应用多分辨 SVD 和 ICA 的轴承复合故障诊断研究

• 作者: 孟智慧 王昌
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 奇异值分解 独立分量分析 欠定 盲分离 复合故障
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 设备设计/诊断维修/再制造
• 页码范围: 127-130
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.3|TH165
• 字数: 1965字
• 语种: 中文

摘要

针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题，提出了基于多分辨奇异值分解（ SVD ）和独立分量分析（ ICA）的复合故障诊断方法。首先利用多分辨SVD将复合故障振动信号分解为几个分量实现维数的增加；然后将分解得到的分量组合为混合信号，并利用ICA进行欠定盲分离；最后对分离后的独立分量进行Hilbert包络解调，由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。通过对滚动轴承内外圈复合故障的试验信号分析表明，该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征信息。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟智慧	内蒙古科技大学机械工程学院	10	39	3.0	6.0
2	王昌	内蒙古科技大学机械工程学院	53	165	7.0	10.0