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针对轴承故障信号受背景噪声影响,而难以准确提取故障冲击特征的问题,提出一种噪声辅助多元经验模态分解(Noise-assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NA-MEMD)与全矢包络快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的轴承故障特征提取方法。该方法将同源双通道信号进行NAMEMD分解,根据相关性系数选取包含故障特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行重构;对重构信号进行快速独立分量分析,最后进行全矢包络融合,提取轴承故障特征。对实际轴承信号的分析验证该方法能有效提取完整高阶故障频率,同时降低包络谱特征统计参数的冗余。 相似文献
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