基于LMD和ICA的滚动轴承故障诊断
陈重阳1
熊邦书1
黄建萍2
莫燕1
李新民2
1.南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌,3300632.中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技重点实验室,景德镇,333001
摘要：针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)在提取故障特征时易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于局部均值分解和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先采用LMD方法提取信号PF分量;其次,对PF分量进行ICA盲源分离,得到PF分量的估计信号,有效去除了分量中的噪声成分;然后,提取估计信号的互信息、相关系数和近似熵作为特征向量;最后,采用SVM对特征向量进行故障分类,通过特征提取和故障诊断实验,结果表明LMD-ICA方法的故障识别率明显高于传统LMD方法.
关键词：滚动轴承LMDICASVM
分类号：TH165.1(机械制造工艺)TP206(自动化技术及设备)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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