独立分量分析及其在故障诊断中的应用  

INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND ITS APPLICATIONS TO FAULT DIAGNOSIS

作　　者：胥永刚[1] 张发启[1] 何正嘉[1] 

机构地区：[1]西安交通大学机械工程学院机自所,西安710049

出　　处：《振动与冲击》2004年第2期104-107,共4页Journal of Vibration and Shock

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (编号 :50 1 750 87)

摘　　要：独立分量分析是盲源分离的一种新方法 ,其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号 ,最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量。本文简要介绍了独立分量分析的基本思想及算法 ,并对现场采集到的多组振动信号进行了分析 ,结果表明 ,独立分量分析在对混合信号进行盲分离方面具有很强的能力 ,从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种行之有效的信号预处理的新方法。As an approach of blind source separation, independent component analysis is a recently developed method in which the processed objects are mixed signals from linear combination of the original data, and the goal is to separate the source from the mixture and the components separated are independent. The basic theory and algorithm are introduced, and this method is used for the processing of the data sampled from factory. The results show that this method can separate the original source signals from the mixture, providing an effective way for the pretreatment of signals to condition monitoring and fault diagnosis of mechanical equipment.

关 键 词：盲源分离 独立分量分析 状态监测 故障诊断 机械设备 在线监测 

分 类 号：TH17[机械工程—机械制造及自动化]