基于LMD-ICA降噪的滚动轴承故障特征提取方法研究

发布时间：2017-06-14 14:06

  本文关键词：基于LMD-ICA降噪的滚动轴承故障特征提取方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在滚动轴承进行故障识别中,针对局部均值分解(LMD)方法分析非平稳、非线性含噪信号时,存在端点效应,易产生虚假分量和单通道独立成分分析(ICA)盲源分离时的欠定问题,提出了基于LMD-ICA降噪的振动信号特征提取算法.首先对原始信号进行LMD,并抑制端点效应,得到n个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(PF)之和;然后对得到的PF分量以连续的3阶PF分量为一序列组合进行ICA,可以得到n-2个重构分量;最后利用n-2个分量进行重构,得到降噪后的故障信号,并再次进行LMD或功率谱计算,提取故障特征.经验证,该方法可有效识别滚动轴承的多类故障.
【作者单位】： 山东理工大学机械工程学院;
【关键词】： 局部均值分解 独立成分分析 故障特征提取 故障诊断
【基金】：山东省自然科学基金项目(ZR2013FM005,ZR2016EEM20) 山东省高等学校科技计划项目(J10LG22)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 滚动轴承在各种机械传动中应用广泛,它工作状况的优劣程度将影响旋转机械的运行,旋转机械中滚动轴承发生故障的概率很高,大约有30%的故障都是由滚动轴承引起的,因此,对滚动轴承运行状态的检测及故障诊断意义重大[1-2].然而故障信号往往混杂在环境噪声中,使得故障特征提取变得

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1 杨s，

本文编号：449656