一种新的基于归一化峭度的ICA算法

基于峭度的独立分量分析中,采用梯度法寻找代价函数的极值点时,搜索的方向对算法的收敛起着关键的作用,对Kuicnet算法中原来的梯度做一个倍数替换,得到一个新的ICA算法.新算法在迭代过程中适时对梯度方向作出调整,加快收敛速度.数值仿真说明了算法的有效性. 更多还原     

基于Morlet小波包络分析的滚动轴承多源故障分离

滚动轴承初始故障振动信号比较弱,易被干扰噪声淹没,使得传统的包络分析方法失效,而且实际采集的信号往往为多个振源的混合信号.提出用Autoregressive模型对轴承故障数据进行预处理,得到包含故障脉冲冲击的信号.利用kurtosis最大化准则自动获取complex Morlet小波包络分析方法的中心频率和包络带宽,对采集信号进行包络分析,最后对得到的包络信号进行独立分量分析实现各振源包络分量分离,进而获取故障冲击信号.仿真试验与模拟故障试验验证了该方法的有效性.     

基于谱峭度的滚动轴承包络分析

介绍了一种基于谱峭度和复平移Morlet小波的滚动轴承诊断包络分析法,该方法可根据谱峭度值自适应确定共振解调所用的带通滤波中心频率及带宽,使包络分析得到简化,但存在计算量大的不足.对此提出了一种改进的计算方法,该方法利用相邻不同级滤波器组中具有交叠频带的滤波器滤波和谱峭度计算结果的相关性,有效减少了实际需要构建的小波带通滤波器数量和相应的带通滤波、包络提取及谱峭度计算,降低了计算量,使该方法更适合于工程应用,仿真和实际测试验证了该方法的有效性.     

一种基于匹配追踪的语音盲源分离算法

研究基于Gabor的过完备字典的匹配追踪（Matching Pursuit,MP）稀疏分解算法,首先对混合语音信号进行稀疏分解。针对传统MP算法运行时间长,占用存储范围大以及语音信号稀疏分解特性的特点,利用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transformation,FFT）的MP稀疏分解缩小了最佳原子的搜索范围,提高运行速度。然后基于峭度的自适应盲源分离算法,通过自适应地学习算法中的激活函数最终实现语音信号的盲源分离。此算法经过仿真实验,证明分离效果比传统算法有了一定的改进,实验结果证实算法的有效性。     

基于邻域相关性小波去噪的滚动轴承包络解调及故障分类

将邻域相关性的冗余第二代小波应用于滚动轴承信号降噪,用Hilbert包络解调法提取的故障特征频率,比较不同转速和载荷下的提取效果,提出包络幅值峭度指标,并将其输入BP神经网络进行故障诊断。结果表明:基于邻域相关性的冗余第二代小波降噪方法能很好的抑制噪声,保留原信号的信息;降噪后的故障信号经过Hilbert包络解调能找到特征频率及其倍频,其效果优于原始信号的包络解调分析。工况会影响分析效果,且速度对提取效果的影响大于载荷。包络幅值峭度指标能很好区分不同工况的故障信号,结合BP人工神经网络诊断正确率为100%。     

基于峰度的ICA算法

独立分量分析(ICA)是一种通过最大化多维观察向量元素的统计独立性寻找一个线性变换的统计方法，其作为有效的盲源分离技术是信号处理领域的热点。提出了一种基于峰度的快速ICA算法，此算法常用于盲信号分离和特征抽取。先从峰度的定义入手说明峰度作为代价函数的可行性，并详细介绍如何将神经网络学习规则转换成固定点准则，从而使得算法简单，且不依赖任何人为定义的参数。选取3个非高斯独立向量作为信号源进行Matlab仿真，分离效果良好。     

基于K-ESPRIT的快速宽频测量方法

随着电力系统中电力电子装置渗透率越来越高,电气量的宽频特性越来越显著,并引发了新的涉网稳定问题,对电力系统信号的监测频带范围和响应速度提出了新的要求。因此,提出了一种快速宽频测量方法,实现了宽频信号的快速跟踪与高精度测量。利用空间谱估计的"超分辨率特性"实现了短时间窗的宽频测量。为提高算法在低信噪比条件下的稳定性,提出了基于峭度的信号频率成分数估计方法,保证了测量精度。最后,在硬件上实现该方法,通过仿真测试、硬件测试以及现场测试,验证了所提方法的有效性。     

PSO 优化的最大峭度熵反褶积齿轮箱故障诊断

考虑到最小熵反褶积只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更加有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。     

基于 QH-ITD 和 AMCKD 的滚动轴承故障诊断研究

由于滚动轴承早期微弱故障易受噪声影响导致难以对故障进行诊断。针对原固有时间尺度(ITD)和三次样条插值改进ITD算法的不足以及最大相关峭度解卷积(MCKD)算法的滤波器长度参数选取困难的问题,提出基于四次Hermite插值改进的ITD(QH-ITD)算法和利用变步长网络搜索参数寻优改进MCKD(AMCKD)算法。该方法首先利用QH-ITD算法对原滚动轴承故障信号进行分解运算,然后利用峭度指标和互相关系数筛选相应的分量信号进行重构,再利用AMCKD算法中对重构信号进行降噪处理,最后利用Teager-Kaiser能量算子进行解调处理,提取出故障特征信息并判断故障类型。通过人工模拟的滚动轴承损伤故障诊断实验和全寿命周期的轴承早期微弱故障诊断实验,验证了所提方法可以有效地对滚动轴承的早期微弱故障进行诊断识别。     

基于改进谱峭度与电流均值的牵引整流器开路故障诊断方法

针对动车组牵引整流器IGBT的开路故障诊断问题,以CRH3型动车组的牵引工况为例,提出一种基于改进谱峭度与电流均值的新型诊断方法。分析单个IGBT开路和2个IGBT同时开路故障下牵引整流器的网侧电流突变情况,根据网侧电流的突变特征将其分类;计算网侧电流的改进谱峭度(SK)以检测故障发生类别;结合电流均值法定位故障。所提的改进方法不需要复杂分类器,在实际应用中方便可行,仿真结果表明该方法能有效实现动车组牵引整流器的故障诊断。