基于谱峭度和cICA的滚动轴承故障特征提取

独立分量分析(independent component analysis,ICA)可以实现混合信号的按源分离,但由于其使用时通常需要预先知道信号源数量,使其应用受到限制。在ICA基础上发展起来的约束独立分量分析(constrained independent component analysis,cICA)方法,可根据一定的先验知识生成参考信号,以提取感兴趣的独立分量(independent component,IC)。包络提取技术可有效隔离解调共振带之外的干扰源信号,同时起到对信号的振源降维作用。谱峭度包络提取是近年来发展起来的崭新包络提取方法,可实现对信号包络的自适应提取。将谱峭度包络提取方法与cICA相结合,提出一种高鲁棒性的滚动轴承故障特征提取法,首先通过谱峭度实现对信号包络的自适应提取,再根据滚动轴承故障特征频率建立参考信号,以cICA实现对滚动轴承不同故障对应包络IC的有效提取。仿真和测试试验表明,该方法可实现在干扰条件下对滚动轴承故障特征信息的有效提取。

ROLLING ELEMENT BEARING FAULT FEATURE EXTRACTION BASED ON SPECTRAL KURTOSIS AND cICA