本文關(guān)鍵詞：基于LMD和ICA的滾動(dòng)軸承故障診斷　出處：《機(jī)械強(qiáng)度》2016年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)在提取故障特征時(shí)易受到噪聲干擾的問(wèn)題,提出了一種基于局部均值分解和獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該方法首先采用LMD方法提取信號(hào)PF分量;其次,對(duì)PF分量進(jìn)行ICA盲源分離,得到PF分量的估計(jì)信號(hào),有效去除了分量中的噪聲成分;然后,提取估計(jì)信號(hào)的互信息、相關(guān)系數(shù)和近似熵作為特征向量;最后,采用SVM對(duì)特征向量進(jìn)行故障分類(lèi),通過(guò)特征提取和故障診斷實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明LMD-ICA方法的故障識(shí)別率明顯高于傳統(tǒng)LMD方法。
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所直升機(jī)旋翼動(dòng)力學(xué)國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.1;;TP206
【正文快照】： 引言 滾動(dòng)軸承是直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)的關(guān)鍵部件之一,一旦發(fā)生故障將造成無(wú)可挽回的損失,因此對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷方法研究得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。時(shí)頻分析法可同時(shí)提取信號(hào)中的時(shí)域和頻域信息,廣泛應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)分析。LMD是在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Deco

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本文編號(hào)：1317887