卞家磊　朱春梅　蒋章雷　吕俊燕

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室，北京，100192



LMD-ICA联合降噪方法在滚动轴承故障诊断中的应用

卞家磊朱春梅蒋章雷吕俊燕

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室，北京，100192

针对经典独立分量分析(ICA)只能应用于观测源数不少于信号源数的超定盲源分离问题，提出局部均值分解和ICA相结合的欠定盲源分离新方法。该方法将采集的单通道振动信号进行局部均值分解，基于互相关准则对分解的分量进行重组，构建虚拟噪声通道；将虚拟噪声通道与振动信号作为盲源分离的信号输入，采用基于负熵的FastICA算法实现信号源和噪声的分离，从而达到降噪目的。将该方法应用于滚动轴承故障信号，频谱分析结果表明，该方法处理后的信号中噪声得到一定程度滤除，频谱中毛刺更少，故障特征频率更加明显，有利于故障特征的提取，实验分析证明了该方法的有效性。

独立分量分析；局部均值分解；降噪；滚动轴承；故障诊断

0　引言

振动信号分析是实现设备运行状态监测与故障诊断的重要方法，信号降噪又是振动信号分析中重要的步骤。传统的振动信号降噪方法通常使用滤波器设置不同通带，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，这种方法本质上是利用滤波器的幅值响应函数对于不同频率的正弦信号具有不同程度幅值传递响应，这一特征来实现对某特定波带信号的抑制或滤除。……