【摘 要】
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列车轮对轴承故障振动（特别是轮对轴承存在复合故障时）一般是由多个相互独立的振动信号源和噪声混叠而成,常见方法在诊断轮对轴承复合故障时易出现误诊.独立分量分析（ICA）方法能
【机 构】
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湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南省矿山安全预警技术与装备工程实验室
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列车轮对轴承故障振动（特别是轮对轴承存在复合故障时）一般是由多个相互独立的振动信号源和噪声混叠而成,常见方法在诊断轮对轴承复合故障时易出现误诊.独立分量分析（ICA）方法能对各个独立源进行估计,可实现列车轴承复合故障的精确诊断;但很多ICA算法是在未考虑噪声的模型下推导出来的,且列车轮对状态监测信号受诸多干扰因素的影响;为此,本文提出将时延自相关降噪与ICA相结合提取并分离列车轮对轴承复合故障特征信息的方法.仿真与实际应用结果表明,该方法能有效分离出轮对轴承复合故障信号中的典型故障,可进一步降低列车轮对轴
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