CEEMD與FastICA結合的故障特征提取方法
摘要:針對滾動(dòng)軸承故障特征信息難以分離的問(wèn)題,提出了互補式集成經(jīng)驗模態(tài)分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)與快速獨立分量分析(Fast Independent Component Analysis,Fast ICA)結合的故障特征提取方法。首先將振動(dòng)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(guò)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。將此方法應用于滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號故障分析,實(shí)驗證明了所提方法的有效性。
注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系機械強度雜志社