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CEEMD與FastICA結(jié)合的故障特征提取方法

黃剛勁; 范玉剛; 黃國勇 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院; 昆明650500; 云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心; 昆明650500

摘要：針對滾動軸承故障特征信息難以分離的問題,提出了互補(bǔ)式集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）與快速獨(dú)立分量分析（Fast Independent Component Analysis,Fast ICA）結(jié)合的故障特征提取方法。首先將振動信號進(jìn)行CEEMD分析,分解成不同尺度的固有模態(tài)分量（Intrinsic mode function,IMF）;然后通過敏感度評估算法對分解信號進(jìn)行重組,并利用Fast ICA對其進(jìn)行降噪處理;最后對Fast ICA分離的信號進(jìn)行Hilbert包絡(luò)譜分析,獲取故障特征信息。將此方法應(yīng)用于滾動軸承振動信號故障分析,實驗證明了所提方法的有效性。

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