本文關(guān)鍵詞：結(jié)合改進(jìn)粒子群的非線性盲源分離方法研究

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【摘要】：針對傳統(tǒng)非線性盲源分離(NBSS)算法容易陷入局部最優(yōu)解從而導(dǎo)致分解精度較低的問題,提出一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化(PSO)的NBSS算法。該方法利用多層感知機(MLP)擬合非線性混合的逆過程,并將分離信號的互信息最小作為優(yōu)化目標(biāo)(PSO的適應(yīng)度),從而實現(xiàn)MLP中參數(shù)的優(yōu)化。然而,標(biāo)準(zhǔn)PSO算法存在粒子早熟從而使待優(yōu)化問題陷入局部最優(yōu)解,針對這一問題,對適應(yīng)度低的一部分粒子進(jìn)行依概率的雜交和變異,使粒子群體在整個迭代過程中保持多樣性,從而有效解決標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的粒子早熟問題。仿真和試驗結(jié)果表明,相比于線性盲源分離算法和基于標(biāo)準(zhǔn)PSO的NBSS算法,提出的算法可以從非線性混合機械信息中提取純凈的獨立源信息,并且提高了非線性混合源的分離精度,為機械系統(tǒng)的監(jiān)測診斷和振動噪聲溯源提供科學(xué)依據(jù)和關(guān)鍵技術(shù)。
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 非線性盲源分離 粒子群優(yōu)化 粒子早熟 交叉變異
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51305329) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2013M532032,2014T70911) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目(20130201120040)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 隨著現(xiàn)代計算機和傳感技術(shù)的發(fā)展,多傳感器在狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛[1]。受到系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、傳遞路徑和噪聲等影響,傳感器接收到的信號為各獨立振源的非線性混合,能否從獲得的多維數(shù)據(jù)中分離出純凈的源信息嚴(yán)重影響著機械故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性[2-3]。常

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：637856