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基于EMD和FastICA的轴承故障诊断
被引量：
1
1
作者
高云峰
张金萍
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第6期48-52,共5页
针对滚动轴承振动信号之间的影响并且易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于快速独立分类分析(FastICA)与经验模态分解(EMD)相结合的故障提取特征方法。通过经验模态分解将振动信号分解成若干个模态分量。继而,根据计算相关性系数选取有...
针对滚动轴承振动信号之间的影响并且易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于快速独立分类分析(FastICA)与经验模态分解(EMD)相结合的故障提取特征方法。通过经验模态分解将振动信号分解成若干个模态分量。继而,根据计算相关性系数选取有效的模态分量构建噪声通道,最后通过快速独立分类分析将源信号与噪声信号分离,进而得到独立的源信号。通过对西储大学轴承数据的仿真与实验结果表明,该方法可以有效的抑制噪声干扰,清晰的看出轴承的故障频率,实现了对轴承的故障诊断。
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关键词
振动信号
特征提取
经验模态分解
快速独立分类分析
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职称材料
题名
基于EMD和FastICA的轴承故障诊断
被引量：
1
1
作者
高云峰
张金萍
机构
沈阳化工大学机械与动力工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第6期48-52,共5页
文摘
针对滚动轴承振动信号之间的影响并且易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于快速独立分类分析(FastICA)与经验模态分解(EMD)相结合的故障提取特征方法。通过经验模态分解将振动信号分解成若干个模态分量。继而,根据计算相关性系数选取有效的模态分量构建噪声通道,最后通过快速独立分类分析将源信号与噪声信号分离,进而得到独立的源信号。通过对西储大学轴承数据的仿真与实验结果表明,该方法可以有效的抑制噪声干扰,清晰的看出轴承的故障频率,实现了对轴承的故障诊断。
关键词
振动信号
特征提取
经验模态分解
快速独立分类分析
Keywords
Vibration Signal
Feature Extraction
Empirical Modal Decomposition
Rapid Independent Classification Analysis
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD和FastICA的轴承故障诊断
高云峰
张金萍
《机械设计与制造》
北大核心
2024
1
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