ICEEMDAN结合FastICA方法在转子系统降噪提纯中的应用

针对转子系统采集得到的非平稳信号中存在着较多噪声,导致分解原信号易出现模态混叠和虚假模态现象,使得降噪提纯效果不理想,特征量无法识别等问题,提出了一种将改进自适应噪声的完备集合经验模态分解(Improved Com-plete Ensemble EMD with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的转子系统振动信号降噪提纯方法.通过设计实验采集加速度信号进行分析对比后发现,该方法能够有效降低加速度信号中存在的噪声,实验结果中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均有所改善.同时通过设计转子系统轴心轨迹提纯实验,验证了该方法的实用性.