基于MCKD和重分配小波尺度谱的旋转机械复合故障诊断研究

针对强噪声环境下旋转机械复合故障信号难于提取与分离的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和重分配小波尺度谱的旋转机械故障诊断方法。机械信号中存在的噪声会降低重分配小波尺度谱的时频分布可读性,故先要对信号进行MCKD降噪,同时从振动信号中分离出各个故障成分,然后进行Hilbert变换得到包络成分,最后再对包络成分进行重分配小波尺度谱分析,根据尺度图中冲击成分的周期诊断转机械复合故障,算法仿真和应用实例验证了该方法的有效性。