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

来源：机械强度, 2016, 38(05): 922-926.

DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2016.05.04

• 滚动轴承
• LMD
• ICA
• SVM

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。

• 单位
  南昌航空大学; 中国直升机设计研究所