基于小波分析的FastICA聯(lián)合降噪方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究

吳雅朋 王吉芳 徐小力 蔣章雷

北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京，100192

基于小波分析的FastICA聯(lián)合降噪方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究

吳雅朋 王吉芳 徐小力 蔣章雷

北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京，100192

采用小波分析方法進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)降噪存在選取參數(shù)依靠經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題，采用獨(dú)立分量分析(ICA)方法進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)降噪存在欠定問(wèn)題，為了避免小波降噪以及ICA方法單獨(dú)使用的缺點(diǎn)，提出了將小波降噪分析和基于負(fù)熵的FastICA獨(dú)立分量分析相結(jié)合來(lái)處理滾動(dòng)軸承含噪振動(dòng)信號(hào)的方法。首先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行小波降噪處理，然后將處理后的信號(hào)與原始信號(hào)組成FastICA的輸入矩陣，進(jìn)行FastICA降噪處理，最后利用滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)對(duì)該方法進(jìn)行有效性驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)分析表明：該方法增大了振動(dòng)信號(hào)的峭度值，達(dá)到了滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)降噪的目的。

小波分析；獨(dú)立分量分析；降噪；滾動(dòng)軸承

0 引言

滾動(dòng)軸承原始振動(dòng)信號(hào)因受工作環(huán)境的影響而夾雜噪聲，尤其是在軸承早期故障診斷中，信號(hào)通常都非常微弱，所以，信號(hào)降噪處理在提高滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)故障診斷準(zhǔn)確度中占據(jù)著重要地位。

在對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理時(shí)，傳統(tǒng)的降噪方法主要包括非線性濾波和線性濾波，其中最為典型的代表是中值濾波和Wiener濾波。傳統(tǒng)去噪方法的不足之處在于：信號(hào)處理變換后的熵增高，無(wú)法刻畫(huà)信號(hào)的非平穩(wěn)性并且無(wú)法得到信號(hào)的相關(guān)性[1-2]。為了克服這些局限性，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在振動(dòng)信號(hào)方面展開(kāi)了大量的研究。錢(qián)征文等[3]提出了一種根據(jù)噪聲信號(hào)的快速傅里葉變換結(jié)果來(lái)決定有效秩階次，以降噪信號(hào)的信噪比和均方差大小為依據(jù)確定重構(gòu)矩陣的結(jié)構(gòu)奇異值分解方法。沈路等[4]研究了廣義數(shù)學(xué)形態(tài)濾波器在脈沖噪聲與隨機(jī)噪聲干擾下的降噪效果，成功將廣義數(shù)學(xué)形態(tài)濾波器用于機(jī)械工程振動(dòng)信號(hào)處理中，提高了信噪比，達(dá)到了提取信號(hào)細(xì)節(jié)和抑制噪聲的目的。

本文提出小波分析和基于負(fù)熵的獨(dú)立分量分析(FastICA)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“小波-FastICA”)聯(lián)合降噪方法，該方法將采集到的單通道振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分析預(yù)處理，得到小波降噪信號(hào)，構(gòu)建虛擬振動(dòng)信號(hào)通道；將原始振動(dòng)信號(hào)和虛擬振動(dòng)信號(hào)組成輸入矩陣，采用基于負(fù)熵的FastICA算法進(jìn)行信號(hào)的降噪處理。

1 小波-FastICA聯(lián)合降噪方法的基本原理

1.1小波分析信號(hào)處理方法

小波分析方法是一種窗口大小固定、形狀可變的時(shí)頻局部化信號(hào)分析方法,即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率,在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低頻率分辨率，即小波分析方法對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性。設(shè)長(zhǎng)度為n的信號(hào)f(n)被噪聲s(n)所污染，所測(cè)得的含噪聲數(shù)據(jù)

x(n)=f(n)+s(n)

(1)

小波降噪處理的目的就是從含噪數(shù)據(jù)x(n)中得到信號(hào)f(n)的一個(gè)逼近信號(hào)，使其在某種誤差下為f(n)的最優(yōu)逼近[5]。

