【摘要】：提出了一種針對(duì)工程單通道信號(hào)的子帶分解獨(dú)立分量分析(subband decomposition independent component analysis,簡(jiǎn)稱(chēng)SDICA)故障分類(lèi)方法。利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法(empirical mode decomposition,簡(jiǎn)稱(chēng)EMD)得到的多個(gè)基本模式分量作為子帶信號(hào),對(duì)子帶信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立分量分析(independent component analysis,簡(jiǎn)稱(chēng)ICA),在ICA方法過(guò)程中提取了分離過(guò)程特征中產(chǎn)生的殘余互信息值,在估計(jì)子帶信號(hào)中計(jì)算各自的近似熵值,并把殘余互信息和近似熵值作為特征參數(shù),輸入廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障分類(lèi)。SDICA方法在單通道信號(hào)故障分類(lèi)中引入了ICA理論,成功實(shí)現(xiàn)了工程單通道軸承信號(hào)3種故障高精度的識(shí)別,驗(yàn)證了具有良好表征故障能力的殘余互信息值和估計(jì)子帶近似熵能夠成為故障分類(lèi)的重要參數(shù)。

【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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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2574032