【摘 要】
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针对滚动轴承故障信号因受背景噪声、信号传递途径、轴承各部件间相互作用及其它能量较大振源信号干扰,限制传统方法提取故障特征信息的准确性问题,提出结合固有时间尺度分解
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,武汉锐科光纤激光器有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51475052）
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针对滚动轴承故障信号因受背景噪声、信号传递途径、轴承各部件间相互作用及其它能量较大振源信号干扰,限制传统方法提取故障特征信息的准确性问题,提出结合固有时间尺度分解（ITD）及独立分量分析（ICA）的信号分析方法,将单通道振动信号进行ITD分解,得到若干固有旋转分量及一个趋势项,基于互相关准则对分解信号进行重组作为ICA的输入矩阵,采用FastICA算法解混,实现故障特征信号与噪声信号分离,从而提取故障特征信息。通过滚动轴承故障诊断实验结果分析表明该方法有效可行,具有一定工程应用价值。
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