公开(公告)号：CN103471708B

公开(公告)日：2015-03-11

申请号：CN201310364155.9

申请日：2013-08-20

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 靳国永 ,  朱培鑫 ,  石双霞 ,  宁志坚 ,  高思阳

IPC: G01H17/00 ,  G01N29/04

Abstract: 本发明提供的是一种基于改进粒子群的非线性ICA分析的旋转机械故障诊断方法。1）测取旋转机械振动加速度测试信号；2）进行中心化和白化处理；3）计算粒子初始位置处的评价函数；4）计算每个粒子更新位置的优化目标函数；5）根据限制条件更新局部最优值和全局最优值；6）计算更新粒子速度矢量，计算更新粒子位置矢量；7）判断是否达到最大迭代次数或适应度函数是否大于最大值，若是则执行步骤8)，否则转为步骤4)；8）对振动加速度测试信号进行非线性ICA分离处理；9）选取包含故障信息的分离信号，并作出频谱图；10）观察频谱图是否在故障特征频率或其倍频处存在明显峰值，进而判断旋转机械是否发生故障。本发明收敛速度快，独立性好，鲁棒性好。

公开(公告)号：CN103471708A

公开(公告)日：2013-12-25

申请号：CN201310364155.9

申请日：2013-08-20

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 靳国永 ,  朱培鑫 ,  石双霞 ,  宁志坚 ,  高思阳

IPC: G01H17/00 ,  G01N29/04

Abstract: 本发明提供的是一种基于改进粒子群的非线性ICA分析的旋转机械故障诊断方法。1）测取旋转机械振动加速度测试信号；2）进行中心化和白化处理；3）计算粒子初始位置处的评价函数；4）计算每个粒子更新位置的优化目标函数；5）根据限制条件更新局部最优值和全局最优值；6）计算更新粒子速度矢量，计算更新粒子位置矢量；7）判断是否达到最大迭代次数或适应度函数是否大于最大值，若是则执行步骤8)，否则转为步骤4)；8）对振动加速度测试信号进行非线性ICA分离处理；9）选取包含故障信息的分离信号，并作出频谱图；10）观察频谱图是否在故障特征频率或其倍频处存在明显峰值，进而判断旋转机械是否发生故障。本发明收敛速度快，独立性好，鲁棒性好。