基于EMD与ICA的滚动轴承复合故障诊断
针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题,提出基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解,得到多个基本模式分量函数(intrinsic mode function,IMF),然后依据帩度指标及相关系数值,选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号,对其进行ICA处理,进而实现轴承复合故障的分离.实验结果表明,该方法可有效地分离轴承早期的复合故障.
经验模式分解、独立分量分析、峭度指标、滚动轴承复合故障诊断
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TH16
国家自然科学基金资助项目51175007
2014-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1459-1464
