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旋转机械设备故障的尽早诊断识别是避免产生重大生产事故的有效手段,其关键问题是如何精确提取故障特征。基于振动信号分析技术的故障特征提取方法具有实时性强、可靠性高和便捷等优点,已经获得广泛采用。然而,旋转机械故障信息往往较弱且信噪比低,有用信息通常被无关设备的振动和环境噪声等非故障信息所淹没,以致传统信号分析方法或单一的现代信号技术往往难以进行有效的故障特征提取。本文以振动信号分析技术为主要分析手段,以齿轮箱为主要研究对象,深入研究了形态小波和FastICA算法在旋转机械故障信号特征提取中的应用途径,并