本文關(guān)鍵詞： 盲源分離 相關(guān)機(jī)械源 總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 欠定　出處：《振動(dòng)與沖擊》2014年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)獨(dú)立分量分析難以解決機(jī)械故障診斷中存在的相關(guān)源信號(hào)盲分離、欠定盲分離等問(wèn)題,在相關(guān)振源信號(hào)部分子帶滿足統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的假設(shè)前提下,提出基于總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解子帶提取相關(guān)機(jī)械源單通道盲源分離方法。該方法將單通道觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解獲得到子帶觀測(cè)信號(hào),將單通道信號(hào)及子帶觀測(cè)信號(hào)組成新的多維信號(hào),利用奇異值分解及貝葉斯準(zhǔn)則估計(jì)源信號(hào)數(shù)目;據(jù)互信息標(biāo)準(zhǔn)與源信號(hào)數(shù)目選若干獨(dú)立性較強(qiáng)的子帶觀測(cè)信號(hào)重構(gòu),實(shí)現(xiàn)信號(hào)升維;對(duì)重構(gòu)的觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行白化預(yù)處理及聯(lián)合近似對(duì)角化,獲得源信號(hào)估計(jì)。并仿真、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法在機(jī)械故障診斷中的有效性。
[Abstract]:Traditional independent component analysis (ICA) is difficult to solve the problems of blind separation and under-determined blind separation of correlated source signals in mechanical fault diagnosis. Under the assumption that some sub-bands of correlated vibration source signals meet the assumption of statistical independence. A method of extracting single channel blind source based on global empirical mode decomposition subband is proposed, in which single channel observation signal is decomposed to subband observation signal. The single channel signal and the subband observation signal are used to form a new multi-dimensional signal, and the number of the source signal is estimated by using singular value decomposition and Bayesian criterion. According to the mutual information standard and the number of source signals, some independent sub-band observation signals are reconstructed to realize signal dimension elevation. The albino preprocessing and joint approximate diagonalization of the reconstructed observation signal are used to obtain the source signal estimation. The simulation results show that the proposed method is effective in mechanical fault diagnosis.
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51105323) 河北省自然科學(xué)基金(E2012203166)
【分類號(hào)】：TH165.3;TN911.7
【正文快照】： 由于現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)不斷發(fā)展,機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)備受關(guān)注。獨(dú)立分量分析(Independent Compo-nent Analysis,ICA)為較新的信號(hào)處理方法[1]。而基于獨(dú)立分量分析的盲源分離(Blind Signal Separation,BSS)方法在機(jī)械設(shè)備故障診斷及狀態(tài)監(jiān)測(cè)中已獲得成功應(yīng)用[2]。該方法大多局

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1472309