CEEMD与FastICA结合的故障特征提取方法

• 作 者: 黄刚劲 范玉刚 黄国勇
• 机 构: 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
• 出 处: 机械强度
• 发表日期: 2018年5期
• 关键词: CEEMD 敏感因子 快速独立分量分析 滚动轴承 故障诊断 CEEMD Sensitive factor Fast independent component
• 基金项目: 国家自然科学基金项目（61663017,51169007,61563024,61741310）,云南省科技计划项目（2015ZC005）资助

针对滚动轴承故障特征信息难以分离的问题,提出了互补式集成经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）与快速独立分量分析（Fast Independent Component Analysis,Fast ICA）结合的故障特征提取方法。首先将振动信号进行CEEMD分析,分解成不同尺度的固有模态分量（Intrinsic mode function,IMF）;然后通过敏感度评估算法对分解信号进行重组,并利用Fast ICA对其