一种细节信号提取方法及其在信号处理的应用

液压泵性能退化过程中,振动信号复杂度高、非线性强,导致特征信息微弱,为此,提出一种基于MUWDF与LCD-BSS的液压泵故障细节信号提取方法。首先,利用MUWDF对双通道振动信号进行融合,通过对不同分解层近似信号的筛选与融合,有效降低噪声及干扰成分的影响,改善重构信号中的特征信息;在此基础上,提出LCDBSS方法,利用BIC准则与互信息相结合选取独立性较高的ISC分量,通过盲源分离得到包含故障特征信息的细节信号;最后,通过对液压泵不同松靴程度下振动信号的应用分析,验证了该方法的有效性。