[发明专利]VMD与FastICA相结合的滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 201810349861.9 | 申请日： | 2018-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN108444709B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 刘秀丽;张雪英;栾忠权;徐小力 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 | 代理人： | 张素妍 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种VMD与FastICA相结合的滚动轴承故障诊断方法，其步骤：利用现有数据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VMD分解；原始振动信号经VMD后分解为k个模态分量，以连续的3个模态分量为一序列组合进行FastICA分析，得到重构故障信号；对重构故障信号进行Hilbert变换，得到重构故障信号的包络谱，在所得包络谱中提取各故障特征下的特征频率、调制特征频率及边频带，进而根据提取的特征频率成分判断滚动轴承是否存在故障以及故障类型。 | ||
| 搜索关键词： | vmd fastica 相结合 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种VMD与FastICA相结合的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：1)利用现有数据采集设备采集滚动轴承的原始振动信号y；2)对振动信号y进行VMD分解；3)原始振动信号经VMD后分解为k个模态分量IMF1,IMF2,‥‥,IMFk，以连续的3个模态分量为一序列组合进行FastICA分析，得到重构故障振动信号；4)对重构故障振动信号进行Hilbert变换，得到重构故障振动信号的包络谱，在所得包络谱中提取各故障特征下的特征频率、调制特征频率及边频带，进而根据提取的特征频率成分判断滚动轴承是否存在故障以及故障类型。
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