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相对于单一故障诊断，混合故障的特征分离历来是诊断领域的一大难题。针对某高线轧机的一次多故障并发的振动信号，本文引入了独立分量分析(ICA)技术，以负熵最大化为分离判据，以牛顿迭代法为优化算法，实现了滚动轴承故障特征的有效分离和提取。
高线轧机增速箱多故障源的盲分离与精确辨识
【摘 要】
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相对于单一故障诊断，混合故障的特征分离历来是诊断领域的一大难题。针对某高线轧机的一次多故障并发的振动信号，本文引入了独立分量分析(ICA)技术，以负熵最大化为分离判据，以牛顿迭代法为优化算法，实现了滚动轴承故障特征的有效分离和提取。
【机 构】
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Key Laboratory of Advanced Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124
【出 处】
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2012年全国轧钢生产技术会
【发表日期】
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2012年7期
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