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基于正常数据匹配的盲源分离故障诊断方法研究
  • ISSN号：1009-0134
  • 期刊名称：《制造业自动化》
  • 时间：0
  • 分类：TN911.6[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：[1]北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室,北京100192
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（51275052）; 北京市自然科学基金资助重点项目（3131002,KZ201311232036）
作者： 高鹏[1], 徐小力[1], 吴国新[1], 左云波[1]
关键词： 盲源分离, 正常数据匹配, JADE算法, 故障信号提纯, 故障诊断
中文摘要：

提出一种基于历史数据匹配的盲源分离方法,实现了机械设备运行状态特征信号提取。通过将设备运行的历史数据作为观测噪声,与当前运行状态故障信号进行盲源分离处理,有效实现了机械设备正常信号和故障特征信号的分离。针对获取的提纯故障信号,采用FFT变换等传统信号处理方法进行机械运行故障诊断。并通过转子实验台模拟了摩擦故障,实验验证了基于正常数据匹配盲源分离故障诊断方法的有效性。

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期刊信息
  • 《制造业自动化》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国机械工业联合会
  • 主办单位:北京机械工业自动化研究所
  • 主编：陈维
  • 地址：北京德胜门外教场口1号
  • 邮编：100011
  • 邮箱：maogp@riamb.ac.cn
  • 电话：010-62372961
  • 国际标准刊号：ISSN：1009-0134
  • 国内统一刊号：ISSN：11-4389/TP
  • 邮发代号:2-324
  • 获奖情况:
  • 机械行业优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊,获2004-2006年机械行业优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）
  • 被引量:17230