【摘 要】
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针对滚动轴承故障成分易被强背景噪声淹没,造成故障特征提取困难的问题,提出了一种采用变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）与基于负熵的快速独立成分分析（fast
【机 构】
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北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51275052）,国家高技术发展研究计划资助项目（2015AA043702）,北京市教委科技计划一般项目（KM201811232023）
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针对滚动轴承故障成分易被强背景噪声淹没,造成故障特征提取困难的问题,提出了一种采用变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）与基于负熵的快速独立成分分析（fast independent component analysis, FastICA）相结合的故障诊断方法。利用经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）确定VMD模态数n,采用VMD将目标信号分解为n个模态分量;以连续的3个分量为一序列组合进行FastICA分析,从
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