基于MED-ITD和CICA的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断在实际中受到噪声影响,故障难以识别的问题,提出了一种基于最小熵反褶积(MED)和固有时间尺度分解(ITD),并结合约束独立分量分析(CICA)的方法。首先,通过MED对轴承故障信号进行降噪,以滤除噪声信号,增强信号冲击成分;然后,通过ITD对降噪信号进行分解,选择合适的筛选分量进行重构;最后,采用CICA方法对重构信号进行盲源分离,通过希尔伯特包络谱进行分析提取出准确的故障信号,并经过试验验证了所提方法的有效性。