基于EEMD的ICA算法在轴承-丝杠复合故障诊断中的应用

发布时间：2017-06-25 15:05

  本文关键词：基于EEMD的ICA算法在轴承-丝杠复合故障诊断中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：提出了一种基于EEMD的ICA算法,旨在解决单通道轴承-丝杠复合故障的信号分离。首先通过EEMD分解,将复合信号分解在不同的通道中,得到一系列IMF分量;再计算各IMF的峭度值和相关系数值,选取数值较大的几个IMF分量,与原始信号重新组成一组观测信号,作为ICA的输入,得到一系列IC分量;最后选取含有冲击成分较大的IC分量,进行包络分析,对故障类型进行诊断识别。通过实验成功分离并识别出两种故障类型,证明了该方法的有效性。
【作者单位】： 青岛理工大学机械工程学院;
【关键词】： 总体平均经验模态分解(EEMD) 独立分量分析(ICA) 峭度指标 相关系数 复合故障 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51075220) 山东省高等学校科技计划项目(J13LB11) 高等学校博士学科点专项科研基金(20123721110001) 青岛市科技计划基础研究项目(12-1-4-4-(3)-JCH)
【分类号】：TG502.7
【正文快照】： 0前言滚动轴承和滚珠丝杠是数控机床中最容易出现故障的部件,由二者分别引起的单一故障已经得到了广泛的研究。但在实际工程应用中,故障往往不是表现为单一故障,而是多种故障的耦合,产生的振动信号更为复杂[1]。因此,如何准确的从复杂信号中辨别出故障类型,是故障诊断领域中亟

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本文编号：482519