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期刊文章详细信息

基于EMD与ICA的滚动轴承复合故障诊断    

Composite Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on EMD and ICA Algorithm

  

文献类型:期刊文章

作  者:崔玲丽[1] 吴春光[1] 邬娜[1]

机构地区:[1]北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京市重点实验室,北京100124

出  处:《北京工业大学学报》

基  金:国家自然科学基金资助项目(51175007)

年  份:2014

卷  号:40

期  号:10

起止页码:1459-1464

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘  要:针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题,提出基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解,得到多个基本模式分量函数(intrinsic mode function,IMF),然后依据帩度指标及相关系数值,选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号,对其进行ICA处理,进而实现轴承复合故障的分离.实验结果表明,该方法可有效地分离轴承早期的复合故障.

关 键 词:经验模式分解 独立分量分析 峭度指标  滚动轴承复合故障诊断  

分 类 号:TH16]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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