基于盲分离技术的双目标辨识与定位方法研究

研究了利用盲分离技术对水下目标辐射噪声信号进行辨识和定位，指出了在水声信号盲分离过程中。自然梯度算法具有不稳定收敛的不足，通过构建新的非线性函数和学习因子等。提出了自然梯度算法的改进方法，经实船信号的盲分离实验表明．该算法在稳定性方面有改进。在对目标信号盲分离的同时。估计了目标信号到达基阵的时延，完成了双目标的辨识与定位。     

一种非线性动力学降噪法应用于海底探雷抗混响的探讨

文章所述降噪法建立在背景信号能够用低维动力学系统建模的基础之上，利用待分离信号与干扰背景的频谱差异，通过连续拟合的两层RBF网来构造非线性逆滤波器以达到信号与背景分离的目的。本文给出了分别以仿真混沌信号和实测混响信号为背景与单频脉冲信号相分离的示例，证明了该算法在混响背景下实现信号分离的可行性(分离前后信混比提高了约16dB)，分析了算法有效使用所必需的频谱差异条件(不小于0．15个圆周频率)，为抑制混响提供了一条新的思路。     

基于EEMD-AESSAICA的电驱动单通道噪声源分离识别

为准确分离识别电驱动总成的噪声源，提出一种集合经验模态(EEMD)与改进樽海鞘的独立分量分析(AESSAICA)方法。首先针对传统盲源分离方法存在收敛速度慢、分离精度低的问题，提出基于改进樽海鞘算法的盲源分离算法，提出自适应领导者数目的精英方向学习策略，其能够平衡全局探索和局部开发矛盾、加快收敛速度。其次通过仿真实验验证该方法比传统独立分量算法在分离效果上提升4.38%，能够提高分离效率，提升分离结果质量；然后联合EEMD和AESSAICA算法提出的单通道盲源分离方法，同时验证其相似系数在0.96以上；最后采用该方法分离识别电驱动主要噪声分量。结果表明上述方法能够有效识别电驱动各独立噪声源，通过减速器噪声实验验证最大分离误差为1.1%，分离结果的准确性得到证明。     

机械声源信号的带通滤波盲分离

盲源分离是一个很独特的盲信号分析与处理工具，在机械设备状态监测与故障诊断领域有较好的应用前景。但在实际应用于机械源信号分离中，效果尚不够理想。特别是，当传感观测中存在高斯噪声或调制源时，往往无法获得准确的源波形恢复。本文在分析现有盲源分离算法的基础上，提出一种新的、基于带通滤波的改进盲源分离方法。仿真以及实际的机械声源信号分离实验结果证实了新方法的有效性。     

提高同步采样精度的一种改进算法

由于同步采样在实际情况中很难实现严格同步，当采样信号与待测信号不严格同步时，必将产生频谱泄漏误差和截断误差。为了克服同步采样法的这一缺点，本文给出一种改进算法，其基本思想是修改采样序列使之接近理想采样序列。仿真研究表明，改进算法提高了测量精度，计算量较少，实时性也有所提高。     

应用JADE盲分离算法分离统计相关源

在一些如故障诊断等复杂的应用系统中，不相关源与相关源往往以相互混合方式同时存在于传感观测中。由于相关源不满足盲源离理论有关源的统计独立性前提假设，因此现有的盲源分离算法如基于矩阵联合对角化的算法等，无法从混有相关源的传感观测中准确分离源信号(不相关源信号和相关源信号)。本文在基于矩阵联合对角化的盲分离算法的基础上，提出通过对其源估计进行修正的相关源分离算法。理论分析和仿真结果表明：修正后的基于矩阵联合对角化的盲分离算法，能有效地分离包含相关源的混合观测信号。     

振动源信号的快速二阶统计量算法研究

快速而有效地分离振动源混合信号,是故障监测系统进一步诊断的基础.提出了一种改进的基于二阶统计量的盲源分离算法.算法采用平均时滞相关矩阵,以获取混合矩阵的平均特征结构,实现信号的有效分离.仿真和实验结果表明,该方法具有计算简单,运算速度快的特点,为振动信号在线监测与故障诊断提供了一种新的方法.     

基于APEX算法改进的图像复原算法

在高斯类点扩函数退化图像复原的研究中,提出了一种基于降晰图像频谱特征改进的APEX图像复原算法.该算法采用APEX算法的基本原理,根据图像频谱信息特征,对点扩散函数(PSF)估计过程进行了改进,采用加权最小二乘算法拟合出降晰图像频谱主方向,采用图像频谱主方向上的数据进行PSF估计,以利用更多的有效数据,从而减少PSF的估计误差.针对模拟和实际采集的降晰图像进行实验,采用主观视觉和峰值信噪比进行评价.实验结果表明,改进的算法较使用非主频谱方向上的频谱数据的复原算法在复原效果上有一定的提高.     

