调制故障源信号盲分离的经验模态分解法

• 作者: 孙晖 朱善安
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 主成分分析 调制 盲源分离
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术及电信技术
• 页码范围: 258-261
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.3|TH133.3
• 字数: 2479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2006.02.017

摘要

针对非线性、非稳态、含噪原始信号混合且混合信号数目小于源信号数目的旋转机械调制故障源信号盲分离问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)相结合的方法.对混合信号进行经验模态分解提取嵌入在信号中的所有振荡模式,应用主成分分析方法对所提取的模式进行共性分析,得到模式中的主要成分.利用该方法对仿真数据和两通道滚动轴承加速度振动数据进行了分析,结果表明,该方法能够有效突出旋转机械的故障特征频率成分,避免了误诊断,且适用范围优于独立分量分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱善安	浙江大学电气工程学院	261	3211	28.0	44.0
2	孙晖	浙江大学电气工程学院	37	247	11.0	14.0