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在工业设备故障诊断领域,盲源分离技术正逐渐成为处理滚动轴承复合故障的有效工具。这种方法特别适用于当多个故障同时发生且振动信号相互混叠的情况。
传统的振动信号分析方法在处理单一故障时效果较好,但当轴承出现复合故障时,信号中包含多个故障源的混合振动,使得特征提取和故障定位变得困难。盲源分离技术能够在不知道源信号和混合方式的情况下,仅从观测到的混合信号中恢复出独立的源信号。
这项技术主要依赖三个关键技术点:首先是通过独立分量分析等方法实现信号分离;其次是特征提取环节,从分离后的信号中提取有效的故障特征;最后是模式识别,对提取的特征进行分类识别。
盲源分离的优势在于不需要事先了解故障源的数量和特性,这对于实际工业场景中的未知故障诊断尤为重要。随着算法的不断优化,盲源分离在轴承复合故障诊断中的精度和可靠性正在持续提升。