文档名：基于全矢LCDKICA的滚动轴承特征提取
针对在工程实际中单通道滚动轴承故障信号的特征提取信息不全面、不准确等问题,提出了一种基于全矢谱(FullVectorSpetrum,FVS)技术的局部特征尺度分解(LocalCharacteristic-ScaleDecomposition,LCD)和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)相结合的方法,并利用Hilbert包络分析提取故障特征.首先通过LCD将两个相互垂直方向的振动信号分解成一系列内禀尺度分量(IntrinsicScaleComponent,ISC),其后将含故障特征信息更加明显的较高能量的ICS分量利用KICA分离故障信号与噪声信号,最后利用全矢包络分析处理有效分量信号,提取故障特征.通过实验验证,该方法提取滚动轴承的故障特征有效.
作者：张炎磊董辛旻王鸣明庞博
作者单位：郑州大学振动工程研究所,郑州450001
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 故障信号 特征提取 全矢谱 局部特征尺度分解 核独立分量分析
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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