基于盲源分离的齿轮箱故障诊断  

Based on Blind Source Separation of Gearbox Fault Diagnosis

作　　者：李悦[1] 黄晋英[2] 杨晓霞[3] 

机构地区：[1]中北大学信息与通信工程学院,太原030051 [2]中北大学机械工程与自动化学院,太原030051 [3]成都理工大学地球科学学院,成都610059

出　　处：《煤矿机械》2012年第3期259-261,共3页Coal Mine Machinery

摘　　要：主要研究了基于最大信噪比的盲源分离算法,针对4组信号的混合信号进行了分离仿真实验,得到了较好的分离效果,并将其应用于齿轮箱的振动信号分离。对多组振动信号分析结果表明,该算法对混合信号具有很强地分离能力,为机械设备的故障诊断提供了一种有力的信号预处理方法。Mainly researched blind source separation algorithm based on maximum signal-to-noise ratio, in view of four groups of signal mixed signal isolation simulation experiment, get a good separation effect, and is applied to gear box vibration signal of separation. For a few sets of vibration signal analysis results show that algorithm has a strong separation ability for mixed signals. This is provided a powerful signal pretreatment method for fault diagnosis of mechanical equipment.

关 键 词：盲源分离 故障诊断 信噪比 

分 类 号：TH132.4[机械工程—机械制造及自动化]