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提出了一种基于核独立分量分析（KICA）的非线性混合机械故障源盲分离方法,即利用核函数的优点,将信号从低维的非线性原始空间变换到高维线性特征空间,实现以线性ICA方法进行分离。仿真结果表明：与传统的ICA方法相比,本方法在处理非线性混合源盲分离上具有明显的优势,并在轴承故障信号盲分离实验中验证了它的有效性。