【摘 要】
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提出了一种用于齿轮箱故障诊断的信号预处理方法。推导了基于互信息最小化的独立分量分析算法(简称ICA算法),应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并将该算法应用于齿轮
【机 构】
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北京理工大学宇航科学技术学院,中北大学机械工程与自动化学院,中北大学电子与计算机科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:50575214);山西省自然科学基金资助项目(编号:2007011070)
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提出了一种用于齿轮箱故障诊断的信号预处理方法。推导了基于互信息最小化的独立分量分析算法(简称ICA算法),应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并将该算法应用于齿轮箱振动信号的预处理中。经3种工况下的齿轮箱振动信号的ICA分解结果分析,表明应用ICA技术后,故障信息得到了极大的增强。改变了传统的以降噪为主的故障信息增强思想,为微弱故障的有效诊断提供了一定的技术手段。
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