在設(shè)備的實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)中，所獲得的有用信號(hào)通常為一些低頻信號(hào)或平穩(wěn)信號(hào)，而噪聲信號(hào)則表現(xiàn)出高頻以及非平穩(wěn)的特征。信號(hào)去噪的好壞取決于以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：小波基的選擇、小波分解層數(shù)的確定、閾值函數(shù)以及閾值估計(jì)方法的選取。其中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是如何選取閾值和如何對(duì)閾值進(jìn)行量化，從某種程度上說(shuō)，閾值的選擇直接關(guān)系到信號(hào)去噪的優(yōu)劣。對(duì)小波閾值降噪來(lái)說(shuō)，其閾值的選擇規(guī)則一般有以下幾種：①固定閾值(sqtwolog)；②基于史坦的無(wú)偏似然估計(jì)原理(SURE)的自適應(yīng)閾值選擇(rigrsure)；③啟發(fā)式閾值(heursure)；④極大極小值(minimaxi)。

將高斯白噪聲作為一種信號(hào)進(jìn)行去噪時(shí)發(fā)現(xiàn)，閾值規(guī)則②和④比較保守，當(dāng)含噪聲信號(hào)的高頻信息有很小一部分在噪聲范圍內(nèi)時(shí)，這兩種閾值非常有用，可以將微弱的信號(hào)提取出來(lái)；而閾值規(guī)則①和③去噪比較完全，去噪時(shí)顯得更為有效，但是很容易把有用信號(hào)的高頻信號(hào)當(dāng)作噪聲而去除[6]。

在使用小波閾值降噪時(shí)，為了得到更好的去噪效果，不但要選擇合適的小波函數(shù)，還要確定最佳的分解層數(shù)并選取合適的閾值。為了得到最好的去噪效果，需要改變所取的小波函數(shù)、分解層數(shù)和閾值選擇方法，需要進(jìn)行大量的對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)以找到最合適的方法，這樣做費(fèi)時(shí)費(fèi)力，有時(shí)候還得不到合適的結(jié)果。大部分學(xué)者一般會(huì)根據(jù)自己的使用經(jīng)驗(yàn)來(lái)選取各個(gè)參數(shù)，這難免會(huì)造成信號(hào)降噪效果不佳的狀況。

1.2FastICA信號(hào)處理方法

獨(dú)立分量分析(independent component analysis，ICA)方法是盲源分離中最常用的處理方法，它是一種從多個(gè)線性混合信號(hào)中分離出源信號(hào)的方法。線性混合信號(hào)分離過(guò)程中，可通過(guò)對(duì)分離結(jié)果的非高斯性度量來(lái)表示分離結(jié)果間的相互獨(dú)立性，當(dāng)非高斯性度量達(dá)到最大時(shí)，則表明已完成對(duì)各獨(dú)立分量的分離，即當(dāng)信號(hào)中各個(gè)成分間存在很強(qiáng)獨(dú)立性時(shí)，分離結(jié)果對(duì)源信號(hào)可達(dá)到很好的估計(jì)效果[7]。

ICA模型可以簡(jiǎn)單描述為：設(shè)有n個(gè)獨(dú)立的源信號(hào)U(t)=[U1(t)U2(t) …Un(t)]T，m個(gè)觀測(cè)信號(hào)G(t)=[G1(t)G2(t) …Gm(t)]T，單路信號(hào)可表示為Gi(t)=si1U1(t)+si2U2(t)+…+sinUn(t),i=1,2,…,m,其矩陣表達(dá)形式為

(2)

G(t)=SU(t)

(3)

其中，S為m×n階未知混合矩陣。ICA的根本問(wèn)題在于：在混合矩陣S和源信號(hào)U(t)完全未知的情況下，需利用源信號(hào)先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)線性變換來(lái)實(shí)現(xiàn)盲信號(hào)分離。

ICA方法的使用基于以下假設(shè)條件[8]：①各個(gè)源信號(hào)之間相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立，且最多只有一個(gè)為高斯分布；②觀測(cè)信號(hào)的數(shù)目應(yīng)該不小于源信號(hào)數(shù)目，即m≥n；③混合矩陣應(yīng)該是廣義可逆的。

