基于等变化自适应源分离算法的滚动轴承故障信号自适应盲提取

• 作者: 孙瑾铃 张伟涛 楼顺天
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲信号分离 故障检测 超高斯 亚高斯 模糊逻辑
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 页码范围: 2471-2477
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEJT190722

摘要

针对复杂工况下滚动轴承故障信号盲提取问题，该文提出一种独立分量分析(ICA)中非线性函数自适应选择方法，解决了等变化自适应源分离算法(EASI)在多类振动源共存的情况下无法分离轴承故障信号的问题。此外，为了解决在线盲分离算法稳态误差与收敛速率的平衡问题，提出基于模糊逻辑的自适应迭代步长选择方法，极大地提高了学习算法的收敛速度，且稳态误差更小。轴承故障数据的盲提取仿真结果验证了算法的性能。