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改进FastICA算法在振动筛复合故障诊断中的应用

徐元博 蔡宗琰

徐元博,蔡宗琰.改进FastICA算法在振动筛复合故障诊断中的应用[J].工矿自动化,2017,43(5):79-82..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.020
引用本文: 徐元博,蔡宗琰.改进FastICA算法在振动筛复合故障诊断中的应用[J].工矿自动化,2017,43(5):79-82..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.020
XU Yuanbo, CAI Zongyan. Application of improved FastICA algorithm in compound fault diagnosis of vibrating scree[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(5): 79-82. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.020
Citation: XU Yuanbo, CAI Zongyan. Application of improved FastICA algorithm in compound fault diagnosis of vibrating scree[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(5): 79-82. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.020

改进FastICA算法在振动筛复合故障诊断中的应用

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.020
基金项目: 

陕西省教育科学“十二五”规划课题项目(SGH13468)

西京学院科研基金项目(XJ150128)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Application of improved FastICA algorithm in compound fault diagnosis of vibrating scree

  • 摘要: 针对常见故障特征提取方法不能完全、有效地提取复合故障特征的问题,提出了一种改进快速独立分量分析(FastICA)算法。该算法自适应选择不同的非线性函数进行渐进性分析,提取的数据特征较FastICA算法更准确。将改进FastICA算法应用于振动筛复合故障诊断中,仿真和实测结果表明,该算法可有效提取不同的故障特征,具有较高的分离精度。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2017-05-10

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