| 基于ITD-KICA盲分离降噪的滚动轴承故障特征提取 |
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| 引用本文： | 刘嘉辉,董辛旻,李剑飞. 基于ITD-KICA盲分离降噪的滚动轴承故障特征提取[J]. 机械传动, 2018, 0(1): 83-87 |
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| 作者姓名： | 刘嘉辉 董辛旻 李剑飞 |
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| 作者单位： | 郑州大学机械工程学院; |
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| 摘 要： | 滚动轴承在实际工况下的故障信号和故障信息常常淹没于噪声中,传统的故障特征提取方法很难有效提取出轴承故障特征信息。因此,采用时间固有尺度分解(ITD)和核独立分量分析(KICA)相结合的信噪盲分离分析法降噪。对轴承信号进行ITD分解,根据相关系数将分解得到的PRC分量重组以及构建虚拟噪声通道,利用KICA解混实现故障信号与噪声信号分离,对信噪分离后的有效分量信号做包络谱的分析。通过仿真及轴承故障实验分析和对比表明,该方法能有效提取轴承的故障特征。
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| 关 键 词： | 滚动轴承 时间固有尺度分解(ITD) 核独立分量分析(KICA) 特征提取 |
Fault Feature Extraction of Rolling Bearing based on Blind Separation Noise Reduction by ITD and KICA |
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