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旋转机械是设备状态检测与故障诊断工作的重点,而旋转机械的故障有相当大比例与滚动轴承有关。因此,及时发现并排除轴承故障具有重要的意义。由于受传感器安装位置的限制和多故障并发时的故障与特征之间非线性关系等影响,传感器采集到的信号非常复杂。所以,我们在特征提取之前,非常有必要对多故障源进行分离,为正确地提取故障特征做好前期的准备。本课题研究的目的在于把后非线性独立分量分析方法引入到旋转机械多故障诊断领域。基于滚动轴承振动信号中获取的故障数据,进行故障源进行分离和特征提取,从而提高故障诊断的水平