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。     

一种基于累积量的盲源分离新方法及其应用

结合二阶累积量和四阶累积量各自的优点,提出一种基于联合近似对角化二阶累积量和四阶累积量的盲源分离算法。采用稳健白化算法有效地减小了噪声对分离精度的影响。盲源分离算法与基于四阶累积量和二阶累积量的算法相比,具有收敛速度快、分离精度高的优点,两个仿真试验验证了该算法能有效分离语音信号和超高斯与亚高斯信号混合的信号。应用该算法成功实现了实测转子复杂混叠振动信号的分离。