基于EEMD和ICA的轴承故障特征提取

• 作者: 王红军 王茂 魏帅充
• 来源期刊: 机械工程师
• 学科: 工学
• 关键词: 轴承故障 EEMD ICA 波形相似度 特征频率
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 机械研究与分析
• 页码范围: 1-3,6
• 页数: 4页
• 分类号: TH115
• 字数: 2550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2333.2017.12.001

摘要

为实现轴承故障混合信号中提取故障特征频率,提出基于EEMD和ICA的轴承故障特征提取方法.首先利用EEMD对采集滚动轴承故障加速度振动信号进行分解,利用相关系数和波形相似度判断具有分解前信号相似特征的IMF,其次累加相似特征弱的IMF作为噪声,最后利用FastICA方法从混合信号中提取滚动轴承的故障特征频率,试验证明该方法可以提取滚动轴承故障特征频率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红军	北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室	113	655	14.0	21.0
5	王茂	北京信息科技大学机电工程学院	8	14	3.0	3.0
6	魏帅充	北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室	2	0	0.0	0.0