由式(3)可知，如果能找到混合矩陣S的可逆矩陣V，即V=S-1，那么在觀測(cè)信號(hào)G(t)已知的情況下，就可以估計(jì)出源信號(hào)：

(4)

考慮到系統(tǒng)消耗與速度問(wèn)題，本文實(shí)際算法過(guò)程中采用了基于負(fù)熵的FastICA方法。

FastICA算法學(xué)習(xí)規(guī)則是尋找解決混合矩陣W使WTG(Y=WTG)具有最大非高斯性，可利用下式得出的負(fù)熵Ng(Y)的近似值來(lái)度量：

Ng(Y)={E[g(Y)]-E[g(YG)]}2

(5)式中，YG為與Y具有相同方差的高斯隨機(jī)變量;E[·]為均值運(yùn)算;g(·)為非線性函數(shù)，可取g(·)=tanh(a1y),取a1=1。

FastICA算法如下：首先,WTG的負(fù)熵最大近似值能通過(guò)對(duì)E[g(WTX)]進(jìn)行優(yōu)化來(lái)獲得。根據(jù)Kuhn-Tucker條件，在E[g2(WTX)]=‖W‖2=1的約束下，E[g(WTX)]最優(yōu)值能在滿(mǎn)足下式的點(diǎn)上獲得：

E[Gg(WTG)]+βW=0

(6)

(7)

式中，g′(·)為g(·)的導(dǎo)數(shù)。

在實(shí)際運(yùn)用時(shí)，F(xiàn)astICA算法中的期望用它們的估計(jì)值來(lái)代替。

實(shí)際上，在運(yùn)用FastICA算法時(shí)，必須滿(mǎn)足ICA方法的3個(gè)使用假設(shè)條件，所以在解決觀測(cè)信號(hào)數(shù)目不足等欠定問(wèn)題時(shí)，F(xiàn)astICA無(wú)法準(zhǔn)確分離出各個(gè)變量，這時(shí)候就需要與其他方法結(jié)合使用，來(lái)彌補(bǔ)自身算法的缺陷。本文將小波降噪算法和FastICA算法相結(jié)合來(lái)共同完成軸承振動(dòng)信號(hào)的降噪處理。

1.3小波-FastICA聯(lián)合降噪方法

小波分析對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)的處理結(jié)果和原始信號(hào)一起構(gòu)成FastICA的輸入矩陣，可以有效地彌補(bǔ)ICA只能應(yīng)用于觀測(cè)信號(hào)源數(shù)不少于信號(hào)源數(shù)的超定盲源分離的缺點(diǎn)，解決單通道ICA的欠定問(wèn)題。因?yàn)樵颊駝?dòng)信號(hào)已經(jīng)進(jìn)行過(guò)小波分析，所以可以有效地解決由于引入虛擬振動(dòng)信號(hào)不當(dāng)而造成的分離效果差的問(wèn)題，從而提高FastICA的分離效率和分離精度。

小波-FastICA方法具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1)利用選定的小波閾值、閾值規(guī)則以及分解層數(shù)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行小波去噪處理，得到處理后的振動(dòng)信號(hào)；

(2)將原始振動(dòng)信號(hào)和小波處理后的信號(hào)作為盲源分離輸入矩陣，利用FastICA算法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分離，實(shí)現(xiàn)原始信號(hào)降噪的目的；

(3)分析降噪后信號(hào)的峭度值，比較小波和小波-FastICA降噪效果的優(yōu)劣。

2 仿真信號(hào)降噪分析

2.1仿真信號(hào)的構(gòu)建

構(gòu)建仿真信號(hào)表示軸承故障含噪信號(hào)：

(8)

其中，軸承的固有頻率fn=3 kHz，ωn=1/fn,位移y0=5 m/s2，阻尼系數(shù)δ=0.1，沖擊故障發(fā)生的周期為0.01 s，采樣頻率fs=20 kHz,采樣點(diǎn)數(shù)N=4096。用MATLAB軟件中的wgn()函數(shù)給軸承故障仿真信號(hào)加入高斯噪聲信號(hào)，加噪信號(hào)時(shí)域圖見(jiàn)圖1。

