为了提高故障诊断正确率,提出了一种基于复数三阶累积量的机械故障诊断方法.三阶累积量的不同定义的复数形式包含了信号间不同的耦合信息,利用这些信息进行了故障诊断.在溢流阀故障诊断实验中,利用这些不同的耦合信息,通过二维小波在不同的方向上对故障信号和正常信号进行特征提取,然后将这些特征值输入支持向量机进行故障判别.实验结果表明,上述方法可以提高故障诊断正确率.同时还对实数三阶累积量也进行了相同的实验,这些实验所取得的诊断效果证明了采用本文方法的有效性.

提出了基于经验模态分解（EMD）与三阶累积量的水声瞬态信号检测方法。首先根据EMD方法的滤波器特性将待检信号在频域内分成一系列的本征模态函数（IMF）分量，并根据能量法选择信号占主导地位的IMF；然后运用高阶累积量抑制高斯信号的特性，计算IMF分量三阶累积量对角切片的短时估计，并构造检测函数，对检测函数时行包络检波，作为检测标准；最后用仿真数据对该方法进行了验证，结果表明能在较低信噪比下检测出目标信号的出现时刻和大致频率，具有一定的工程应用价值。

为了提取减压阀中微弱的故障信息,利用减压阀振动信号中包含的耦合性质进行微分双谱运算来确定其故障状态。根据建立的AR双谱模型对微分前后的复数三阶累积量进行对比分析,微分后的AR双谱中所增加的频率信息对故障诊断结果产生了一定影响,经过数次微分后发现增加微分次数可以提取到信号中微弱的耦合信号成分从而能够提取到更多的故障信息。实验结果表明:通过改变微分次数,可以区分故障信息不明显的振动信号,从而提高故障诊断的正确率。