作者：许崇新; 徐樊浩风机轴承集成经验模态分解约束独立分量互信息故障
摘要：针对风电机组轴承故障振动信号具有高噪声、非线性、非平稳的特性，提出一种集成经验模态分解（ensemble emlclirieal mode decomposition．EEMD）和约束独立分量分析（constrained independent component analysis，CICA）的故障特征提取方法（EEMD-CICA）。首先对采集的轴承振动信号进行预处理，消除噪声信号的影响，并利用EEMD进行分解，得到一系列本征模态函数（intrinsic mode funetion，IMF）；然后利用邻近奇异值插值法估计源信号个数，并根据互信息准则选取IMF分量作为参考信号；最后根据选取的参考信号，利用CICA方法提取轴承故障中包含的信号特征，并进行包络解调得到包络谱。算例分析表明，此方法能有效提取轴承故障特征。
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