MATLAB环境下基于改进最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断

相关峭度解卷积MCKD是一种新的解卷积方法，其设计了一个新的目标函数—相关峭度，并以此为优化目标设计一系列的FIR滤波器，为实现最好的效果，需要从中找到最优滤波器并最终实现对信号中噪声的抑制和对信号中冲击成分的突出的目的。

MCKD能够以重现轴承信号中的周期特性为目标，最大限度地突出含噪信号中的冲击成分，这对于轴承早期故障的故障诊断来说具有重要意义。

比如可以将CEEMD和MCKD相结合，即可以解决CEEMD分解后无法提取出淹没在背景噪声中微弱信号特征的问题，又保持了信号的完备性，避免了有用信息的损失。

MCKD算法充分考虑了振动信号中所蕴含的周期性瞬态冲击特性，通过迭代方式以解卷积信号相关峭度最大化为目标来设计逆滤波器，恢复信号中被强烈噪声所掩盖的连续性脉冲。

鉴于此，提出一种改进的MCKD算法，该算法利用迭代算法估计信号周期，以解决盲解卷积方法中的先验周期问题，可迁移至金融时间序列，地震信号，机械振动信号，语音信号，声信号等一维时间序列信号，出图如下。

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