基于流形学习的滚动轴承故障盲源分离方法

摘要

滚动轴承的故障信号是一种典型的非线性非平稳信号,其信号中常常混有噪声信号及其他干扰成分。提出了一种基于流形学习的滚动轴承故障盲源分离方法,首先,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)对单通道模拟信号进行分解,对得到的多通道信号构造其协方差矩阵,计算矩阵的奇异值下降速比得到原始信号数目;其次,利用峭度等指标选择最优观测信号,利用核主成分分析(kernel principal components analysis,简称KPCA)提取信号的流形成分;最后,利用快速独立成分分析(fast independent component analysis,简称Fast ICA)还原得到源信号。该方法不但解决了故障信号的欠定盲源分离问题,还提出了最优观测信号的确定准则,并通过实例验证了方法的有效性。