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- [1] 机械故障诊断学.[M].屈梁生;何正嘉 编著.上海科学技术出版社.1986,
应用独立分量分析提取机器的状态特征
被引：15
作者：
李力
屈梁生
机构：
[1] 西安交通大学机械工程学院
[2] 西安交通大学机械工程学院 西安
[3] 西安
来源：
关键词：
独立分量分析;
机器状态;
特征提取;
自相关;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP14 [自动信息理论];
学科分类号：
摘要：
以大型轧钢机和滚动轴承试验台为研究对象,应用独立分量分析方法来分离机器的声音信号,并提取其状态特征.同时指出,对信号进行自相关预处理,可以突出信号的非高斯成分,较好地满足独立分量分析的前提条件,即源信号统计独立.因此,采用基于峭度的快速独立分量分析(ICA)算法,成功地分离出了信号的一些独立成分及对应的发声零部件.研究结果表明,根据信号结构选择预处理的方法十分重要,正确的预处理可以使独立分量分析有效地提取机械信号中的特征.
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