基于局域均值分解的机械故障欠定盲源分离方法研究

结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和盲源分离各自的特点,提出一种基于局域均值分解的欠定盲源分离方法.该方法利用LMD对观测信号进行分解,得到一系列的生产函数分量,将所得到的生产函数(Production functions,PF)分量和原观测信号组成新的观测信号.对构成的新观测信号进行白化处理和联合近似对角化,得到源信号的估计.该方法能有效解决传统的盲源分离方法要求源信号满足非高斯、平稳和相互独立的假设,且要求观测信号数多于源数的不足等问题.仿真结果表明,所提出的方法是有效的,在处理非平稳信号混合的欠定盲分离方面,比传统时频域的盲源分离方法得到了更好的分离效果.将提出的方法应用到滚动轴承的混合故障分离中,试验结果进一步验证该方法的有效性.     

基于时间序列变分贝叶斯理论的信号盲源分离

研究信号盲源分离中源信号和混合矩阵估计问题.独立分量分析盲源分离的不足之处在于不能估计混合矩阵和源信号的能量及顺序;变分独立因子分析盲源分离的不足之处在于依赖参数初值.将一般变分贝叶斯理论用于时间序列,推导出时间序列的变分贝叶斯期望极大算法.将此算法用于信号盲源分离,同时将传感器噪声逆方差的分布取为Wishart分布,得到了理论上更合理的后验分布参数更新规则.仿真数据和实际语音信号盲源分离结果表明这种方法可以比较准确地估计混合矩阵和源信号,在一定程度上弥补了独立分量分析和变分独立因子分析盲源分离的不足.     

LMD-ICA联合降噪方法在滚动轴承故障诊断中的应用

针对经典独立分量分析（ICA）只能应用于观测源数不少于信号源数的超定盲源分离问题,提出局部均值分解和ICA相结合的欠定盲源分离新方法。该方法将采集的单通道振动信号进行局部均值分解,基于互相关准则对分解的分量进行重组,构建虚拟噪声通道;将虚拟噪声通道与振动信号作为盲源分离的信号输入,采用基于负熵的FastICA算法实现信号源和噪声的分离,从而达到降噪目的。将该方法应用于滚动轴承故障信号,频谱分析结果表明,该方法处理后的信号中噪声得到一定程度滤除,频谱中毛刺更少,故障特征频率更加明显,有利于故障特征的提取,实验分析证明了该方法的有效性。     

基于EMD-PCA的轴承故障源盲分离方法

结合经验模态分解和主分量分析各自的优点,提出了一种基于EMD-PCA的轴承故障源的盲分离方法。利用EMD方法对混合观测信号进行分解得到若干个本征模函数分量,把所有的IMF分量重新组合在一起,作为新的观测信号,然后采用PCA对新的观测信号进行共性分析以得到源信号中的主要成分,并进行了轴承故障源分离试验验证。     

欠定盲解卷积用于滚动轴承复合故障声学诊断

针对旋转机械复杂声场中强噪声干扰及故障源未知等难题,提出一种基于盲解卷积的声学诊断方法.该方法采用包络谱余弦测度作为独立分量间距离测度,结合冲击信号峭度指标优选独立分量,进而通过频域稀疏分量分析对估计信号做进一步的分离,最终实现在欠定条件下对滚动轴承复合故障信号的可靠提取.实际声场环境中的滚动轴承复合故障声信号提取试验验证了该方法的有效性.     

双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。     

基于变分模态分解和鲁棒性独立成分分析的内燃机缸盖振动信号分离

针对缸盖振动信号中燃烧信号和活塞敲击信号在时频域混叠严重难以分离的问题,用基于VMD和RobustICA的方法分离各独立源信号。通过试验测量内燃机单通道缸盖振动信号,首先对测得的信号进行消除趋势项及滑动平均等预处理,用VMD算法对预处理后的信号进行分解;然后用RobustICA算法提取独立成分,并用组合模态函数法对时域和频域相似性较高的分量成分进行组合;最后结合频谱分析、连续小波变换、相干函数法及倒拖试验对分离得到的结果进行识别验证。研究结果表明：在不同的试验工况下,该方法可以有效地从缸盖振动信号中分离出燃烧信号和活塞敲击信号。     

