本文關鍵詞：基于獨立元分析的帶噪聲聲發(fā)射信號特征提取研究

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【摘要】：聲發(fā)射檢測技術是一種安全、高效的動態(tài)無損檢測技術,被廣泛應用于工農(nóng)業(yè)各個領域。在檢測時由于多聲發(fā)射源的存在,測量的結果往往是多個聲發(fā)射源的混疊信號,同時普遍存在的噪聲也使得檢測的結果更加復雜,不便于后期的分析和處理。本文運用獨立元分析方法,對帶噪聲發(fā)射信號進行盲源分離,提取特征頻率進行分析。實驗采用旋轉機械故障模擬實驗平臺模擬滾動軸承不同部位故障產(chǎn)生的聲發(fā)射信號作為主要的聲發(fā)射信號源,采用SAEU2S數(shù)字聲發(fā)射采集系統(tǒng)作為檢測儀器。首先,運用基于最大負熵的FAST-ICA算法,并選擇相似系數(shù)、二次殘差和性能指數(shù)(PI)構成一組評價指標對分離的結果進行分析,從不同角度評價算法的性能。分別針對添加隨機白噪聲的正弦信號、模擬聲發(fā)射信號和實測的滾動軸承聲發(fā)射信號進行盲源分離,對分離結果進行頻譜分析提取特征頻率。從仿真結果和評價指標來看,FAST-ICA算法基本實現(xiàn)帶噪聲發(fā)射信號的盲源分離,保留了信號中的特征頻率。其次,考慮隨機噪聲和不同傳感器聲發(fā)射信號的時差影響,將高階統(tǒng)計方法引入盲源分離過程,可降低高斯噪聲帶來的影響。本文運用基于四階累積量矩陣的聯(lián)合近似對角化(JADE)算法,其聯(lián)合近似對角化過程可降低時差的影響。通過與FAST-ICA方法比較可以看出,JADE算法的聲發(fā)射信號分離結果有效地保留了滾動軸承不同工作狀態(tài)下的特征頻率,同時抑制噪聲的影響,可以方便的進行狀態(tài)分析和故障診斷。
【關鍵詞】：聲發(fā)射 獨立元分析 盲源分離 FAST-ICA JADE
【學位授予單位】：沈陽航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7;TB53
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 主要符號表11-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 聲發(fā)射檢測技術的應用于發(fā)展12-15
• 1.1.1 聲發(fā)射信號的基本特征12
• 1.1.2 聲發(fā)射檢測基本原理及其發(fā)展歷史與現(xiàn)狀12-15
• 1.1.3 聲發(fā)射檢測在滾動軸承故障診斷中的應用15
• 1.2 獨立元分析15-18
• 1.2.1 獨立元分析基本原理15-16
• 1.2.2 獨立元分析方法的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀16-18
• 1.3 論文主要內容與章節(jié)18-19
• 第2章 聲發(fā)射信號采集實驗設計19-23
• 2.1 聲發(fā)射信號采集實驗方案19-21
• 2.2 滾動軸承故障聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集實驗21-22
• 2.2.1 單通道采集21
• 2.2.2 多通道采集21-22
• 2.2.3 噪聲的影響22
• 2.3 本章小結22-23
• 第3章 基于FAST-ICA的聲發(fā)射信號分離與特征分析23-49
• 3.1 多源聲發(fā)射信號的典型特征23-24
• 3.2 ICA基本原理24-30
• 3.2.1 ICA的數(shù)學模型24-26
• 3.2.2 ICA的可行性分析26-27
• 3.2.3 ICA的預處理27-28
• 3.2.4 ICA的不確定性28-29
• 3.2.5 ICA的評價指標29-30
• 3.3 FAST-ICA算法基本原理30-37
• 3.3.1 通過非高斯性估計獨立成分30-31
• 3.3.2 通過負熵衡量非高斯性31-35
• 3.3.3 基于最大負熵的FAST-ICA算法35-36
• 3.3.4 多個獨立成分的估計36-37
• 3.4 基于FAST-ICA的聲發(fā)射信號分離方法37-38
• 3.5 仿真實例38-48
• 3.6 本章小結48-49
• 第4章 基于JADE的聲發(fā)射信號分離與特征分析49-65
• 4.1 帶噪聲ICA模型49-50
• 4.2 JADE算法基本原理50-56
• 4.2.1 四階累積量50-52
• 4.2.2 四階累積量矩陣聯(lián)合近似對角化52-54
• 4.2.3 Givens旋轉54-55
• 4.2.4 極大峰度法55-56
• 4.3 基于JADE的聲發(fā)射信號分離方法56-57
• 4.4 仿真實例57-64
• 4.4.1 JADE算法仿真結果57-63
• 4.4.2 FAST-ICA算法和JADE算法比較63-64
• 4.5 本章小結64-65
• 結論65-67
• 參考文獻67-71
• 致謝71-72
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學術論文72

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1 林秋華,殷福亮;盲源分離自適應算法的統(tǒng)一形式[J];大連理工大學學報;2002年04期

2 李廣彪;張劍云;;基于變步長等變化自適應盲源分離算法[J];電子信息對抗技術;2006年01期

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4 陳錫明;黃碩翼;;盲源分離綜述——問題、原理和方法[J];電子信息對抗技術;2008年02期

5 劉秀芳;艾延廷;張[，

本文編號：1026229