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作者：马卫平;洪昆玥;安宁;宋宇宙;
单位：郑州机械研究所有限公司;机械工业第六设计研究院有限公司;
摘要：针对滚动轴承早期故障特征信号提取困难的问题，提出了一种改进完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, ICEEMD)和独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)联合故障诊断方法。该方法利用峭度准则将经ICEEMD得到的固有模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)重构后结合快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis, FastICA)进行降噪解混，明显降低被测信号中的噪声，并且在故障特征频率处能量幅值取得最大值，便于辨识故障特征。通过试验研究分析，表明该方法可以明显降低噪声干扰，突出故障频率成分。和ICEEMD与包络谱结合的方法对比，信噪比提高了29.54%,能更准确地识别故障特征，达到对滚动轴承故障的判别需求，从而为轴承故障特征提取提供了一种新思路。
关键词：改进完备集成经验模态分解;;盲源分离;;独立分量分析;;故障诊断;;降噪
基金资助：中国机械科学研究总院基金项目(AZDJJ5032103)资助~~
