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基于全矢谱时间固有尺度分解和独立分量分析盲源分离降噪的滚动轴承故障特征提取
被引量：
11
1
作者
刘嘉辉
董辛旻
李剑飞
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期943-948,共6页
结合盲源分离技术和全矢谱技术的各自优势,提出一种同源双通道信噪盲源分离法。首先采用时间固有尺度分解(ITD)和独立分量分析(ICA)相结合的分析法降噪,对同源双通道的轴承信号进行ITD分解,根据相关系数准则将分解得到的PRC分量进行重...
结合盲源分离技术和全矢谱技术的各自优势,提出一种同源双通道信噪盲源分离法。首先采用时间固有尺度分解(ITD)和独立分量分析(ICA)相结合的分析法降噪,对同源双通道的轴承信号进行ITD分解,根据相关系数准则将分解得到的PRC分量进行重组作为ICA输入矩阵,再采用FastICA解混,实现故障信号与噪声信号的分离;其次采用全矢谱技术对信噪分离降噪后的双通道有效分量信号进行全矢信息融合,做全矢谱分析。滚动轴承故障实验对比分析表明了该方法的有效性。
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关键词
时间
固有
尺度
分解
盲源分离
独立分量分析
全矢谱
下载PDF
职称材料
基于ITD-KICA盲分离降噪的滚动轴承故障特征提取
被引量：
11
2
作者
刘嘉辉
董辛旻
李剑飞
《机械传动》
CSCD
北大核心
2018年第1期83-87,共5页
滚动轴承在实际工况下的故障信号和故障信息常常淹没于噪声中,传统的故障特征提取方法很难有效提取出轴承故障特征信息。因此,采用时间固有尺度分解(ITD)和核独立分量分析(KICA)相结合的信噪盲分离分析法降噪。对轴承信号进行ITD分解,...
滚动轴承在实际工况下的故障信号和故障信息常常淹没于噪声中,传统的故障特征提取方法很难有效提取出轴承故障特征信息。因此,采用时间固有尺度分解(ITD)和核独立分量分析(KICA)相结合的信噪盲分离分析法降噪。对轴承信号进行ITD分解,根据相关系数将分解得到的PRC分量重组以及构建虚拟噪声通道,利用KICA解混实现故障信号与噪声信号分离,对信噪分离后的有效分量信号做包络谱的分析。通过仿真及轴承故障实验分析和对比表明,该方法能有效提取轴承的故障特征。
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关键词
滚动轴承
时间
固有
尺度
分解
(ITD)
核独立分量分析(KICA)
特征提取
原文传递
题名
基于全矢谱时间固有尺度分解和独立分量分析盲源分离降噪的滚动轴承故障特征提取
被引量：
11
1
作者
刘嘉辉
董辛旻
李剑飞
机构
郑州大学机械工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期943-948,共6页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFF0203100)
文摘
结合盲源分离技术和全矢谱技术的各自优势,提出一种同源双通道信噪盲源分离法。首先采用时间固有尺度分解(ITD)和独立分量分析(ICA)相结合的分析法降噪,对同源双通道的轴承信号进行ITD分解,根据相关系数准则将分解得到的PRC分量进行重组作为ICA输入矩阵,再采用FastICA解混,实现故障信号与噪声信号的分离;其次采用全矢谱技术对信噪分离降噪后的双通道有效分量信号进行全矢信息融合,做全矢谱分析。滚动轴承故障实验对比分析表明了该方法的有效性。
关键词
时间
固有
尺度
分解
盲源分离
独立分量分析
全矢谱
Keywords
inherent time scale decomposition(ITD)
blind source separation
independent component analysis(ICA)
full vector spectrum
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于ITD-KICA盲分离降噪的滚动轴承故障特征提取
被引量：
11
2
作者
刘嘉辉
董辛旻
李剑飞
机构
郑州大学机械工程学院
出处
《机械传动》
CSCD
北大核心
2018年第1期83-87,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFF0203100)
文摘
滚动轴承在实际工况下的故障信号和故障信息常常淹没于噪声中,传统的故障特征提取方法很难有效提取出轴承故障特征信息。因此,采用时间固有尺度分解(ITD)和核独立分量分析(KICA)相结合的信噪盲分离分析法降噪。对轴承信号进行ITD分解,根据相关系数将分解得到的PRC分量重组以及构建虚拟噪声通道,利用KICA解混实现故障信号与噪声信号分离,对信噪分离后的有效分量信号做包络谱的分析。通过仿真及轴承故障实验分析和对比表明,该方法能有效提取轴承的故障特征。
关键词
滚动轴承
时间
固有
尺度
分解
(ITD)
核独立分量分析(KICA)
特征提取
Keywords
Rolling bearing
Inherent time scale decomposition(ITD)
Kernel independent component analysis(KICA)
Feature extraction
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
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1
基于全矢谱时间固有尺度分解和独立分量分析盲源分离降噪的滚动轴承故障特征提取
刘嘉辉
董辛旻
李剑飞
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
11
下载PDF
职称材料
2
基于ITD-KICA盲分离降噪的滚动轴承故障特征提取
刘嘉辉
董辛旻
李剑飞
《机械传动》
CSCD
北大核心
2018
11
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