10.3969/j.issn.1006-1355.2023.01.023
基于全矢包络融合双层降噪处理的轴承故障特征提取
针对轴承故障信号受背景噪声影响,而难以准确提取故障冲击特征的问题,提出一种噪声辅助多元经验模态分解(Noise-assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NA-MEMD)与全矢包络快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的轴承故障特征提取方法.该方法将同源双通道信号进行NA-MEMD分解,根据相关性系数选取包含故障特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行重构;对重构信号进行快速独立分量分析,最后进行全矢包络融合,提取轴承故障特征.对实际轴承信号的分析验证该方法能有效提取完整高阶故障频率,同时降低包络谱特征统计参数的冗余.
故障诊断、噪声辅助多元经验模态分解、快速独立分量分析、全矢包络谱、特征提取
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TH133.3
2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
135-140,184
