基于ＩＣＥＥＭＤＡＮ的滚动轴承声信号故障诊断方法

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摘 要：针对基于单通道声信号的机械故障诊断信号干扰成分大，故障特征难以提取的问题，提出了一种结合改进自适应噪声完备经验模态分解（ＩＣＥＥＭＤＡＮ）和快速独立分量分析（ＦａｓｔＩＣＡ）的方法。依据峭度与信号相关性准则设定本征内模分量（ＩＭＦ）选取系数，对ＩＣＥＥＭＤＡＮ自适应分解的ＩＭＦ进行有效筛选，实现信号降噪和粗提取，并以所选ＩＭＦ作为虚拟通道，应用ＦａｓｔＩＣＡ成功实现信噪的盲源分离。（剩余7431字）

试读结束

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