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EMD与ICA在故障诊断中的应用研究
  • ISSN号：1009-0134
  • 期刊名称：《制造业自动化》
  • 时间：0
  • 分类：TP242.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 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（KZ201311232036;3131002）
作者： 宋玉标[1], 许宝杰[1], 吴国新[1], 左云波[1]
关键词： EMD, IMF, ICA, 故障诊断
中文摘要：

由于经验模式分解（EMD）的自身分解能力的不足和外部信号的影响,在处理固有模态函数的精确分离和消除调制信号的干扰成分时存在困难,不能得到合适的IMF分量。提出了一种经验模式分解和独立分量分析联合的方法。该方法将振动信号进行经验模式分解（EMD）形成本征模式函数IMF,再基于互相关准则对分解后的本征模函数进行重新组合,组织虚构的采集信号通道,与源信号一起,最终形成Fast ICA的输入矩阵。此方法不但解决盲源分离算法中观测信号数目需大于等于源信号数目的问题,而且能分离出单独IMF分量的固有特性,保证每个IMF分量丢失的信息特征得到复原后,解决了各个分量之间的信息失真和模态混叠现象,充分发挥出经验模式分解和独立分量分析的特征提取优点。进行数据仿真和实验,验证了该方法在滚动轴承故障特征提取中具有明显效果。

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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