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基于ITD-KICA盲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ITD-KICA盲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
《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]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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