陈建国 ， 王　珍， 李宏坤

(1.大连大学 机械工程学院，辽宁　大连　116622; 2.大连理工大学 振动工程研究所，辽宁　大连　116023)

基于相空间独立分量分析及峭度贡献系数的早期故障分析方法研究

陈建国1， 王珍1， 李宏坤2

(1.大连大学 机械工程学院，辽宁大连116622; 2.大连理工大学 振动工程研究所，辽宁大连116023)

独立分量分析方法在信号分析中具有振源分离的特点,但由于机械设备早期故障信号具有强背景噪声及振源复杂等特点，独立分量分析方法对于单通道强背景噪声信号中的早期故障检测也无法取得满意效果。因此提出相空间对独立分量方法对其进行振源分离及重构，获得早期故障成分较为集中的重构信号，进而提出了峭度贡献系数来提取重构信号的早期故障特征信息;在对于某挤压机变速箱轴承的早期故障信号应用中，此方法在强背景噪声下成功的提取了早期故障的特征信息,确定了早期故障发生的部件。上述实验证明，相空间独立分量分析及峭度贡献系数方法在早期故障检测方面提供了一个可行的研究方向。

相空间独立分量分析；峭度；峭度贡献系数；早期故障

弱信号检测技术一直是国内外学者研究的重点之一，而现代机组工作时复杂的结构、高环境强噪声干扰、机组间的振动耦合、机组结构滤波和传感器拾取信号杂乱等问题使弱信号识别方法一直为振动信号分析的难点之一。随着信号分析技术的发展，具有盲源分析能力的独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)在机械振动信号分析领域得到推广研究。……