【摘 要】
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提出了一种基于经验模式分解（EMD）和独立分量分析（ICA）相结合的盲源分离方法。首先采用低通滤波对采集到的振动信号进行预处理,其次利用EMD构造多通道测试信号,并通过计算测试信
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51375222）
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提出了一种基于经验模式分解（EMD）和独立分量分析（ICA）相结合的盲源分离方法。首先采用低通滤波对采集到的振动信号进行预处理,其次利用EMD构造多通道测试信号,并通过计算测试信号相关矩阵相邻特征值的最大下降速比估计系统信源数,然后利用峭度指标挑选一组最优测试信号作为Fast ICA算法的输入信号并分离出源信号,最后对源信号进行功率谱分析,获取故障特征频率。模拟试验表明：基于EMD和ICA的盲源分离方法能够较好地分离出源信号,准确获取故障特征频率,具有一定的实际应用价值。
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