基于EMD与ICA的滚动轴承复合故障诊断

被引：21

作者：

崔玲丽

吴春光

邬娜

机构：

[1] 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京市重点实验室

来源：

北京工业大学学报 | 2014年 / 40卷 / 10期

关键词：

经验模式分解; 独立分量分析; 峭度指标; 滚动轴承复合故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH133.33 [滚动轴承]; TH165.3 [];

学科分类号：

摘要：

针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题,提出基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解,得到多个基本模式分量函数(intrinsic mode function,IMF),然后依据帩度指标及相关系数值,选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号,对其进行ICA处理,进而实现轴承复合故障的分离.实验结果表明,该方法可有效地分离轴承早期的复合故障.

引用

页码：1459 / 1464

页数：6

共 10 条

[1]

振动信号的盲源分离技术及应用.[M].李舜酩; 著.航空工业出版社.2011,

[2]

滚动轴承振动监测与诊断.[M].梅宏斌著;.机械工业出版社.1995,

[3] 小波算法在旋转机械故障诊断系统中的应用 [J].