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针对传统独立分量分析难以解决机械故障诊断中存在的相关源信号盲分离、欠定盲分离等问题,在相关振源信号部分子带满足统计独立的假设前提下,提出基于总体经验模态分解子带提取相关机械源单通道盲源分离方法。该方法将单通道观测信号进行总体经验模态分解获得到子带观测信号,将单通道信号及子带观测信号组成新的多维信号,利用奇异值分解及贝叶斯准则估计源信号数目;据互信息标准与源信号数目选若干独立性较强的子带观测信号重构,实现信号升维;对重构的观测信号进行白化预处理及联合近似对角化,获得源信号估计。并仿真、实验验证该方法在机械故障诊断中的有效性。 相似文献
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传统盲源分离算法通常基于观测信号数不小于源信号数的假设, 当观测信号数小于源信号数时, 盲源分离效果较差, 而欠定的甚至单通道信号的盲源分离问题普遍存在于旋转机械中, 针对该问题, 提出一种基于极值域均值分解的欠定旋转机械振动信号盲源分离算法。首先把欠定的观测信号进行极值域均值分解得到一系列本征模函数, 将欠定观测信号和其本征模函数组成多维信号, 作为新的观测信号实现升维;然后利用奇异值分解和贝叶斯准则进行源数估计, 最后利用基于四阶累积量的特征矩阵联合对角化方法实现信号的盲分离。仿真结果表明, 该方法能够有效地解决欠定观测信号的盲源分离问题。 相似文献
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针对基于传统盲源分离算法的结构模态参数识别需要满足传感器数目不少于源信号数目的问题,提出一种基于单通道盲源分离的结构模态参数识别方法,该方法利用单个通道信号即可完成结构模态参数识别。利用同步提取变换(synchro extracting transform, SET)对单通道观测信号进行时频分析以确定变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)参数K的取值;将观测信号利用VMD分解形成K个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF);将K个IMF进行线性混合形成2维观测信号并与原单通道观测信号重构形成3维观测信号,利用基于信号稀疏性的源信号分离算法分离得到各单模态信号;利用单模态识别技术识别结构模态参数。仿真和实测信号数据表明所提方法的有效性。 相似文献
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实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。 相似文献
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准确有效识别出水电站厂房振动信号的各个振源,对于水电站长期安全稳定运行有重要指导意义,盲源分离(blind source separation,BSS)是进行信号分解与振源识别的一种有效方法。为了实现水电站厂房复杂环境下振动信号的盲源分离,建立一种基于鲸鱼算法变分模态分解(whale optimization algorithm and variational mode decomposition,WOA-VMD)降噪改进的信号盲源分离模型。采用WOA-VMD和相关法对观测信号进行降噪处理,确保盲源分离结果的准确性;求解多维降噪信号的协方差矩阵并进行奇异值分解,采用优势特征值法进行源数估计;最后对降噪信号进行中心化、白化前处理,通过联合近似对角化算法得到分离矩阵,实现观测信号的盲源分离。仿真结果表明:相较于传统盲源分离模型,改进模型将分离信号与源信号的相关系数分别提升了9.1%,7.1%,8.3%,分离信号主频误差也均有所降低。将该方法运用到水电站厂房振动工程实例,也取得了较好的分离效果。 相似文献
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研究了在未知声源信息和传声器空间位置的情况下,利用盲信号分离的方法实现语音增强。通过把基于信息论的信息最大化算法推广到频域,使得时域的卷积混合问题转变为频域的瞬时混合问题,进而就可以在每个频段分别进行独立分量分析,分离效果有明显改进,算法收敛性也得到提高。为了克服在频域中实现盲分离时所固有的位序不确定性和比例缩放问题对分离性能的严重影响,采用聚类的方法对每个频率段的分离结果进行排序。对真实环境中录制的语音、音乐混合信号和语音、语音混合信号进行了计算机仿真,分离之后使语音的信噪比提高了10-15dB,很好地实现了语音增强的目的。 相似文献
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目前水下机械噪声源及其传递路径识别效果较难。为此,将盲源分离算法和传递路径分析方法融合和集成。视多振源信号为卷积混叠,结合LU分解,提出一种新的非正交联合块对角化方法进行耦合振动源的分离。将分离振源作为工况传递路径分析方法的输入振源,建立水下机械振动噪声源识别算法,并对潜艇舱段模型的水下振动-声辐射试验对算法进行验证。结果表明,与现存方法相比,该盲源分离算法具有易实现、收敛速度快、精度高等优点;所集成的源识别算法在水下声场预报和振源贡献量排序中的性能均优于振源耦合时的结果,与实际情况吻合好,达到了高效、准确地识别机械噪声源的目的。 相似文献
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Zhang Y Zhang H 《IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control》2005,52(10):1861-1868