复杂声场中的频谱分离

工厂里多台机器同时运行时发出的声音和环境噪声一起构成复杂声场，每台机器的声学诊断都受到其它机器的严重干扰。用一组传声器在不同位置测得声音信号，利用盲源分离思想并结合声学故障诊断特点对混合信号进行频谱分离，得到各台机器的特征频谱结构图，使得对每台机器进行声学故障诊断成为可能。经过仿真测试和实验研究，证明了该算法的有效性，并通过讨论指出进一步研究的方向。     

基于偏时域相干分析的频谱混叠信号分离方法

提出一种基于偏时域相干分析的频谱混叠信号分离方法。该方法依据参考信号,利用偏时域相干函数,通过对信号分量与混合信号的功率比进行定量分析得到信号的瞬时混叠模型,最后按照瞬时混叠的逆过程分离出各信号分量。该方法与自适应分离方法的输入信号模型等价,且概念、算法简明。典型信号条件下的仿真实验表明在其功能与自适应分离方法基本相同的情况下,信号分离的准确度优于自适应方法。     

基于独立分量分析的欠定盲源分离方法

目前的欠定盲分离算法只能分离稀疏信号,对于不稀疏的信号分离效果不理想。经典独立分量分析算法中的扩展Infomax算法既能分离超高斯信号,也能分离亚高斯信号,但却只能应用于观测数不少于源数的超定盲源分离,结合扩展Infomax算法,本文提出了一种欠定ICA算法,通过生成隐藏数据将欠定盲分离问题转化为超定盲分离问题,然后再应用经典的扩展Infomax算法进行分析,该方法可以分离欠定情形下超高斯和亚高斯混合信号。并用该算法对实测的齿轮箱混合故障信号进行分离,再用包络阶次方法对分离出的信号进行分析,成功识别出了齿轮箱的不同故障特征,验证了该算法在齿轮箱故障诊断中的有效性。     

基于自相关降噪的混叠转子振动信号分离

航空发动机在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号,且含有很强的噪声。常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对机器的健康监测和故障诊断造成了很大的困难。介绍了盲源分离基本原理和方法,指出盲源分离算法在强噪声环境下失效。针对强噪声环境下的混叠振动信号,提出首先通过时延自相关降噪方法对振动信号进行降噪,然后通过盲源分离算法对降噪后的信号分离。仿真结果验证了提出方法的有效性。最后,利用该方法对实测混叠转子振动信号成功实现了降噪和盲分离,为噪声环境下的混叠信号分离提供了一种新的方法。     

On an eigensystem routine due to K. K. Gupta

An eigensystem subroutine ‘EASI’ due to K. K. Gupta is critically discussed. Some faults are pointed out and remedial measures which have been adopted in practice are presented. The result is a consistently reliable convergent algorithm which has solved narrow bandwidth problems of order up to 1000 × 1000.     

基于聚焦式模糊综合评判的汽轮发电机组振动故障诊断系统

针对目前汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统精度较低这一问题，本文提出了基于聚焦式模糊综合评判的汽轮发电机组振动故障诊断方法。该方法在文献采用扩展隶属函数和变权重模糊综合评判模型的基础上，提出采用聚焦式计算方法对初始扩展隶属函数进行修正，使得初始扩展隶属曲线中正常与不正常的转折区域被更加细致地刻划，从而大大提高了转折处的分辨率，使故障诊断系统的精度得到明显提高。采用新的诊断策略设计和实现了600MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统。用于广东省某电厂的诊断结果表明，这一新的故障诊断方法对于大型汽轮发电机组的振动故障诊断是有效的。     

双/单通道传导电磁干扰噪声盲源分离研究

传导电磁干扰差共模噪声分离中,硬件分离网络结构复杂、成本较高,传统软件分离受环境噪声影响明显,测量同步性差。针对上述局限,提出一种基于盲源分离理论的传导电磁干扰噪声差共模分离策略。首先,利用快速独立分量分析对L线、N线噪声实施双通道盲源分离,实验证明其比射频电流叠加法信噪比范围更宽,适用性更强;其次,单通道盲源分离采用连续小波变换实施虚拟通道扩展以克服同步测量误差,同时改进快速独立分量分析目标函数以提升收敛性能。实验证明,其分离性能取决于小波函数的选取而非扩展通道数量,性能相比双通道盲源分离有一定降低,但节省经济成本,具有较好应用前景。     

基于遗传模糊C-均值聚类算法的除湿机故障诊断

针对除湿机系统的故障诊断问题及其特点,以CFTZ21型除湿机为对象,应用模糊C-均值聚类（FCM）算法进行了研究;引入遗传算法对传统模糊C-均值聚类算法进行了改进,克服了传统算法的不足;结合实验采集到的数据样本,对改进后的遗传模糊C-均值聚类算法进行检验,结果达到预期效果,由此说明,将改进的FCM应用于除湿机故障诊断是可行的。     

机器视觉技术在彩色印刷品质量在线检测中的应用

介绍了彩色印刷品质量在线检测的机器视觉系统、印刷品质量检测软件及其处理流程,并通过试验证明了该软件有较高的处理速度和精度。探讨了2种彩色图像分色处理的方法、优缺点以及适应领域;介绍了2种常用的模板匹配算法,并根据试验结果,提出了在印刷品质量检测中,模板匹配算法的优化应以提高速度为主。     

独立分量分析及其在故障诊断中的应用

独立分量分析是盲源分离的一种新方法，其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号，最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量。本简要介绍了独立分量分析的基本思想及算法，并对现场采集到的多组振动信号进行了分析，结果表明，独立分量分析在对混合信号进行盲分离方面具有很强的能力，从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种行之有效的信号预处理的新方法。     

基于多值关联矩阵扩展的诊断策略设计

对于复杂系统,在实际测试中测试不通过的情况可能有多种,如果依然采用基于确定性关联矩阵的测试序列生成算法,将损失大量信息,导致测试精度和效率降低．提出了基于关联矩阵扩展的诊断策略设计方法,将多值关联矩阵扩展为二值关联矩阵,然后利用AO*算法得出诊断策略．实例验证表明,算法提高了故障隔离精度,为不确定系统的诊断策略设计提供一种高效算法．     

基于Internet的空分设备远程监视与故障诊断专家系统的研究

简介了远程监视与故障诊断专家系统在国内空分设备中应用的实际意义,着重分析了大型空分设备远程监视与故障诊断专家系统中远程监视模块和故障诊断模块的开发。