| 基于JADE-EMD的滾動軸承故障檢測 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：819 K | |
| 標(biāo)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(tǒng)中一直是研究的熱點，傳統(tǒng)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(tǒng)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(jié)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(lián)合相似對角化及經(jīng)驗?zāi)B(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(shù)。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(tǒng)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(shù)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(jìn)行EMD分解，并得到多個基本模式分量函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)的分布結(jié)果。仿真研究表明，該方法可以對帶有故障的滾動軸承進(jìn)行有效的診斷，特別是在背景噪聲較強的多軸承傳動系統(tǒng)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(tǒng)的單一直接檢測方法而言，可以進(jìn)一步提高對故障軸承分析的準(zhǔn)確性。 | |
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