本文關(guān)鍵詞：基于LMD-ICA降噪的滾動軸承故障特征提取方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在滾動軸承進行故障識別中,針對局部均值分解(LMD)方法分析非平穩(wěn)、非線性含噪信號時,存在端點效應(yīng),易產(chǎn)生虛假分量和單通道獨立成分分析(ICA)盲源分離時的欠定問題,提出了基于LMD-ICA降噪的振動信號特征提取算法.首先對原始信號進行LMD,并抑制端點效應(yīng),得到n個瞬時頻率具有物理意義的乘積函數(shù)(PF)之和;然后對得到的PF分量以連續(xù)的3階PF分量為一序列組合進行ICA,可以得到n-2個重構(gòu)分量;最后利用n-2個分量進行重構(gòu),得到降噪后的故障信號,并再次進行LMD或功率譜計算,提取故障特征.經(jīng)驗證,該方法可有效識別滾動軸承的多類故障.
【作者單位】： 山東理工大學機械工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 局部均值分解 獨立成分分析 故障特征提取 故障診斷
【基金】：山東省自然科學基金項目(ZR2013FM005,ZR2016EEM20) 山東省高等學�？萍加媱濏椖�(J10LG22)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 滾動軸承在各種機械傳動中應(yīng)用廣泛,它工作狀況的優(yōu)劣程度將影響旋轉(zhuǎn)機械的運行,旋轉(zhuǎn)機械中滾動軸承發(fā)生故障的概率很高,大約有30%的故障都是由滾動軸承引起的,因此,對滾動軸承運行狀態(tài)的檢測及故障診斷意義重大[1-2].然而故障信號往往混雜在環(huán)境噪聲中,使得故障特征提取變得

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本文編號：449656