改进FastICA算法在振动筛复合故障诊断中的应用

发布时间：2018-02-03 01:07

  本文关键词： 振动筛 复合故障诊断 故障特征提取 快速独立分量分析　出处：《工矿自动化》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对常见故障特征提取方法不能完全、有效地提取复合故障特征的问题,提出了一种改进快速独立分量分析(FastICA)算法。该算法自适应选择不同的非线性函数进行渐进性分析,提取的数据特征较FastICA算法更准确。将改进FastICA算法应用于振动筛复合故障诊断中,仿真和实测结果表明,该算法可有效提取不同的故障特征,具有较高的分离精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that common fault feature extraction method can not be completely and effectively extracted composite fault feature. An improved fast independent component analysis (FastICA) algorithm is proposed, which adaptively selects different nonlinear functions for asymptotic analysis. The extracted data feature is more accurate than the FastICA algorithm. The improved FastICA algorithm is applied to the complex fault diagnosis of vibrating screen. The simulation and measured results show that the proposed method is more accurate than the FastICA algorithm. This algorithm can extract different fault features effectively and has high separation accuracy.
【作者单位】： 西京学院机电技术系;长安大学工程机械学院;
【基金】：陕西省教育科学“十二五”规划课题项目(SGH13468) 西京学院科研基金项目(XJ150128)
【分类号】：TD452
【正文快照】： 0引言在煤炭行业中,振动筛是广泛应用的分级、脱水、脱泥设备,其性能直接影响选煤的质量与效率。振动筛结构复杂,且运行环境恶劣,因此发生的故障较复杂,常伴有复合故障特征,故障特征提取困难[1-2]。文献[3-6]利用经验模态分解算法对故障特征信号进行分析,但易发生模态混叠现象

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1485973