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基于独立分量分析的消噪方法在旋转机械特征提取中的应用  
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【英文篇名】 Applications of Noise-Reduction with ICA in Feature Extraction of Rotating Machinery
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【作者】 季忠; 金涛; 杨炯明; 秦树人;
【英文作者】 Ji Zhong Jin Tao Yang Jiongming Qin Shuren Chongqing University; Chongqing; 400030;
【作者单位】 重庆大学; 重庆大学 重庆; 400030;
【文献出处】 中国机械工程 , China Mechanical Engineering(中国机械工程), 编辑部邮箱 2005年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 旋转机械; 独立分量分析; 故障诊断; 消噪;
【英文关键词】 rotating machinery; Independent Component Analysis(ICA); fault diagnosis; noise-reduction;
【摘要】 为了有效提取信号特征,为后续的故障诊断分析提供足够的信息,针对旋转机械故障诊断的特点,探讨了在旋转机械振动信号采集过程中基于独立分量分析方法的降噪措施的可行性,并在此基础上,研究了基于独立分量分析的消噪方法在旋转机械升降速过程中信号特征提取中的应用。实验结果表明,利用该方法可有效消除振动信号采集过程中混入的噪声。
【英文摘要】 For the characteristics of fault diagnosis of rotating machinery, the paper discussed the feasibility of noise-reduced measures with ICA during the process of data acquisition of vibration signals of rotating machinery, and the noise-reduced method based on ICA has been studied to extract features during the process of run-up and run-down of the rotating machinery. Experimental results show that this method can simply and effectively remove the noise contained in the sampled vibration signals.
【基金】 国家自然科学基金资助项目(59875090)
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TB535
【正文快照】 0 引言利用振动信号对设备进行诊断是故障诊断的常用方法之一[1]。机械设备系统在运行过程中的振动特征信息常常反映系统的运行状态和变化规律,利用各种动态测试仪器分别拾取、记录和分析设备的振动信号,是进行系统状态检测和故障诊断的重要手段。传统的振动分析是基于快速傅?

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