基于等变化自适应源分离算法的滚动轴承故障信号自适应盲提取

发布时间：2021-05-16 04:11

　　针对复杂工况下滚动轴承故障信号盲提取问题,该文提出一种独立分量分析（ICA）中非线性函数自适应选择方法,解决了等变化自适应源分离算法（EASI）在多类振动源共存的情况下无法分离轴承故障信号的问题。此外,为了解决在线盲分离算法稳态误差与收敛速率的平衡问题,提出基于模糊逻辑的自适应迭代步长选择方法,极大地提高了学习算法的收敛速度,且稳态误差更小。轴承故障数据的盲提取仿真结果验证了算法的性能。 

【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(10)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页


本文编号：3188948