基于VMD-PARAFAC的轴承故障欠定盲源分离
李志农1
杨晓飞2
陈长征3
1.南昌航空大学 无损检测教育部重点实验室, 南昌330063;沈阳工业大学 机械工程学院, 沈阳1108702.南昌航空大学 无损检测教育部重点实验室, 南昌3300633.沈阳工业大学 机械工程学院, 沈阳110870
摘要：针对传统的轴承故障欠定盲源分离方法需要施加约束的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和平行因子(parallel factor,PARAFAC)分析的欠定盲源分离方法.利用VMD算法将振动信号分解为多个带限本征模态函数(band-limited intrinsic mode functions,BLIMFs),将这些BLIMFs构造成三阶张量作为PARAFAC模型的输入,利用三线性交替最小二乘算法对模型分解,从而在宽松条件下实现复合故障信号的分离.仿真和实验结果表明,提出的方法是有效的,与传统的故障盲源分离方法比较,提出的方法在多故障盲源分离中更具有适应性和实用性.
关键词：平行因子分析变分模态分解主成分分析盲源分离滚动轴承故障诊断张量分解复合故障
分类号：TH17(机械运行与维修)
资助基金：国家自然科学基金(51675258)国家重点实验室基金(MSV201914)
论文发表日期：2020-01-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 63-68 )
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