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基于经验模式分解的单通道机械信号盲分离 总被引:8,自引:0,他引:8
盲源分离是机械设备复合故障诊断的一种有效方法,经验模式分解是非平稳信号分析的有力工具,它将非线性、非平稳信号分解成为一系列线性、平稳的本征模函数信号。在机械故障信号盲分离中,单通道机械信号盲分离是一个病态问题。针对单通道机械信号盲分离的困境,综合盲源分离和经验模式分解各自的优点,提出基于经验模式分解的单通道机械信号源数估计和盲源分离方法。针对单通道机械观测信号进行经验模式分解,并将单通道信号和其本征模函数组成多维信号,利用奇异值分解估计机械源数目,根据源信号数目重组多通道机械混合信号,并利用FastICA算法实现机械信号的盲分离。将该方法应用于轴承和齿轮的仿真研究,正确分离出轴承和齿轮源信号,仿真研究表明,它能很好地解决单通道机械信号的源数估计和盲源分离难题。 相似文献
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鉴于偏微分方程在图像去噪中的原理和应用,针对传统机械振动信号去噪方法的局限性,提出了一种基于小波变换模改进Perona-Malik模型的强噪声信号滤波算法并用于机械振动信号去噪。首先研究了小波阈值去噪和Perona-Malik非线性各向异性扩散滤波模型之间的相关性,其次用小波变换模替代梯度模构建改进的扩散系数,并推导出了基于小波变换模的改进Perona-Malik模型。实验结果表明,与传统去噪方法和基本Perona-Malik模型相比,改进Perona-Malik模型不仅较好地实现了强噪声背景信号有效去噪,而且同时保留了信号细节特征,改进算法抗噪声干扰能力强,去噪之后信号畸变小,改进算法使信噪比平均提高了约3 dB。 相似文献
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为了提取强噪声背景下机械振动信号的微弱故障特征,提出利用Perona-Malik非线性各向异性扩散滤波模型来实现强噪声背景信号降噪的方法。首先阐述了偏微分方程和Perona-Malik扩散滤波模型在图像降噪中的应用;其次分析了小波变换等传统信号降噪方法的不足;最后基于图像降噪和信号降噪原理的相似性,利用Perona-Malik扩散滤波模型来实现机械振动信号的降噪,将其用于轴承振动仿真信号和实测信号。实验表明,与小波阈值去噪算法等传统信号降噪方法相比,Perona-Malik扩散滤波模型更适用于强噪声背景信号降噪,同时兼顾了信号去噪和保留信号细节特征的双重要求。 相似文献
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基于小波包与神经网络的柴油机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点,提出应用小波包能量法提取故障特征向量,并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的,对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。 相似文献