發(fā)布時間：2017-08-23 06:08

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)粒子群算法的直升機(jī)振動信號盲分離

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【摘要】：振動信號分析是直升機(jī)狀態(tài)監(jiān)控的重要研究內(nèi)容之一。針對某型直升機(jī)加裝的振動信號采集系統(tǒng),提出一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法(PSO)的盲源分離方法。介紹了盲源分離(BSS)基本理論及改進(jìn)的基于動態(tài)因子的粒子群優(yōu)化算法,將二者結(jié)合應(yīng)用于某型直升機(jī)振動信號盲分離研究。仿真實驗及噪聲中實測直升機(jī)振動信號的盲分離都取得了良好的分離效果,結(jié)果表明相比于直接使用FastICA方法,所提出的方法具有分離精度高、迭代次數(shù)少等優(yōu)點。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū);海軍航空工程學(xué)院航空訓(xùn)練基地;
【關(guān)鍵詞】： 直升機(jī)振動監(jiān)控 獨立分量分析 粒子群優(yōu)化算法 動態(tài)因子 小波降噪
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51505491)資助項目
【分類號】：V275.1;TN911.7;TP18
【正文快照】： 1引言直升機(jī)振動信號包含豐富的設(shè)備狀態(tài)信息,其變化特征能夠反應(yīng)設(shè)備的異常狀態(tài)。和固定翼飛機(jī)相比直升機(jī)動力系統(tǒng)中的渦輪軸發(fā)動機(jī)、旋翼和減速器等部件產(chǎn)生的振動信息更加復(fù)雜,運行中環(huán)境和噪聲影響問題更加突出,實際使用中甚至出現(xiàn)過艦機(jī)共振導(dǎo)致的機(jī)毀人亡事故,因此對直

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1 王芝剛;基于獨立分量分析的艙音記錄器非話語背景聲信號盲分離[D];南京航空航天大學(xué);2009年

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本文編號：723395