文档名：基于复数变分模态分解的轴承故障振动信号盲源分离
滚动轴承状态监测中,实际振动信号复杂而且包含干扰噪声,使得故障源信号的提取变得尤为困难.为了对轴承故障信号进行有效的分离,本文在变分模态分解方法的基础上,提出了复变分模态分解方法:将监测系统中水平和垂直传感器采集到的信号构造成复数信号,在复数域通过复变分模态分解和快速独立分量分析方法,实现故障信号的分离.相比于变分模态分解,复变分模态分解方法能够准确地判断出源信号的数目,减少信号的丢失,降低运行时间,同时将源信号准确地分离.很好地解决了轴承振动信号的盲源分离问题,提高了轴承故障特征识别的准确性.
作者：唐刚周乔珂王华庆
作者单位：北京化工大学机电工程学院,北京100029
母体文献：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议论文集
会议名称：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
会议时间：2018年8月1日
会议地点：内蒙古包头
主办单位：中国机械工程学会,中国振动工程学会,中国设备管理协会
语种：chi
分类号：
关键词：滚动轴承 故障诊断 振动信号 盲源分离 复数变分模态分解
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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