TY -的A2 Pennacchi保罗盟——苗族,冯盟——赵,聂荣臻AU -贾,雷雷AU - Wang Xianli PY - 2021 DA - 2021/05/31 TI -多源旋转机械故障信号分离的基于小波包和快速独立分量分析SP - 9914724六世- 2021 AB -旋转机械振动信号的复合故障在实际领域复杂噪声源的特点,强劲的背景噪音,和非线性,导致传统的盲源分离算法不适合盲人旋转机械耦合故障的分离。根据这些问题,源故障信号的提取方法基于小波包分析(WPA)和快速独立分量分析(FastICA)提出。首先,根据旋转机械的振动信号的特点,一个有效的去噪方法,提出了基于小波包的平均阈值和描述减少振动信号噪声。阈值的方法,每个节点的最佳小波包的基础上获得的平均,然后使用平均值作为全球阈值量化分解系数的每一个节点。其次,利用改进的FastICA算法混合信号分离。最后,模拟的结果和实际旋转机械振动信号分析表明,该方法可以提取旋转机械故障特征,验证了该算法的有效性。SN - 1023 - 621 - 2021/9914724 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/9914724——摩根富林明旋转机械的国际杂志PB - Hindawi KW - ER