ICA算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用

张睿^1,2，黄晋英²，张永梅³

1. 中北大学信息与通信工程学院2. 中北大学机械工程与自动化学院3. 北方工业大学信息工程学院

摘 要：近年来振动信号处理技术在机械设备故障诊断中的应用已经成为研究热点。在实际工程中,设备运行过程得到的诊断信息往往存在信噪比低及源信号混叠等问题,因而加大了识别难度,降低了故障诊断精度。笔者提出了一种基于独立成分分析(Independent Component Andlycis,ICA)的齿轮箱机械故障识别方法,应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并用该算法对最小均方自适应(Least Mean Square,LMS)采集到的齿轮箱振动时域信号进行处理分析。结果表明,经该算法处理后故障信息明显增强,故障诊断精度也相对提高。

关键词：独立分量分析;齿轮箱;故障诊断;诊断精度;