TY - Jour A2 - Guo，Lingzhong Au - Wang，Hongchao Au-du，Wenliao Py - 2020 DA - 2020/07/23 Ti - 一种稀疏的未确定的盲源分离方法及其在旋转机械故障诊断中的应用 - 2428710 VL- 2020 AB - 滚动元件轴承是旋转机械中最常用的支撑部件之一，也是最容易失效的旋转部件之一。研究滚动元件轴承有效故障诊断方法具有巨大的安全性和经济意义。滚动轴承的故障特性信号通常受实际工程中的其他干扰信号的影响，并且当滚动轴承发生在变速箱中时，情况要严重。此外，由于传感器安装条件的限制，仅在滚动轴承故障信号采集过程中使用有限数量的测量点。在某种意义上，上述两个因素通常导致滚动轴承的故障诊断是未确定的盲源分离的问题。观察信号的独立性和非高斯特征是大多数存在的盲源分离方法的先决条件。与传统的盲源分离方法不同，源自稀疏表示的SCA是解决有必要的盲源分离问题的有效方法，因为它不需要观察到的信号的独立性或非高斯特征，并且它只充分利用观察信号的稀疏特性从观察到的信号中提取源信号。基于这些，提出了一种基于线性聚类（LC）的稀疏分量分析（SCA）方法名为LC-SCA的目的，目的是滚动元件轴承的振动信号的未定定的盲源分离，并且将LC引入SCA以改善 the computation efficiency of SCA. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation and experiment. In addition, the superiority of the method is verified by comparison with the other related methods such as constrained independent component analysis (cICA) and SCA. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/2428710 DO - 10.1155/2020/2428710 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -