基于LMD和ICA的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-12-22 01:18

  本文关键词：基于LMD和ICA的滚动轴承故障诊断　出处：《机械强度》2016年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)在提取故障特征时易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于局部均值分解和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用LMD方法提取信号PF分量;其次,对PF分量进行ICA盲源分离,得到PF分量的估计信号,有效去除了分量中的噪声成分;然后,提取估计信号的互信息、相关系数和近似熵作为特征向量;最后,采用SVM对特征向量进行故障分类,通过特征提取和故障诊断实验,结果表明LMD-ICA方法的故障识别率明显高于传统LMD方法。
【作者单位】： 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室;中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技重点实验室;
【分类号】：TH165.1;;TP206
【正文快照】： 引言 滚动轴承是直升机传动系统的关键部件之一,一旦发生故障将造成无可挽回的损失,因此对滚动轴承进行故障诊断方法研究得到国内外学者的广泛关注。时频分析法可同时提取信号中的时域和频域信息,广泛应用于滚动轴承的振动信号分析。LMD是在经验模态分解(Empirical Mode Deco

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本文编号：1317887