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盲源分离方法在旋转机械故障诊断中的应用宋晓萍,廖明夫摘 要:在旋转机械故障诊断中,从被监测机器测得的振动信号除噪声干扰外,还常混叠有其它机器的振动.由所测得的此混叠信号中分离出被监测机器的信号,并降低噪声的影响,是提高故障诊断准确性的基础.这里采用四阶累积量迫零算法对机器振动信号进行分离,通过仿真信号及实验室实测振动信号的分离验证,此方法是有效的,可作为旋转机械故障诊断的信号预处理方法.关键词:旋转机械;信号混叠;盲源分离;四阶累积量;迫零;......
一种非平稳环境下的自适应变步长盲源分离算法季策,杨坤,陶奕名,王新东北大学信息科学与工程学院摘 要:提出一种基于不完整自然梯度的变步长约束算法,用来处理非平稳环境下的瞬时盲源分离问题.该算法利用系统上的扰动对代价函数进行约束,对算法中的约束因子采用自适应形式,根据分离情况对约束因子进行自适应调整,以加快收敛速度.同时,引入基于代价函数梯度的变步长,使其具有更好的跟踪性能.仿真结果表明,在非平稳环境下,所提出的算法在提高收敛速度的同时可以有效分离源信号而不产生严重的稳态误差.关键词:盲源分离;非平稳;不完整自然梯度;自适应约束因子;变步长;......
基于JADE算法的大型风力机主轴故障诊断研究刘欢,王健沈阳化工大学信息工程学院摘 要:应用盲源分离中的JADE算法解决噪声的消除,弱信号的特征提取和多故障源的分离等问题.对大型风力机主轴振动信号进行盲源分离得到准确的故障信号,并根据故障振动信号频谱诊断出故障.利用盲源分离技术可以有效地去除外来干扰,以提高故障诊断精度,解决实际中故障定位,早期故障诊断率低的难题.诊断结果表明,该方法可有效地分离振动信号,并通过信号处理结果的频率特征来识别轴承故障状态.从而清晰地看出主轴的振动特征频率,实现对风力机主轴的故障诊断.关键词:盲源分离;主轴;故障诊断;......
基于时变自回归模型的FAJD盲源分离算法季策,靳超,张颍东北大学计算机科学与工程学院摘 要:为实现多高斯源和相关源信号的盲分离,在快速近似联合对角化(FAJD)算法的基础上,将故障诊断领域的时变自回归理论成功地应用于相关源信号的盲分离和多高斯源信号的盲分离.首先采用时变自回归模型(TVAR)对源信号建模,并通...良特性,此算法非常适用于混合通信信号的盲分离.关键词:盲源分离;高斯源;相关源;时变自回归;基函数;快速近似联合对角化算法;......
经验小波变换及其在机械故障盲分离中的应用吴加福1,吴安定1,肖涵21. 温州市特种设备检测研究院2. 武汉科技大学摘 要:提出了一种基于经验小波变换针对非线性,非平稳混合信号的单通道盲源分离方法,并应用于机械设备故障诊断中.该方法拟采用EMD-SVD-BIC估计源数,以确定经验小波变换中频谱分割边界的个数N,再将经验小波变换用于单通道盲源分离,从而进行欠定条件下多故障的分离与诊断.利用该方法对仿真信号和单通道轴承振动信号进行了分析,结果表明,该方法能够有效地将不同故障的源信号分离出来,并准确提取出机械的故障特征.关键词:经验小波变换;盲源分离;源数估计;频谱边界个数;......
关于复杂机械故障诊断与故障点定位的研究周鹏,周凤星武汉科技大学信息科学与工程学院摘 要:减定径机是钢铁冶金行业重要的设备之一,但该设备故障发生率较高,针对傅立叶变换,短时傅立叶变换(STFT)和维格纳-威利时频分布(WVD)等传统的分析方法分析结果较差的问题,提出了多源解耦,盲源分离相融合的方法.该方法把传感器收集到的信号通过多源解耦技术实现盲源分离,再通过希尔伯特变换和共振解调技术得到故障信号,将理论上的计算频率与实际得到的故障信号频率相比较,结果基本一致,说明了本方法可以较好的解决减定径机故障诊断,具有较强的可行性与有效性.关键词:减定径机;盲源分离;故障诊断;......
含噪超完备独立分量分析在综放煤岩识别中的应用汪玉凤,夏元涛,王晓晨辽宁工程技术大学电气与控制工程学院摘 要:根据放顶煤时产生的声波种类,数量和环境特点,将含噪的超完备独立分量分析(overcom-plete ICA)方法应用于放顶煤过程中产生的煤岩混合声波信号的分离.仿真结果表明,在欠定盲源分离情况下,通过此方法可以较完整地辨认出各盲源信号.通过各盲源信号的有效分离,便可确定顶煤中煤和矸石的比例,实现煤岩界面的识别.关键词:超完备独立分量分析;煤岩界面识别;盲源信号分离;顶煤;......
基于二进制编码遗传算法的PID控制在抑制轧机振动中的研究吴炳胜,张子波,王子龙河北工程大学机电学院摘 要:本文针对邯郸钢铁公司CSP线轧机的振动问题,从轧机调速控制系统入手,对轧机同步电机的速度控制进行了改进,在传统PID控制基础上运用遗传算法进行基于二进制编码的PID参数整定;应用盲源分离方法对基于常规PID控制和基于二进制编码遗传算法的PID参数整定的电机振动信号进行了分离和功率谱分析,对两种控制器的性能进行了比较,并验证了基于二进制编码遗传算法的PID参数整定后电机的稳定性.关键词:电机振动;遗传算法;PID控制;盲源分离;......
基于自组织神经网络的非平稳信号盲分离徐洪涛,王跃钢,邓卫强第二炮兵工程学院304教研室摘 要:针对具有二阶非平稳特性的源信号盲分离问题,提出一种基于自组织神经网络的在线盲源分离新算法.利用自组织神经网络构建一种多层盲分离网络模型,以网络输出层信号的相关性为代价函数,采用自然梯度原理对网络参数进行学习,最小化该代价函数从而实现信号分离.将多层自组织神经网络和自然梯度原理相结合,提高了分离算法的灵活性和性能.最后将该算法与其他算法进行了仿真对比,仿真结果表明该算法具有较好的收敛精度及稳定性.关键词:盲源分离;自组织网络;非平稳信号;自然梯度;......
基于GCC-NMF的语音分离研究吴君钦,王迎福江西理工大学信息工程学院摘 要:为了使盲源分离算法能更好地应用于一些实际噪声和训练数据较少且不需要做标记的环境,文章提出了一种无监督的非负矩阵字典学习方法.该方法对混合信号进行字典学习,随后在每个时间点上根据其空间源对字典原子进行分组来实现分离.通过从SiSEC获取语音和现实噪声的两通道混合信号作为数据集,使用PEASS和BSS Eval工具包分别基于感知,基于SNR和PEMO-Q的度量来量化性能.此外,还评估模型了参数对分离质量的影响,并将该方法与其他无监督和半监督的语音分离方法进行比较.结果证明,GCC-NMF是一种灵活的源分离算法,在3种评估参数中的每个参数均胜过特定任务的方法,包括盲源以及需要先验知识或信息的多种已知方法.关键词:盲源......
