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基于信源估计和频域反卷积的滚动轴承故障特征分离与辨识
被引量：
3
1
作者
张建宇
孟浩
胥永刚
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期45-51,共7页
针对轴承故障的振动特征由于受到强振源的抑制作用而增加了故障分离与辨识难度的问题,建立了基于信源估计和频域反卷积的故障诊断方法。利用小波包分解将信号分离成多个子带信号,并和奇异值分解相结合,解决欠定条件下的信号源数估计问题...
针对轴承故障的振动特征由于受到强振源的抑制作用而增加了故障分离与辨识难度的问题,建立了基于信源估计和频域反卷积的故障诊断方法。利用小波包分解将信号分离成多个子带信号,并和奇异值分解相结合,解决欠定条件下的信号源数估计问题;根据估计的源数,选取相应维数的观测信号,通过短时傅里叶变换、复数域独立分量分析、相关排序、短时傅里叶逆变换,完成频域反卷积的分析过程,实现故障特征的分离与提取。仿真信号和实验数据均验证了该方法在故障特征分离与微弱特征辨识中的有效性。
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关键词
小波包分解
奇异值分解
短时傅里叶变换
复数域独立分量分析
频
域
反卷积
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职称材料
题名
基于信源估计和频域反卷积的滚动轴承故障特征分离与辨识
被引量：
3
1
作者
张建宇
孟浩
胥永刚
机构
北京工业大学先进制造技术北京市重点实验室
卧龙电气章丘海尔电机有限公司
北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期45-51,共7页
基金
北京市教委科技计划资助项目(KM201410005027)
文摘
针对轴承故障的振动特征由于受到强振源的抑制作用而增加了故障分离与辨识难度的问题,建立了基于信源估计和频域反卷积的故障诊断方法。利用小波包分解将信号分离成多个子带信号,并和奇异值分解相结合,解决欠定条件下的信号源数估计问题;根据估计的源数,选取相应维数的观测信号,通过短时傅里叶变换、复数域独立分量分析、相关排序、短时傅里叶逆变换,完成频域反卷积的分析过程,实现故障特征的分离与提取。仿真信号和实验数据均验证了该方法在故障特征分离与微弱特征辨识中的有效性。
关键词
小波包分解
奇异值分解
短时傅里叶变换
复数域独立分量分析
频
域
反卷积
Keywords
wavelet packet decomposition
singular value decomposition（SVD）
short time Fourier transform （STFT）
fast-ICA in complex domain
frequency domain blind deconvolution （FDBD）
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于信源估计和频域反卷积的滚动轴承故障特征分离与辨识
张建宇
孟浩
胥永刚
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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