【摘 要】
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针对强背景噪声下轴承复合故障特征难以分离提取的问题,提出了一种基于快速独立成分分析-天牛须-最大相关峭度解卷积算法(FastICA-BAS-MCKD)的滚动轴承复合故障特征提取方法.首先,引入FastICA对滚动轴承多通道故障信号进行盲源分离;其次,利用BAS算法同步优化MCKD算法的解卷积周期T、滤波器长度L和移位数M,构建基于BAS-MCKD的滚动轴承振动信号自适应分析方法;然后,应用BAS-MCKD方法处理分离后的信号,实现分离信号的降噪和特征增强;最后,应用希尔伯特解调方法对MCKD处理后的信号进
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500;云南省人工智能重点实验室 昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500;云南省人工智能重点实验室 昆明650500;云南省矿
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针对强背景噪声下轴承复合故障特征难以分离提取的问题,提出了一种基于快速独立成分分析-天牛须-最大相关峭度解卷积算法(FastICA-BAS-MCKD)的滚动轴承复合故障特征提取方法.首先,引入FastICA对滚动轴承多通道故障信号进行盲源分离;其次,利用BAS算法同步优化MCKD算法的解卷积周期T、滤波器长度L和移位数M,构建基于BAS-MCKD的滚动轴承振动信号自适应分析方法;然后,应用BAS-MCKD方法处理分离后的信号,实现分离信号的降噪和特征增强;最后,应用希尔伯特解调方法对MCKD处理后的信号进行包络谱分析,实现滚动轴承不同类型故障的识别.仿真和实测信号的分析结果表明,所提方法能清晰地从复合故障信号中提取出单一故障特征频率,为滚动轴承复合故障特征提取提供了一种有效的解决方案.
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