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低速重载的门座起重机回转支承信号易受环境噪声影响，难以提取故障特征。为解决此问题，提出一种集合经验模态分解(EEMD)与灰狼优化(GWO)算法优化的最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合的故障诊断方法。对回转支承信号进行EEMD分解，得到一系列本征模态函数(IMF),选择峭度最大的IMF作为最优分量；以相关峭度为目标函数，利用GWO寻找在最优分量上的MCKD的最佳参数组合；使用最佳参数组合的MCKD对最优分量进行降噪，突出故障冲击成分；对降噪后的信号进行包络谱分析，完成故障诊断。结果表明：所提方法能自适应增强故障冲击成分，有效提取故障特征。
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机床与液压
Year： 2022
Issue： 07
Volume： 50
Page： 170-175
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