圖1 軸承仿真振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖Fig.1 Time domain diagram of bearing simulation vibration signal

從軸承仿真振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖分析可知，該信號(hào)中含有較大的噪聲信號(hào)，對(duì)故障特征的提取造成較大的干擾，因此后續(xù)降噪處理就尤其重要。

2.2仿真信號(hào)的處理

在對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行小波降噪處理時(shí)，根據(jù)1.1節(jié)關(guān)于小波閾值選取規(guī)則的分析，首先根據(jù)表1的各種組合對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行降噪處理。據(jù)表1可以得到384種小波降噪方法，分別對(duì)這些方法進(jìn)行驗(yàn)算，發(fā)現(xiàn)使用rigrsure，選取軟閾值，閾值尺度改變比例為sln，小波分解層數(shù)為5，小波基為sym6時(shí)，軸承仿真故障含噪信號(hào)降噪處理效果更加明顯，如圖2所示。將圖2得到的小波處理降噪信號(hào)yd(t)，與原始信號(hào)y(t)組成FastICA分析的輸入矩陣Z(t)(Z(t)=[y(t);yd(t)])，解決ICA分析的欠定問(wèn)題，隨后對(duì)輸入矩陣Z(t)進(jìn)行FastICA獨(dú)立分量分析，得到圖3所示的降噪信號(hào)時(shí)域圖。

表1 小波降噪函數(shù)組合Tab.1 The combination of wavelet denoising function

圖2 仿真信號(hào)小波降噪時(shí)域圖Fig.2 Time domain diagram of simulation signal wavelet denoising

圖3 仿真信號(hào)小波-FastICA降噪時(shí)域圖Fig.3 Time domain diagram of simulation signal wavelet-FastICA denoising

2.3降噪性能的分析

峭度指標(biāo)是量綱一參數(shù)，且它與軸承轉(zhuǎn)速、尺寸、載荷等無(wú)關(guān)，對(duì)沖擊信號(hào)特別敏感，特別適用于表面損傷類(lèi)故障診斷。在軸承無(wú)故障運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，由于各種不確定因素的影響，振動(dòng)信號(hào)的幅值分布接近正態(tài)分布，峭度指標(biāo)值K≈3;隨著故障的出現(xiàn)和發(fā)展，振動(dòng)信號(hào)中大幅值出現(xiàn)的概率密度增大，信號(hào)幅值的分布偏離正態(tài)分布，正態(tài)曲線出現(xiàn)偏斜或分散，峭度值也隨之增大。峭度指標(biāo)的絕對(duì)值越大，說(shuō)明軸承越偏離其正常狀態(tài)，故障越嚴(yán)重，當(dāng)K>8時(shí)，則很可能出現(xiàn)了較大的故障[9]。對(duì)原始信號(hào)、小波降噪信號(hào)以及小波-FastICA降噪信號(hào)進(jìn)行信號(hào)峭度值計(jì)算：

(9)

計(jì)算三種信號(hào)的峭度值分別為3.4267、8.0863、9.8562。可得三種仿真信號(hào)的峭度值逐漸增大，表明本文方法對(duì)信號(hào)的降噪取得預(yù)期效果，且對(duì)比分析圖1～圖3發(fā)現(xiàn)，仿真信號(hào)降噪效果明顯，信號(hào)的故障沖擊變得更加清晰，可以比較清楚地看出軸承有明顯的故障。本文方法在軸承仿真故障振動(dòng)信號(hào)降噪中可行，后續(xù)將用該方法對(duì)實(shí)際實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

3 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)降噪分析

本文采用的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)電氣工程實(shí)驗(yàn)室的滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的軸承數(shù)據(jù),滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖4所示。

圖4 滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.4 Rolling bearing fault simulation experiment rig

