特征
%K 振动与波
%K 最大相关峭度反褶积
%K 最小熵反褶积
%K 复合故障
%K 故障检测
%U http://nvc.sjtu.edu.cn/CN/abstract/abstract2198.shtml