[发明专利]基于模平方阈值—FastICA的滚动轴承降噪方法

摘要

本发明涉及一种基于模平方阈值—FastICA的滚动轴承降噪方法，其步骤：采集设备采集滚动轴承的原始振动信号；将采集到的滚动轴承原始振动信号进行模平方阈值降噪，得到模平方阈值降噪后的信号；将模平方阈值降噪后的信号与原始振动信号组成输入矩阵，进行FastICA降噪，得到两个独立分量；判断两个独立分量的时域波形，选择包含较多故障信息的独立分量进行Hilbert包络和FFT，得到经模平方阈值—FastICA降噪后信号的时域波形图和频谱图；令模平方阈值—FastICA降噪后信号为y_f,求原始信号与y_f的峭度值，根据峭度值判断原始振动信号是否存在故障以及模平方阈值—FastICA的降噪效果，由降噪后信号的频谱图提取滚动轴承原始振动信号的特征频率成分，根据特征频率成分判断滚动轴承是否存在故障以及故障类型。

主权项

1.一种基于模平方阈值—FastICA的滚动轴承降噪方法，其特征在于包括以下步骤：1)通过现有数据采集设备采集滚动轴承的原始振动信号y1；2)将采集到的滚动轴承原始振动信号y1进行模平方阈值降噪，得到模平方阈值降噪后的信号ym；3)将模平方阈值降噪后的信号ym与原始振动信号y1组成输入矩阵Y＝[y1；ym]，进行FastICA降噪，得到两个独立分量IC1和IC2；4)判断两个独立分量IC1和IC2的时域波形，选择包含较多故障信息的独立分量进行Hilbert包络和FFT，得到经模平方阈值—FastICA降噪后信号的时域波形图和频谱图；5)令模平方阈值—FastICA降噪后信号为yf,求原始信号y1与yf的峭度值，根据峭度值判断原始振动信号y1是否存在故障以及模平方阈值—FastICA的降噪效果，由降噪后信号的频谱图提取滚动轴承原始振动信号y1的特征频率成分，根据特征频率成分判断滚动轴承是否存在故障以及故障类型。