基于小波分析的FastICA联合降噪方法在滚动轴承故障诊断中的应用研究

发布时间：2018-08-27 19:24

【摘要】：采用小波分析方法进行振动信号降噪存在选取参数依靠经验的问题,采用独立分量分析(ICA)方法进行振动信号降噪存在欠定问题,为了避免小波降噪以及ICA方法单独使用的缺点,提出了将小波降噪分析和基于负熵的FastICA独立分量分析相结合来处理滚动轴承含噪振动信号的方法。首先对原始信号进行小波降噪处理,然后将处理后的信号与原始信号组成FastICA的输入矩阵,进行FastICA降噪处理,最后利用滚动轴承振动信号对该方法进行有效性验证。实验分析表明:该方法增大了振动信号的峭度值,达到了滚动轴承振动信号降噪的目的。
[Abstract]:In order to avoid the disadvantages of wavelet de-noising and ICA method, the problem of selecting parameters depends on experience and using independent component analysis (ICA) method for vibration signal de-noising is an undetermined problem, in order to avoid the disadvantages of wavelet de-noising and ICA alone. This paper presents a method to process the noisy vibration signal of rolling bearing by combining wavelet denoising analysis with FastICA independent component analysis based on negative entropy. Firstly, the original signal is de-noised by wavelet, and then the input matrix of FastICA is composed of the processed signal and the original signal. Finally, the method is validated by using the vibration signal of rolling bearing. The experimental results show that the method increases the kurtosis of the vibration signal and achieves the purpose of reducing the noise of the rolling bearing vibration signal.
【作者单位】： 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2015AA043702) 北京市教委科研计划资助项目(KM201611232020)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：2208208