發(fā)布時間：2018-02-28 20:52

  本文關(guān)鍵詞： 獨(dú)立分量分析 局部均值分解 降噪 滾動軸承 故障診斷　出處：《中國機(jī)械工程》2016年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對經(jīng)典獨(dú)立分量分析(ICA)只能應(yīng)用于觀測源數(shù)不少于信號源數(shù)的超定盲源分離問題,提出局部均值分解和ICA相結(jié)合的欠定盲源分離新方法。該方法將采集的單通道振動信號進(jìn)行局部均值分解,基于互相關(guān)準(zhǔn)則對分解的分量進(jìn)行重組,構(gòu)建虛擬噪聲通道;將虛擬噪聲通道與振動信號作為盲源分離的信號輸入,采用基于負(fù)熵的FastICA算法實(shí)現(xiàn)信號源和噪聲的分離,從而達(dá)到降噪目的。將該方法應(yīng)用于滾動軸承故障信號,頻譜分析結(jié)果表明,該方法處理后的信號中噪聲得到一定程度濾除,頻譜中毛刺更少,故障特征頻率更加明顯,有利于故障特征的提取,實(shí)驗(yàn)分析證明了該方法的有效性。
[Abstract]:The classical independent component analysis (ICA) can only be applied to the problem of over-determined blind source separation where the number of observed sources is not less than the number of signal sources. A new method of undetermined blind source separation, which combines local mean decomposition and ICA, is proposed, which decomposes the single channel vibration signal into local mean decomposition, recombines the decomposed components based on cross-correlation criterion, and constructs virtual noise channels. The virtual noise channel and vibration signal are used as the input of blind source, and the FastICA algorithm based on negative entropy is used to separate the signal source and noise, so as to reduce the noise. The method is applied to the fault signal of rolling bearing. The results of spectrum analysis show that the noise in the signal processed by this method is filtered to a certain extent, the burr in the spectrum is less and the frequency of fault feature is more obvious, which is beneficial to the extraction of fault features. The experimental results show that the method is effective.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275052) 北京市自然科學(xué)基金資助重點(diǎn)項(xiàng)目(31311002) 北京市教委科研計(jì)劃資助重點(diǎn)項(xiàng)目(KZ201311232036)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1548914