Most of the important clinical indices of blood flow are estimated from the spectrograms of Doppler ultrasound (US) signals. Any noise may degrade the readability of the spectrogram and the precision of the clinical indiCes, so the spectral enhancement plays an important role in Doppler US signal processing. A new Doppler US spectral enhancement method is proposed in this paper and implemented in three main steps: the Gabor transform is used to compute the Gabor coefficients of a Doppler US signal, the spectral subtraction is performed on the magnitude of the Gabor coefficients, and the Gabor expansion with the spectral subtracted Gabor coefficients is used to reconstruct the denoised Doppler US signal. The different analysis and synthesis windows are examined in the Gabor transform and expansion. The signal-to-noise ratio (SNR) improvement together with the overall enhancement of spectrograms are examined on the simulated Doppler US signals from a femoral artery. The results show the denoising method based on the orthogonal-like Gabor expansion achieves the best denoising performance. The experiments on some clinical Doppler US signals from umbilical arteries confirm the superior denoising performance of the new method. 相似文献
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提出了一种改进独立分量分析(ICA)应用于时频图像的盲源分离问题。由于相似时频图像之间存在潜在的相关性,传统的ICA对于具有相关成分的时频图像盲源分离中效果比较差,利用互信息和峭度研究了图像子带之间的相关性和本身的非高斯性,选定特定的子带进行ICA分析。通过仿真时频图像的分离试验,说明此方法分离效果明显优于ICA分离效果,并将该方法应用于转子试验台的基座松动,不对中故障信号复合故障的时频图像中,成功获取了各自故障的时频图像,从而可以获得各自的故障特征信息。 相似文献
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目前的欠定盲分离算法只能分离稀疏信号,对于不稀疏的信号分离效果不理想。经典独立分量分析算法中的扩展Infomax算法既能分离超高斯信号,也能分离亚高斯信号,但却只能应用于观测数不少于源数的超定盲源分离,结合扩展Infomax算法,本文提出了一种欠定ICA算法,通过生成隐藏数据将欠定盲分离问题转化为超定盲分离问题,然后再应用经典的扩展Infomax算法进行分析,该方法可以分离欠定情形下超高斯和亚高斯混合信号。并用该算法对实测的齿轮箱混合故障信号进行分离,再用包络阶次方法对分离出的信号进行分析,成功识别出了齿轮箱的不同故障特征,验证了该算法在齿轮箱故障诊断中的有效性。 相似文献
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ZHONG Zhen-mao CHEN Jin ZHONG Ping State Key Laboratory of Vibration Shock & Noise Shanghai Jiaotong University Shanghai P. R. China 《国际设备工程与管理》2001,6(1)
1 Introduction:While a machine is running, it will create vibration, and also strong noise. Commonly, when the vibration is more intense, the noise is greater. Just like the vibration signals, the sound signals of the machinery contain affluent facility status information, so the sound signals can also be used in the machinery fault diagnosis. We call the technology the sound fault diagnosis which uses the sound signals in fault diagnosis. Even more, using the sound signal in fault diagnosis… 相似文献