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基于FastICA-BAS-MCKD的滚动轴承复合故障特征提取方法
被引量：
7
1
作者
朱江艳
马军
+2 位作者
杨创艳
李祥
刘桂敏
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第8期107-117,共11页
针对强背景噪声下轴承复合故障特征难以分离提取的问题,提出了一种基于快速独立成分分析-天牛须-最大相关峭度解卷积算法(FastICA-BAS-MCKD)的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,引入FastICA对滚动轴承多通道故障信号进行盲源分离;其...
针对强背景噪声下轴承复合故障特征难以分离提取的问题,提出了一种基于快速独立成分分析-天牛须-最大相关峭度解卷积算法(FastICA-BAS-MCKD)的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,引入FastICA对滚动轴承多通道故障信号进行盲源分离;其次,利用BAS算法同步优化MCKD算法的解卷积周期T、滤波器长度L和移位数M,构建基于BAS-MCKD的滚动轴承振动信号自适应分析方法;然后,应用BAS-MCKD方法处理分离后的信号,实现分离信号的降噪和特征增强;最后,应用希尔伯特解调方法对MCKD处理后的信号进行包络谱分析,实现滚动轴承不同类型故障的识别。仿真和实测信号的分析结果表明,所提方法能清晰地从复合故障信号中提取出单一故障特征频率,为滚动轴承复合故障特征提取提供了一种有效的解决方案。
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关键词
复合故障
盲源分离
天牛须算法
最大相关峭度解卷积
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职称材料
题名
基于FastICA-BAS-MCKD的滚动轴承复合故障特征提取方法
被引量：
7
1
作者
朱江艳
马军
杨创艳
李祥
刘桂敏
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省
人工智能重点实验室
云南省矿物管道输送过程技术研究中心
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第8期107-117,共11页
基金
国家自然科学基金(51765002,61663017)
云南省科技厅科技计划项目(2019FD042)资助。
文摘
针对强背景噪声下轴承复合故障特征难以分离提取的问题,提出了一种基于快速独立成分分析-天牛须-最大相关峭度解卷积算法(FastICA-BAS-MCKD)的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,引入FastICA对滚动轴承多通道故障信号进行盲源分离;其次,利用BAS算法同步优化MCKD算法的解卷积周期T、滤波器长度L和移位数M,构建基于BAS-MCKD的滚动轴承振动信号自适应分析方法;然后,应用BAS-MCKD方法处理分离后的信号,实现分离信号的降噪和特征增强;最后,应用希尔伯特解调方法对MCKD处理后的信号进行包络谱分析,实现滚动轴承不同类型故障的识别。仿真和实测信号的分析结果表明,所提方法能清晰地从复合故障信号中提取出单一故障特征频率,为滚动轴承复合故障特征提取提供了一种有效的解决方案。
关键词
复合故障
盲源分离
天牛须算法
最大相关峭度解卷积
Keywords
compound fault
blind source separation
beetle antennae search algorithm
maximum correlated kurtosis deconvolution
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FastICA-BAS-MCKD的滚动轴承复合故障特征提取方法
朱江艳
马军
杨创艳
李祥
刘桂敏
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021
7
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