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基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取

被引：24
作者：
唐先广
郭瑜
丁彦春
机构：
[1] 昆明理工大学机电工程学院
来源：
振动与冲击 | 2011年 / 30卷 / 10期
基金：
教育部留学回国人员科研启动基金;
关键词：
独立分量分析; 希尔伯特-黄变换; 经验模式分解; 滚动轴承; 特征提取;
D O I：
10.13465/j.cnki.jvs.2011.10.026
中图分类号：
TH133.33 [滚动轴承]; TH165.3 [];
学科分类号：
摘要：
滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换(HHT)对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数(IMF)实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。提出了基于HHT和独立分量分析(ICA)的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解(EMD)将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数IMF分量,通过提取若干包含主要信息的IMF分量,应用带通滤波器和Hilbert变换获取IMF分量的高频包络波形,再应用ICA分离包络波形并进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状况。仿真和试验分析结果验证了本方法的可行性。
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