基于JADE-EMD的滾動軸承故障檢測
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:819 K
標簽: JADE-EMD 動態(tài)盲分析 滾動軸承
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文檔介紹:軸承故障分析在滾動傳動系統中一直是研究的熱點,傳統的軸承故障診斷方法往往建立在苛刻的約束條件之上,如檢測信號為單一的故障信號成分、既定的混合系統保持不變或者模型建立在無噪聲的環(huán)境等。針對這些局限,結合了獨立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)方法,提出了一種基于特征矩陣聯合相似對角化及經驗模態(tài)分解(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix-Empirical Mode Decomposition,JADE-EMD)的多故障動態(tài)盲分析技術。該方法的基本思想是基于多輸入多輸出的動態(tài)混合模型,利用四階統計量對隨機噪聲的盲辨識特性,將滾動軸承正常工作時的平穩(wěn)隨機噪聲看成一類常規(guī)的信號輸入。接著通過動態(tài)的盲源分離技術將傳感器接收到的混合信號分解成相互獨立的成分,最后對分離的故障信號進行EMD分解,并得到多個基本模式分量函數(Intrinsic Mode Function,IMF)的分布結果。仿真研究表明,該方法可以對帶有故障的滾動軸承進行有效的診斷,特別是在背景噪聲較強的多軸承傳動系統中,能夠有效避免多種故障信號之間的相互干擾,相對于傳統的單一直接檢測方法而言,可以進一步提高對故障軸承分析的準確性。
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