基于ICA和小波变换的轴承故障特征提取

• 作者: 史铁林 谭中军 郑晓斌 钟飞
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 独立分量分析 小波变换 故障诊断 特征提取
• 年，卷（期）: 2007,（28）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 154-155,269
• 页数: 3页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.28.068

摘要

应用独立分量分析方法和小波变换分离轴承的振动信号,提取其状态特征.并对信号进行自相关预处理,突出信号的非高斯成分,较好地满足独立分量分析的前提条件,即源信号统计独立.采用基于负熵的快速独立分量分析(ICA)算法,成功地分离出了信号的一些独立成分.对ICA处理后的分量信号进行小波变换,完成信号检测,消噪,频带分析,以获取故障信号特征,确定故障的位置和强度.研究结果表明,独立分量分析方法和小波变换能提取明显的轴承故障信号特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟飞		44	232	7.0	14.0
2	谭中军		2	18	2.0	2.0
3	郑晓斌		2	18	2.0	2.0