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

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【摘要】：針對局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)在提取故障特征時易受到噪聲干擾的問題,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)的滾動軸承故障診斷方法。該方法首先采用LMD方法提取信號PF分量;其次,對PF分量進(jìn)行ICA盲源分離,得到PF分量的估計信號,有效去除了分量中的噪聲成分;然后,提取估計信號的互信息、相關(guān)系數(shù)和近似熵作為特征向量;最后,采用SVM對特征向量進(jìn)行故障分類,通過特征提取和故障診斷實驗,結(jié)果表明LMD-ICA方法的故障識別率明顯高于傳統(tǒng)LMD方法。
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室;中國直升機(jī)設(shè)計研究所直升機(jī)旋翼動力學(xué)國防科技重點實驗室;
【分類號】：TH165.1;;TP206
【正文快照】： 引言 滾動軸承是直升機(jī)傳動系統(tǒng)的關(guān)鍵部件之一,一旦發(fā)生故障將造成無可挽回的損失,因此對滾動軸承進(jìn)行故障診斷方法研究得到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。時頻分析法可同時提取信號中的時域和頻域信息,廣泛應(yīng)用于滾動軸承的振動信號分析。LMD是在經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Deco

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