基于共振稀疏分解和FastICA算法的行星齿轮箱故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于共振稀疏分解和FastICA算法的行星齿轮箱故障诊断方法，首先使用共振稀疏分解方法将振动信号分解成高共振分量和低共振分量，剔除含有宽带信号的低共振分量；将含有行星齿轮箱振动信号的高共振分量作为观测信号，再对观测信号进行一次共振稀疏分解，构成虚拟通道信号；利用快速独立分量分析算法对观测信号和虚拟通道信号进行处理，分离出有效的故障特征分量，从而识别故障类型。本发明能够有效的提取行星齿轮箱的故障特征频率，解决经验模态分解EMD去噪过程中故障信息丢失、模态混叠的问题，同时也可以解决ICA中源信号数与观察信号数不同所带来的分解不准确的问题，还能准确清晰的提取出行星齿轮箱的故障特征频率。