摘要：针对经典独立分量分析（ICA）只能应用于观测源数不少于信号源数的超定盲源分离问题,提出局部均值分解和ICA相结合的欠定盲源分离新方法。该方法将采集的单通道振动信号进行局部均值分解,基于互相关准则对分解的分量进行重组,构建虚拟噪声通道;将虚拟噪声通道与振动信号作为盲源分离的信号输入,采用基于负熵的FastICA算法实现信号源和噪声的分离,从而达到降噪目的。将该方法应用于滚动轴承故障信号,频谱分析结果表明,该方法处理后的信号中噪声得到一定程度滤除,频谱中毛刺更少,故障特征频率更加明显,有利于故障特征的提取,实验分析证明了该方法的有效性。

关键词：独立分量分析 局部均值分解 降噪 滚动轴承 故障诊断 

单位：北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室; 北京100192