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为解决受背景噪声和信号传递路径等因素影响，轴承早期故障特征微弱，难以有效诊断出轴承故障的问题，提出了一种最大相关峭度解卷积（ Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution ， MCKD）结合冗余第二代小波包变换（Redundant Second Generation Wavelet Package Transform ， RSGWPT）诊断轴承早期故障的方法。结果表明：该方法基于MCKD增强原始信号中存在的周期性冲击成分，以最大相关峭度为指标筛选RSGWPT小波包节点，能够凸显故障特征敏感频带，提取故障特征；通过分析车用变速器轴承内、外圈的早期故障数据发现，该方法能够清晰地诊断出轴承早期故障信息，验证了其有效性。