基于最小互信息准则的盲源分离在齿轮箱故障诊断中的应用

提出一种利用盲源分离技术对齿轮箱混合故障进行诊断的方法。该方法以最小互信息量为准则,采用自然梯度的自适应算法求解统计独立源信号的估计值,并根据分离信号的频谱成功地提取了混合故障的特征信息,有效地诊断出齿轮箱所处的故障状态。     

基于时频分析的欠定信号盲分离与微弱特征提取

盲源分离对于多振源信号的故障诊断与识别是一种有效的方法,但是传统的盲源分离算法都是针对观察信号大于或等于源信号的情况,但对于观察信号小于源信号的欠定盲分离问题,这在很大程度上制约了盲源分离的实际应用。通过应用经验模式分解和时频分析对非平稳信号分析的优势,提出基于时频分析的欠定盲源分离方法进行设备微弱特征提取。对振动信号进行经验模式分解,并根据分解得到的内蕴模式分量估计源信号个数并选择最优的观察信号,将振动信号与选择的最优观察信号组成新的观察信号进行基于时频分析的盲源分离,通过对仿真信号和齿轮箱实测信号进行验证分析。并与基于独立分量分析的盲源分离算法进行对比,研究表明基于时频分析的盲源分离对混合信号具有更好的分离效果,能够较好地对微弱特征进行提取。     

高速列车非平稳振动信号盲源分离方法及应用

高速列车具有若干时变激励源,传统的时频分析方法只能对观测的混合振动的总体强度分布、时频域结构加以分析,不能分离出与各振源对应的信号分量从而明晰振源状态与故障特征。盲源分离是一种可行的分析方法,但由于高速列车振动信号具有时变振源数目、时变信号长度、受车速调制的变频非平稳等特征,传统的盲源分离方法不适用。为了提高高速列车非平稳信号的盲源分离效果,基于自适应滤波理论提出全局最优信噪比盲源分离新方法,并对其可分离性的判别依据进行论证。新方法的有效性经仿真计算和实测数据分析得到验证。研究表明：新方法对高速列车时变非平稳信号的盲源分离效果优于传统的基于非线性函数的盲源分离方法和基于高阶累积量的盲源分离方法。     

FREQUENCY OVERLAPPED SIGNAL IDENTIFICATION USING BLIND SOURCE SEPARATION

The concepts, principles and usages of principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA) are interpreted. Then the algorithm and methodology of ICA-based blind source separation (BSS), in which the pre-whitened based on PCA for observed signals is used, are researched. Aiming at the mixture signals, whose frequency components are overlapped by each other, a simulation of BSS to separate this type of mixture signals by using theory and approach of BSS has been done. The result shows that the BSS has some advantages what the traditional methodology of frequency analysis has not.     

基于振动信号EMD和ICA的刀具破损识别

针对多齿铣削过程中振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的方法,对混叠在振动信号中的铣刀破损信号进行分离。对振动信号进行经验模态分解提取出信号中的所有本征模函数,然后应用fastICA对所提取出的本征模函数进行独立分量分析。利用该方法对铣削加速度振动数据进行了分析,试验表明,该方法可以提取出混合信号中与刀具破损状态相关的故障特征频率成分。     

大跨径桥梁实时动态挠度信号的分离

由于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)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(intrinsic mode function,简称IMF)信号,针对单通道大跨径桥梁挠度信号分离问题,结合盲源分离和经验模式分解各自优点,提出基于经验模式分解的盲源分离方法。利用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)估计信号源数目,根据源信号数目将单通道挠度信号和其本征模函数重组为多通道输入信号,应用独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）理论中的快速独立分量分析（fast independent component analysis,简称FastICA）算法对输入信号进行分解,实现桥梁挠度信号各分量的分离。仿真研究表明,该方法能较好地解决ICA模型源数估计和单通道挠度信号盲源分离难题。     

采用盲源分离的旋转机械振动仿真研究

盲源分离作为一种基于主向量分析的信号处理方法,目的是通过假设源信号之间的统计独立性,由一组观测信号恢复出源信号。研究了盲信号分离理论,尤其是盲卷积分离,采用基于交叉残余误差RCTE控制准则的盲分离算法,并针对旋转机械振动信号的特点生成仿真信号,将该方法应用于旋转机械振动信号瞬态成分与噪声卷积混合问题,仿真试验结果表明了该算法的有效性。     

A repeated single-channel mechanical signal blind separation method based on morphological filtering and singular value decomposition

