本文關(guān)鍵詞： 振動(dòng)篩 復(fù)合故障診斷 故障特征提取 快速獨(dú)立分量分析　出處：《工礦自動(dòng)化》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)常見故障特征提取方法不能完全、有效地提取復(fù)合故障特征的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)快速獨(dú)立分量分析(FastICA)算法。該算法自適應(yīng)選擇不同的非線性函數(shù)進(jìn)行漸進(jìn)性分析,提取的數(shù)據(jù)特征較FastICA算法更準(zhǔn)確。將改進(jìn)FastICA算法應(yīng)用于振動(dòng)篩復(fù)合故障診斷中,仿真和實(shí)測(cè)結(jié)果表明,該算法可有效提取不同的故障特征,具有較高的分離精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that common fault feature extraction method can not be completely and effectively extracted composite fault feature. An improved fast independent component analysis (FastICA) algorithm is proposed, which adaptively selects different nonlinear functions for asymptotic analysis. The extracted data feature is more accurate than the FastICA algorithm. The improved FastICA algorithm is applied to the complex fault diagnosis of vibrating screen. The simulation and measured results show that the proposed method is more accurate than the FastICA algorithm. This algorithm can extract different fault features effectively and has high separation accuracy.
【作者單位】： 西京學(xué)院機(jī)電技術(shù)系;長(zhǎng)安大學(xué)工程機(jī)械學(xué)院;
【基金】：陜西省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題項(xiàng)目(SGH13468) 西京學(xué)院科研基金項(xiàng)目(XJ150128)
【分類號(hào)】：TD452
【正文快照】： 0引言在煤炭行業(yè)中,振動(dòng)篩是廣泛應(yīng)用的分級(jí)、脫水、脫泥設(shè)備,其性能直接影響選煤的質(zhì)量與效率。振動(dòng)篩結(jié)構(gòu)復(fù)雜,且運(yùn)行環(huán)境惡劣,因此發(fā)生的故障較復(fù)雜,常伴有復(fù)合故障特征,故障特征提取困難[1-2]。文獻(xiàn)[3-6]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)故障特征信號(hào)進(jìn)行分析,但易發(fā)生模態(tài)混疊現(xiàn)象

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1485973