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一种基于ICA的机械故障特征提取方法

赵志宏;杨绍普

  提出一种基于独立分量分析(ICA)的机械故障特征提取方法,不需要机械故障先验信息,直接对机械故障振动信号进行独立分量分析,得到统计上相互独立的分量,然后将振动信号表示为这些独立分量线性组合的形式,其中线性组合的系数作为特征向量,最后使用基于余弦距离的最近邻分类器进行识别。使用轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障四种工况样本进行测试,识别率达到90%以上,实验结果表明该方法可以用于机械故障诊断。本文方法通用性好,具有较高的使用价值。……   
[关键词]:特征提取;独立分量分析;故障诊断;最近邻分类
[文献类型]:会议论文
[文献出处]: 《机械动力学理论及其应用2011年
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