【摘 要】
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针对恶劣环境影响下滚动轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)和快速独立分量分析(FastICA)算法相结合的新方法。首先,以快速谱峭度选取合适的滤波
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51375319),河北省引进留学人员资助项目(CL201721)
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针对恶劣环境影响下滚动轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)和快速独立分量分析(FastICA)算法相结合的新方法。首先,以快速谱峭度选取合适的滤波参数进行滤波;然后,利用LMD方法对滤波处理后的目标信号进行局部均值分解得到多个乘积函数(PF),并根据筛选准则选取合适的分量进行信号重构;最后,使用FastICA算法实现源信号和噪声的分离,有效地提取故障特征。
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