【摘 要】
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提出一种基于独立分量分析(ICA)的机械故障特征提取方法，不需要机械故障先验信息，直接对机械故障振动信号进行独立分量分析，得到统计上相互独立的分量，然后将振动信号表示为这些独立分量线性组合的形式，其中线性组合的系数作为特征向量，最后使用基于余弦距离的最近邻分类器进行识别。使用轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障四种工况样本进行测试，识别率达到90％以上，实验结果表明该方法可以用于机械故障诊断。
【机 构】
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石家庄铁道大学信息科学与技术学院, 河北, 石家庄, 050043 石家庄铁道大学党政办, 河北,
【出 处】
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2011国际功能制造与机械动力学会议暨中国振动工程学会机械动力学学会成立30周年庆祝会议
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提出一种基于独立分量分析(ICA)的机械故障特征提取方法，不需要机械故障先验信息，直接对机械故障振动信号进行独立分量分析，得到统计上相互独立的分量，然后将振动信号表示为这些独立分量线性组合的形式，其中线性组合的系数作为特征向量，最后使用基于余弦距离的最近邻分类器进行识别。使用轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障四种工况样本进行测试，识别率达到90％以上，实验结果表明该方法可以用于机械故障诊断。本文方法通用性好，具有较高的使用价值。
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