基于盲解卷积的柴油机振动信号分离研究

基于振动信号分析的故障诊断方法依赖于机械状态特征的有效提取,盲源分离能够从复杂的信号中分离出源信号,是一种有效的特征提取手段。建立的多通道盲解卷积模型和机械系统的振动模型表明了两个模型的一致性,理论上证明了盲解卷积用于机械振动信号分离的可行性。利用MBLMS算法进行实测柴油机振动信号的分离实验,成功分离出了活塞撞击、燃烧和进气阀关闭信号,试验结果证明了盲解卷积能够有效分离柴油机振动信号。     

柴油机振动信号盲分离组合算法

由于机械系统的振动信号能有效反映系统特征,对其进行盲解卷积能提供由混合信号中分离出源信号的可能性,为此提出机械系统振动卷积模型;将多通道盲最小均方差与缩减盲源方法结合提出MBLMS-TDS组合算法,且利用该算法对卷积混合信号进行盲解卷积验证算法的合理性;用该算法对柴油机表面混合振动信号进行分离,获得活塞撞击缸体信号与柴油机燃烧信号。     

一种新的相关机械振源盲分离方法

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。     

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。     

基于牛顿迭代盲源分离方法的磨床故障诊断

磨床的振动信号是由多个振动源混合而成的复杂信号,利用盲源分离技术分离混合信号成为各个振动源的单独信号能更准确的实现设备的状态监控和故障诊断。基于峭度的不动点迭代法是一种常用的盲源分离方法,但存在分离矩阵难以收敛,分离效果不稳定的问题。论文在峭度最大化的理论基础上,提出基于牛顿迭代算法的振动信号盲源分离方法。通过模拟振动信号实验,当分离矩阵的迭代步数仅为不动点迭代法的1/500时,本算法就完成了分离过程,并且分离效果更佳。对数控磨床实际振动信号的分离实验,得到了和计算结果相同的磨床运行参数,进一步验证了本文方法可以较好的应用于工程实际中。     

用慢特征分析算法实现水声信号盲分离

在常规的水声信号盲处理研究中,通常都是用独立成分分析算法分离线性混合信号,而对于较复杂的非线性混合信号,独立成分分析算法无能为力。针对这种情况,提出将慢特征分析(Slow Feature Analysis,SFA)算法应用于水声信号非线性盲源分离领域。一般而言,对源信号做非线性混合变换后输出混合信号较源信号变化较快,而采用SFA算法可以从复杂的非线性混合信号中提取出变化缓慢的信号,通过仿真实验,分别对简单信号和复杂水声信号的非线性混合信号进行分离,通过将源信号与分离信号对比,发现SFA算法输出信号与源信号高度相似,验证了SFA算法在非线性盲源分离领域应用的有效性和可行性。     

基于相空间重构的浮标搜潜信号盲源分离算法研究

航空反潜是目前最主要的反潜手段之一,相比水面和水下探测手段具有无可比拟的优势.反潜机搭载的被动全向声纳浮标是在大面积海域实现对潜被动探测最主要的搜潜装备.针对单枚被动声纳浮标接收到多个水声目标信号的情况,提出了基于相空间重构的浮标搜潜信号盲源分离算法,该算法首先通过相空间重构和奇异值分解,构造了源信号不同线性叠加的虚拟观测信号,然后与原混合信号作为两路观测信号进行盲源分离.在分离出一个源信号后,重复上述步骤进行盲源分离运算直至分离出全部源信号,最后利用该方法进行盲源分离仿真试验,结果表明该方法对于浮标搜潜信息的盲源分离性能较好.     

基于盲源分离的钢筋混凝土梁非线性振动特性分析

将盲源分离技术应用于结构非线性振动特性分析,在小波软阈值去噪的基础上,用二阶统计量盲辨识(SOBI)算法从结构的振动信号中分离出第一阶振动分量,然后利用Hilbert变换得到频率与振幅的关系。在数值仿真算例的基础上,采用钢筋混凝土简支梁和预应力箱梁的试验数据,验证了在分析结构非线性振动特性时,盲源分离技术抗噪性好,比短时傅氏变换更易操作。结果表明:在较小损伤的情况下,利用非线性振动特性识别结构损伤程度,有时比由基于线性振动的模态识别得到的结构频率改变的方式更可靠。     

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.     

机械声混合及其盲分离技术的研究

盲源分离是一个很有优势的盲信号分析与处理工具,在机械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、尤其是机械声源信号分离中,源分离精度还不够高.鉴于此,在分析机械声产生、传播与混合机理以及盲分离算法基础上,提出了新的解决途径,特别是基于带通滤波改进的盲源分离新方法.仿真以及实际的机械声源盲分离实验结果,证实了新方法的有效性.