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由于旋转机械在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号且含有很强的噪声,常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对设备的状态监测和故障诊断造成了很大的困难。针对这一问题,介绍了盲源分离基本原理和方法,指出源分离算法在脉冲噪声环境下失效。针对强脉冲噪声环境下的混叠振动信号,首先,通过中值滤波降噪方法对振动信号进行降噪;然后,通过盲源分离算法对降噪后的信号分离;最后,利用该方法对实测混叠转子振动信号成功实现了降噪和故障信号分离。仿真结果验证了提出方法的有效性。 相似文献
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基于遗传算法的盲源分离在轴承诊断中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法,该算法直接从信号的样本序列估计信号的概率分布,解决了信号问互信息的求解问题,通过遗传算法最小化信号的互信息,实现对线性混叠信号的分离。将该算法用于轴承声音信号的分离,取得了较好的效果。 相似文献
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宋英 《机械工程与自动化》2010,(6)
给出了欠定情况下的盲分离模型,从时域和频域对信号的稀疏特性做了简要的陈述.基于信号稀疏特性的欠定情况下盲分离一般采用两步法,对其核心步骤混叠分离矩阵A的估计中的聚类方法做了总结、归纳.对比了几种主要聚类方法的优缺点,并对今后欠定情况下混叠矩阵A的研究方向做了进一步展望. 相似文献
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针对以往稀疏盲信号分离算法中恢复源信号时所采用的线性规划或最短路径法计算相对复杂,提出了一种基于子空间法的机械故障欠定盲源信号恢复方法。该算法假设源信号由两个正交向量构成:其中一个向量位于混叠矩阵A的行空间中,另一个位于A的零空间中,位于行空间中的向量可以通过A的Moore-Penrose伪逆得到,位于零空间中的向量通过贝叶斯估计得到。新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求。将其用于实测齿轮故障信号的盲分离,研究表明该方法能够分离齿轮系统的典型故障,取得了较好效果。 相似文献
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基于独立分量分析的EMD模态混叠消除方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法中存在的模态混叠现象,提出一种应用独立分量分析进行模态混叠消除的新方法.首先应用形态学滤波方法将信号中的噪声予以消除,减少由于噪声因素造成的模态混叠现象.然后将信号进行EMD分解,获得不同的IMF分量,将存在模态混叠成分的IMF分量进行相空间重构,利用基于峭度最大化的独立分量分解算法实现混叠成分的分离,仿真分析和工程应用的结果表明,所提方法能有效地消除EMD分解过程中的模态混叠现象. 相似文献
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联合应用MUSIC与FastICA算法实现多个时空混叠源信号的波形重建 总被引:1,自引:0,他引:1
联合应用多信号分类与快速独立分量分析算法,分离多个时空混叠源信号,并重建其波形。利用多信号分类的方法,基于二阶统计量辨识观测信号的噪声子空间,并搜索与噪声子空间和方向矢量同时正交的多源位置参数,实现源信号波达方向的估计。利用基于固定点迭代的快速独立分量分析方法,通过最小化互信息这一高阶统计量测度来估计传感器阵列的增益模式,进而估计未知的源信号混叠矩阵。实现多个时空混叠源信号的分离与波形的重建。试验结果表明,基于多信号分类与快速独立分量分析联合的新方法,能有效辨识复值时空混叠矩阵,正确分离并重建来自不同方向的混叠源信号,从而为后续的进一步应用(如弱信号检测、故障诊断等)奠定基础。 相似文献