該實(shí)驗(yàn)臺(tái)主要由一個(gè)負(fù)載為2.33 kW的電動(dòng)機(jī)、一個(gè)扭矩傳感器和編碼器、一個(gè)測(cè)試計(jì)，以及電子控制系統(tǒng)組成。實(shí)驗(yàn)中使用加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)使用磁性底座將傳感器安放在電機(jī)殼體上。對(duì)于實(shí)驗(yàn)臺(tái)滾動(dòng)軸承，分別在內(nèi)圈和外圈采用電火花加工的單點(diǎn)損傷法來(lái)獲得軸承的局部損傷，損傷直徑范圍為0.18～0.71 mm，其中軸承外圈損傷點(diǎn)的位置相對(duì)于加載載荷方向?yàn)闀r(shí)鐘3點(diǎn)鐘、6點(diǎn)鐘、12點(diǎn)鐘3個(gè)不同位置，在0～2237.1 W(0～3馬力)電機(jī)負(fù)載恒速(1720～1797 r/min)狀態(tài)下運(yùn)轉(zhuǎn)，在驅(qū)動(dòng)端軸承和風(fēng)端軸承外殼垂直方向上測(cè)量加速度值[10]。

在1491.4 W(2馬力)載荷情況下，截取驅(qū)動(dòng)端軸承深溝球軸承SKF6205-2RS JEM故障信號(hào)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。該軸承的結(jié)構(gòu)尺寸如下：滾動(dòng)體直徑8.182 mm，內(nèi)圈直徑25.001 mm，接觸角0°，外圈直徑51.999 mm，滾動(dòng)體數(shù)目為9。

故障原始振動(dòng)信號(hào)分別為內(nèi)圈故障、外圈故障(損傷點(diǎn)在3點(diǎn)鐘方向,損傷直徑0.21 mm)和正常振動(dòng)原始數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)長(zhǎng)度均為6000，采樣頻率為12 kHz，可分別得到驅(qū)動(dòng)端軸承三種原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖，如圖5～圖7所示。

圖5 內(nèi)圈故障原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖Fig.5 Time domain diagram of inner ring fault original vibration signal

圖6 外圈故障原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖Fig.6 Time domain diagram of outer ring fault original vibration signal

圖7 正常原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖Fig.7 Time domain diagram of normal original vibration signal

由驅(qū)動(dòng)端軸承原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域圖可知，軸承內(nèi)圈和外圈加速度有突變情況且具有一定的規(guī)律性，正常振動(dòng)數(shù)據(jù)相對(duì)平滑，且該原始信號(hào)中存在大量的噪聲信號(hào)。針對(duì)原始信號(hào)包含噪聲較多的情況，采用本文所研究的方法進(jìn)行信號(hào)去噪處理。

首先根據(jù)小波參數(shù)進(jìn)行原始信號(hào)降噪處理，得到處理后的信號(hào)時(shí)域波形,如圖8～圖10所示;然后利用基于小波處理的FastICA去噪分析方法，得到如圖11～圖13所示的小波-FastICA聯(lián)合降噪時(shí)域圖。

圖8 內(nèi)圈故障振動(dòng)信號(hào)小波降噪時(shí)域圖Fig.8 Time domain diagram of inner ring fault vibration signals wavelet denoising

圖9 外圈故障振動(dòng)信號(hào)小波降噪時(shí)域圖Fig.9 Time domain diagram of outer ring fault vibration signal wavelet denoising

圖10 正常振動(dòng)信號(hào)小波降噪時(shí)域圖Fig.10 Time domain diagram of normal vibration signal wavelet denoising

圖11 內(nèi)圈振動(dòng)信號(hào)小波-FastICA聯(lián)合降噪時(shí)域圖Fig.11 Time domain diagram of inner ring vibration signal wavelet-FastICA denoising

圖12 外圈振動(dòng)信號(hào)小波-FastICA聯(lián)合降噪時(shí)域圖Fig.12 Time domain diagram of outer ring vibration signal wavelet-FastICA denoising

圖13 正常振動(dòng)信號(hào)小波-FastICA聯(lián)合降噪時(shí)域圖Fig.13 Time domain diagram of normal vibration signal wavelet-FastICA denoising

