基于LMD和ICA的滚动轴承故障诊断

作     者：陈重阳 熊邦书 黄建萍 莫燕 李新民 CHEN ChongYang XIONG BangShu HUANG JianPing MO Yan LI XinMin

作者机构：南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 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 

基　　金：航空科学基金(2010ZD56009) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ14519)资助~~ 

出 版 物：《机械强度》 (Journal of Mechanical Strength)

年 卷 期：2016年第38卷第5期

页      码：922-926页

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。

主 题 词：滚动轴承 LMD ICA SVM 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0701[理学-数学类] 0801[工学-力学类] 0812[工学-测绘类] 080201[080201] 

D　O　I：10.16579/j.issn.1001.9669.2016.05.04

馆 藏 号：203190081...