矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法

针对现有振动信号降噪方法中经验模态分解存在模态混叠、独立分量分析要求采集的振动信号数不少于源信号数等问题，提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和快速独立分量分析(FastICA)的矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法。首先，通过EEMD算法对采集的振动信号进行分解，得到若干不同尺度的包含故障特征频率的本征模态函数(IMF)分量；然后，基于相关系数对IMF分量进行重构，得到特征信号和虚拟噪声信号，将重构的特征信号和虚拟噪声信号组成输入矩阵，并作为FastICA算法的输入；最后，利用FastICA算法实现信号与噪声分离，达到信号降噪的目的。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。