【摘 要】
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针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波变换和独立分量分析(ICA)结合的故障诊断方法。该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不
【机 构】
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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
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针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波变换和独立分量分析(ICA)结合的故障诊断方法。该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量;由于各个分量存在一定的频率混叠,对故障信号特征提取有很大的干扰,进而引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。实验结果表明,该方法有效地分离和提取了滚动轴承复合故障的特征信息,验证了方法的可行性和有效性。
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