EMD 和独立分量分析在转盘轴承故障诊断中的应用

• 作者: 封杨 洪荣晶 赵阳 陈捷
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 转盘轴承 故障诊断 经验模式分解 独立分量分析 功率谱
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: TH133.33|TB52
• 字数: 3055字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于经验模式分解（EMD）和独立分量分析（ICA）相结合的盲源分离方法。首先采用低通滤波对采集到的振动信号进行预处理，其次利用 EMD 构造多通道测试信号，并通过计算测试信号相关矩阵相邻特征值的最大下降速比估计系统信源数，然后利用峭度指标挑选一组最优测试信号作为 FastICA 算法的输入信号并分离出源信号，最后对源信号进行功率谱分析，获取故障特征频率。模拟试验表明：基于 EMD 和 ICA 的盲源分离方法能够较好地分离出源信号，准确获取故障特征频率，具有一定的实际应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈捷	南京工业大学机械与动力工程学院	88	472	11.0	16.0
2	洪荣晶	南京工业大学机械与动力工程学院	158	781	13.0	17.0
3	封杨	南京工业大学机械与动力工程学院	14	94	7.0	9.0
4	赵阳	南京工业大学机械与动力工程学院	4	18	3.0	4.0