This paper proposes a repeated blind source separation (BSS) method based on morphological filtering and singular value decomposition (SVD) to separate the mixed sources from a single-channel signal. Firstly the signal is de-noised by the morphological filter and, the noise which affects the accuracy of the separation is removed. Next, the purified signal is reconstructed in phase space, and the SVD is applied to this matrix. After choosing the effective singular values, the inverse transform is applied to the revised signal matrix. From this, the pseudo signal can be obtained. The pseudo signal and the purified original signal are used to achieve the mixed sources separation through the fast independent component analysis (FastICA) algorithm. Then, the methods above are repeated in order to separate the weaker signals. The analysis of simulation and practical application demonstrates that that proposed method shows a high level of separating performance of a single-channel signal.     

基于改进S变换和ICA的相关源分离方法

含有同频成分的机械振源信号不满足统计独立条件,无法直接采用传统盲源分离方法进行分离与识别,为解决该问题,提出了一种基于改进S变换(modified S-transform,简称MST)和独立成分分析(independent component analysis,简称ICA)的相关源分离方法。首先,通过改进S变换对观测信号进行时频化处理,利用相关成分在时频域中实部和虚部的向量夹角,识别并剔除混合信号中的相关项,保证新的观测信号满足独立性条件;其次,以负熵为独立性测度,基于快速固定点独立成分分析进行分离矩阵估计;最后,将该矩阵用于最初的观测信号,从而分离出振源信号,定量计算各个振源的贡献比。通过仿真和实例分析验证了该方法在相关性振源分离中的有效性。     

基于小波变换的盲信号分离的神经网络方法

提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。     

ASTFA-BSS方法及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

自适应最稀疏时频分析（adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA）方法以分解得到的单分量个数最少为优化目标,以单分量的瞬时频率具有物理意义为约束条件,使得到的分量更加合理;结合盲源分离,提出了一种基于ASTFA的盲源分离方法并应用于齿轮箱复合故障诊断中。该方法首先利用ASTFA将单通道源信号进行分解,然后利用占优特征值法进行源数估计,根据源数重组观测信号,最后对观测信号进行盲源分离得到源信号的估计。实验结果表明,该方法可以有效地对齿轮箱复合故障信号进行分离进而实现齿轮箱的复合故障诊断。     

Novel cyclostationarity-based blind source separation algorithm using second order statistical properties: Theory and application to the bearing defect diagnosis

Among signal processing techniques, blind source separation (BSS) and the underlying mathematical tool of independent component analysis (ICA) are of continuously growing interest in the scientific community of various research domains. Vibration analysis is a potential application field of this quite recent technique.Actually, BSS methods aim to retrieve unknown source signals from a set of their observations coming to a matrix of sensors, without necessarily having any prior knowledge about the sources. In monitoring and diagnosis purposes, bearing defects constitute a problem for manufacturers who aim at predicting those faults as well as potential engines breakdowns. These defects may be the unknown sources one wants to estimate from a set of recorded signals by a matrix of accelerometers placed close to the rotating machine.It has been shown that these vibration signals are wide-sense cyclostationary [[11] R.B.Randall, J. Antoni, S. Chobsaard, The relationship between spectral correlation and envelope analysis in the diagnostics of bearing faults and other cyclostationary machine signals, Mechanical Systems and Signal Processing 15 (5) (2001) 945–962]. The new algorithm of BSS proposed in this work is based, precisely, on that property. Second-order statistics of such processes led us to a new separation criterion for blind source separation. The theoretical results of this study, simulation and experimental analysis are presented in here. Perspectives for future research conclude this paper.     

基于独立分量分析的潜艇振源贡献量定量计算方法

振动噪声控制对于潜艇具有重要意义。常用的振动噪声分析方法仅分析了噪声的来源,而未对振动噪声源对总振动噪声的贡献量进行定量计算。介绍盲源分离基本模型,以及基于独立分量分析理论和聚类评价方法提高盲分离性能的改进固定点算法,并基于该算法和先验信息理论提出一种定量计算振源贡献量的新方法。通过仿真试验分析基于两种不同分离准则算法的分离性能以及振源贡献量计算结果。将该方法应用于某型号潜艇缩比模型振源贡献量的定量计算中,对比分析表明该方法具有很高的计算精度。研究结论可为振动噪声的主动控制提供可靠的依据。