基于参考独立分量分析的频混信号分离研究
独立成分分析(ICA)是利用数据的统计独立性进行源分离的信号处理方法,它具有幅值不定性和顺序不定性.约束独立成分分析方法(CICA)把诊断对象的先验信息作为约束条件,使ICA算法仅仅收敛于感兴趣的信号,这样可以提高故障诊断的针对性和有效性.这种方法可以快速诊断传感器传递的信号中是否有某种故障.本文设计了频率重叠的混合故障,用约束独立成分分析方法和平方包络法进行对比研究.仿真和试验验证了该方法在混合故障诊断中的适用性和有效性.
机械故障诊断 频率重叠 频混信号分离 约束独立成分分析 平方包络法
王志阳 陈兰 张永鑫 周红梅
河南理工大学机械与动力工程学院,河南 焦作,454000
国内会议
哈尔滨
中文
520-525
2016-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）