【摘 要】
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为了提取强背景噪声下滚动轴承故障特征信息,提出了一种多小波预处理的约束独立分量分析（MW-c ICA）算法。该算法首先对输入信号进行多小波降噪处理,提高信号信噪比;然后应用约
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为了提取强背景噪声下滚动轴承故障特征信息,提出了一种多小波预处理的约束独立分量分析（MW-c ICA）算法。该算法首先对输入信号进行多小波降噪处理,提高信号信噪比;然后应用约束独立分量分析方法提取故障特征。与传统的小波独立分量分析（W-ICA）方法相比,该方法具有如下优势：1）由于多小波具有单小波所不能同时具有的正交性、对称性、紧支性和高阶消失矩等特点,因而对信号的降噪效果更加明显;2）引入参考信号作为约束条件,使得算法直接收敛于期望信号,提高了运算效率;3）建立基于故障模型的参考信号能够更加接近于真实期
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