基于FastICA自适应双稳随机共振方法的轴承信号特征提取

发布时间：2018-07-13 13:33

【摘要】：针对双稳随机共振在系统参数选取上的盲目性以及在复杂信号处理上的局限性,提出基于快速独立分量分析(FastICA)的自适应双稳随机共振方法。该方法首先对一组信号进行FastICA处理,然后对得到的源信号进行相关分析并进行信号重组,最后把重组后的信号输入自适应随机共振系统中,达到提取微弱信号特征的目的。实验证明,该方法能有效快速的获取混杂在强噪声信号中的微弱信号的特征。
[Abstract]:Aiming at the blindness of bistable stochastic resonance in the selection of system parameters and the limitation of complex signal processing, an adaptive bistable stochastic resonance method based on fast independent component analysis (FastICA) is proposed. In this method, a set of signals are processed by FastICA, then the source signal is analyzed and the signal is recombined. Finally, the reconstructed signal is input into the adaptive stochastic resonance system to extract the weak signal features. Experimental results show that the proposed method can obtain the features of weak signals mixed with strong noise signals effectively and quickly.
【作者单位】： 山东理工大学机械工程学院;潍坊市公路管理局;
【基金】：山东省自然基金项目(ZR2013FM005) 山东省高等学校科技计划项目(J10LG22)
【分类号】：TH133.3

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本文编号：2119543