一种新的相关机械振源盲分离方法

发布时间：2017-08-01 20:17

  本文关键词：一种新的相关机械振源盲分离方法

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【摘要】：针对传统盲源分离算法在机械振源不满足统计独立特性时,无法有效分离出振源信号的问题,提出了基于信号稀疏特性的相关机械源盲分离方法。盲源分离算法的关键在于准确地估计出混合矩阵。因此,首先提出了不相关源混合矩阵的估计方法;然后针对相关源,提出了有效剔除相关成分的方法,使得剩余信号可以按照不相关源进行处理。通过理论分析、仿真验证以及实测数据分析,验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室;解放军72850部队;
【关键词】： 盲源分离 振动源 相关源
【基金】：国家科技支撑计划(2015BAF07B04) 国家自然科学基金(51475277)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 机械设备运行中,多个部件都会产生一定的振动,导致测量信号通常是多个振源信号的混合。如果能针对每个振源单独地分析其信号特征,对于监测设备运行状态、分析结构特性、控制振动传递等应用具有一定的指导意义。盲源分离(Blind Source Separation,BSS)方法仅依靠测量信号即可得

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1 林秋华,殷福亮;盲源分离自适应算法的统一形式[J];大连理工大学学报;2002年04期

2 李广彪;张剑云;;基于变步长等变化自适应盲源分离算法[J];电子信息对抗技术;2006年01期

3 苏中元;贾民平;;周期平稳信号盲源分离算法及其应用[J];机械工程学报;2007年10期

4 陈锡明;黄硕翼;;盲源分离综述——问题、原理和方法[J];电子信息对抗技术;2008年02期

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本文编号：606013