矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法

• 作者: 吴静坤 宋建成 张林锋 李璐 杨祥 田慕琴
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 矿用带式输送机 驱动滚筒轴承 滚筒轴承故障诊断 振动信号降噪 集合经验模态分解 快速独立分量分析
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: TD67/634.1
• 字数: 3116字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018080013

摘要

针对现有振动信号降噪方法中经验模态分解存在模态混叠、独立分量分析要求采集的振动信号数不少于源信号数等问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和快速独立分量分析(FastICA)的矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法.首先,通过EEMD算法对采集的振动信号进行分解,得到若干不同尺度的包含故障特征频率的本征模态函数(IMF)分量;然后,基于相关系数对IMF分量进行重构,得到特征信号和虚拟噪声信号,将重构的特征信号和虚拟噪声信号组成输入矩阵,并作为FastICA算法的输入;最后,利用FastICA算法实现信号与噪声分离,达到信号降噪的目的.实验结果验证了该方法的可行性和有效性.