將圖5、圖8和圖11時(shí)域圖作為第一組，圖6、圖9和圖12作為第二組，圖7、圖10、圖13作為第三組，分別對(duì)每一組時(shí)域圖進(jìn)行對(duì)比分析，可知采用小波-FastICA聯(lián)合降噪方法時(shí)，內(nèi)外圈軸承振動(dòng)故障信號(hào)沖擊更加明顯，而對(duì)于正常振動(dòng)信號(hào)，時(shí)域信號(hào)振動(dòng)規(guī)律性更加明顯，符合正常信號(hào)振動(dòng)規(guī)律。分別計(jì)算滾動(dòng)軸承振動(dòng)的原始信號(hào)、小波去噪信號(hào)以及小波-FastICA聯(lián)合降噪信號(hào)的峭度值，結(jié)果如表2所示。

分析表2各峭度值可發(fā)現(xiàn)，對(duì)于正常信號(hào)，其峭度值均小于3，表明無(wú)故障特征，隨著信號(hào)經(jīng)過(guò)降噪處理，峭度值逐漸增大(依然小于3)，表明噪聲信號(hào)得到有效去除；對(duì)于外圈信號(hào)，峭度值均在8附近，表明已經(jīng)存在明顯的故障特征；對(duì)于內(nèi)圈信號(hào)，峭度值明顯大于外圈故障信號(hào)峭度值，表明內(nèi)圈故障比外圈故障嚴(yán)重；而經(jīng)過(guò)去噪處理以后，三種信號(hào)的峭度值均有明顯增大，表明滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)所含噪聲得到有效地去除，達(dá)到去噪效果。

表2 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)峭度值Tab.2 Kurtosis value of vibration signal ofrolling bearings

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)MATLAB對(duì)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行仿真，采用小波對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理，將其處理結(jié)果與原始信號(hào)一起構(gòu)建二維輸入矩陣，輸入到FastICA方法中進(jìn)行分離，有效地解決了盲源分離中源信號(hào)數(shù)目欠定問(wèn)題，最終使原始振動(dòng)信號(hào)得到理想的降噪效果。該方法在實(shí)際滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)去噪中的成功應(yīng)用，表明該方法適于分析工程實(shí)踐中軸承等振動(dòng)信號(hào)，基于小波-FastICA的聯(lián)合降噪方法計(jì)算步驟簡(jiǎn)單，原始信號(hào)經(jīng)過(guò)該方法處理后，噪聲得到一定程度的濾除。

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(編輯袁興玲)

ApplicationResearchofFastICANoiseReductionMethodBasedonWaveletAnalysisinFaultDiagnosisofRollingBearing

WU Yapeng WANG Jifang XU Xiaoli JIANG Zhanglei

Beijing Information Science and Technology University,the Ministry of Education Key Laboratory of Modern Measurement and Control Technology, Beijing,100192

There is a problem of depending on experience of selecting parameters when wavelet analysis method is used to make noise reductions of vibration signals. And there is a problem of undetermined parameters when ICA method is used to make noise reduction of vibration signal. In order to avoid disadvantages of wavelet denoising and ICA method when they were used respectively. A method of wavelet denoising and FastICA independent component analysis based on negative entropy was proposed to deal with the noise signal of rolling bearings. Firstly, original signals were processed by wavelet denoising. Then the processing results were combined with the original signal to form input matrix of FastICA, and the FastICA noise reduction processes were performed. Finally, the effectiveness of the method was verified by vibration signal of rolling bearings. Experimental analysises show that this method improved the kurtosis of vibration signals and the purposes of noise reductions of vibrartion signals of rolling bearings was achieved.

wavelet analysis; independent component analisis(ICA); noise reduction; rolling bearing

2016-12-19

國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2015AA043702)；北京市教委科研計(jì)劃資助項(xiàng)目(KM201611232020)

TH212；TH213.3

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.18.006

吳雅朋，男，1992年生。北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室碩士研究生。研究方向?yàn)闄C(jī)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)。王吉芳，女，1963年生。北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授、博士。徐小力，男，1951年生。北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、教授、博士研究生導(dǎo)師。蔣章雷，男，1983年生。北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室助理研究員、博士。