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基于ICEEMD-EFICA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究

作者：宋宇宙，刘兆亮日期：2021-06-23/span> 浏览：1218 查看PDF文档

基于ICEEMD-EFICA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究*

宋宇宙，刘兆亮

（河南工业大学机电工程学院，河南郑州 450001）

摘要:针对滚动轴承早期故障信号十分微弱，故障特征提取困难的问题，对轴承早期故障信号的频域分解、信号重构、降噪解混等方面进行了研究，提出了一种基于改进后的完备总体经验模态分解（ICEEMD）和高效快速独立分量分析（EFICA）的联合降噪方法。首先，采用了ICEEMD算法，将振动信号分解成一系列固有模态分量（IMF）；其次，设计了峭度准则，并选取相应分量完成了虚拟通道信号和振动冲击信号的重构；研究了EFICA对重构信号的盲源分离，有效降低了振动信号中的噪声，使故障频率的能量幅度最大，利于识别故障特征；最后，搭建了实验平台，进行了实际的滚动轴承早期故障诊断实验。研究结果表明：该方法能明显抑制噪声和调制频率成分干扰，突出故障特征频率成分；与CEEMD和EFICA结合的方法对比，采用该方法后信噪比提高了24.76%，能更准确地辨别故障信息，可以满足轴承诊断的要求。

关键词:滚动轴承；ICEEMD；EFICA；故障诊断；联合降噪

中图分类号:TH133.33；TP277

文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)04-0494-05

本文引用格式:
宋宇宙，刘兆亮.基于ICEEMDEFICA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究［J］.机电工程,2021,38(4):494-497,520.
SONG Yu-zhou, LIU Zhao-liang. Rolling bearing fault diagnosis based on ICEEMD-EFICA combined noise reduction［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(4):494-497,520.
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