结合改进粒子群的非线性盲源分离方法研究

发布时间：2017-08-08 02:24

  本文关键词：结合改进粒子群的非线性盲源分离方法研究

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【摘要】：针对传统非线性盲源分离(NBSS)算法容易陷入局部最优解从而导致分解精度较低的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)的NBSS算法。该方法利用多层感知机(MLP)拟合非线性混合的逆过程,并将分离信号的互信息最小作为优化目标(PSO的适应度),从而实现MLP中参数的优化。然而,标准PSO算法存在粒子早熟从而使待优化问题陷入局部最优解,针对这一问题,对适应度低的一部分粒子进行依概率的杂交和变异,使粒子群体在整个迭代过程中保持多样性,从而有效解决标准PSO算法的粒子早熟问题。仿真和试验结果表明,相比于线性盲源分离算法和基于标准PSO的NBSS算法,提出的算法可以从非线性混合机械信息中提取纯净的独立源信息,并且提高了非线性混合源的分离精度,为机械系统的监测诊断和振动噪声溯源提供科学依据和关键技术。
【作者单位】： 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【关键词】： 非线性盲源分离 粒子群优化 粒子早熟 交叉变异
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305329) 中国博士后科学基金资助项目(2013M532032,2014T70911) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130201120040)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 随着现代计算机和传感技术的发展,多传感器在状态监测和故障诊断领域的应用越来越广泛[1]。受到系统内部结构、传递路径和噪声等影响,传感器接收到的信号为各独立振源的非线性混合,能否从获得的多维数据中分离出纯净的源信息严重影响着机械故障诊断的准确性和可靠性[2-3]。常

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本文编号：637856