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基于独立分量分析的机械故障信息提取
引用本文:胥永刚,李强,王正英,王太勇.基于独立分量分析的机械故障信息提取[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2006,39(9):1066-1071.
作者姓名:胥永刚  李强  王正英  王太勇
作者单位:天津大学机械工程学院,天津300072
基金项目:国家自然科学基金;天津市应用基础研究计划重点资助项目
摘    要:独立分量分析是盲源分离的一种新方法,其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号,最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量、为此,论证了机械振动信号盲源分离的可行性,并对盲源分离中的“源”赋予了新的含义,利用互相关函数估计不同通道之间的时延参数,适当截取后组成混合信号再进行盲源分离,可以保证振动信号分离的有效性、盲源分离技术在涡流传感器失效故障诊断和早期碰摩故障诊断的成功应用,表明该技术在机械设备状态监测和故障诊断中有着广阔的应用前景.

关 键 词:盲源分离  独立分量分析  状态监测  故障诊断
文章编号:0493-2137(2006)09-1066-06
收稿时间:2005-03-23
修稿时间:2005-03-232006-03-15

Fault Information Extraction of Mechanical Equipment Based on Independent Component Analysis
XU Yong-gang,LI Qiang,WANG Zheng-ying,WANG Tai-yong.Fault Information Extraction of Mechanical Equipment Based on Independent Component Analysis[J].Journal of Tianjin University(Science and Technology),2006,39(9):1066-1071.
Authors:XU Yong-gang  LI Qiang  WANG Zheng-ying  WANG Tai-yong
Institution:School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China
Abstract:
Keywords:blind source separation  independent component analysis  condition monitoring  fault diagnosis
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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