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EEMD與EFICA在單通道復合故障診斷中的應用
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陜西省民辦高等教育發(fā)展專(zhuān)項資金;西京學(xué)院科研基金項目(XJ130245,XJ130244);陜西省教育科學(xué)十二五規劃課題“民辦高校實(shí)驗教學(xué)改革創(chuàng )新研究”項目(SGH13468)


Application of composite fault diagnosis with single channel based on EEMD and EFICA
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    摘要:

    針對轉子不對中和滾動(dòng)軸承微弱損傷的復合故障診斷問(wèn)題,提出了一種基于平均經(jīng)驗算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和高效快速獨立分量分析(Efficient Variant of FastICA,EFICA)的盲源分離故障診斷方法。利用EEMD算法將單通路復合故障信號分解成多個(gè)不同信號特征的本征模函數(Intrinsic Mode Function,IMF),解決了盲源分離中的欠定問(wèn)題。在此基礎上利用EFICA算法對各個(gè)不同信號特征的IMF進(jìn)行故障特征分離。通過(guò)仿真實(shí)驗和轉子實(shí)驗臺的實(shí)驗結果,表明該算法可以有效分離出各個(gè)不同的故障特征。

    Abstract:

    Aimed at composite fault of rotor misalignment and weak bearing fault,a fault diagnosis method based on Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD) and Efficient Variant of FastICA(EFICA) is proposed.A single channel composite fault diagnosis signal is separated into multiple intrinsic mode functions(IMFs) with different feature by EEMD,which solve underdetermined problem in blind source separation(BSS).On the basis,EFICA can separate fault features that are needed from different IMFs.The results of simulation and rotor test stand experiment indicate that method can effectively separate fault features.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

徐元博,魏振東. EEMD與EFICA在單通道復合故障診斷中的應用計算機測量與控制[J].,2015,23(10):16.

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  • 收稿日期:2015-04-02
  • 最后修改日期:2015-05-03
  • 錄用日期:2015-05-05
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2015-10-28
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