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基于EMMD和BSS的单通道旋转机械故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在欠定的观测信号情况下,传统基于矩阵的盲源分离算法效果比较差的问题,提出一种基于极值域均值模式分解和盲源分离的单通道旋转机械信号故障特征提取方法,并应用于实际的故障诊断中.该方法先通过极值域均值模式分解法分解观测信号,把得到的固有模态函数和原观测信号一起组成新观测信号,从而实现了信号升维,使欠定问题转化为正定问题;然后,由奇异值分解和贝叶斯准则进行源数估计;最后,利用基于四阶累积量的特征矩阵联合对角化方法实现信号的盲分离.通过仿真,验证了该方法对旋转机械故障信号进行盲源分离的可行性.将提出的方法应用到齿轮和轴承系统的故障诊断中,进一步证明了该方法的有效性. 相似文献
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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。 相似文献
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基于局域均值分解的机械故障欠定盲源分离方法研究 总被引:14,自引:0,他引:14
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. 相似文献
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针对一维观测矩阵的极度欠定盲分离模型,结合盲源分离和总体经验模式分解的优点,利用总体经验模式分解将单通道信号转化为固有模态矩阵,重组观测矩阵,再通过近似联合对角化实现信号的盲分离。数据仿真说明该方法能提取低信噪比下的轴承故障信息。实验中,对2种不同故障的轴承进行故障诊断,从而进一步证明了该方法的有效性。 相似文献
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将人工免疫算法用于盲源分离算法,阐述了盲源分离过程,提出了免疫优化盲源分离算法(AIS-ICA算法),针对4组特定信号的混合与分离进行了仿真试验。仿真试验结果表明,该算法具有收敛速度快、分离精度高和稳定性好等优点。将该算法用于齿轮箱振动信号的盲源分离及其故障诊断,增强了振动信号所携带的故障信息,结果表明该算法用于齿轮箱振动信号分离可增强故障信息,降低齿轮箱故障诊断难度。 相似文献
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基于时频分析的欠定信号盲分离与微弱特征提取 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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基于ITD和DSS的旋转机械信号识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决盲源分离在分析旋转机械故障信号时的欠定问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)和盖尔圆(GDE)的欠定去噪源分离(DSS)方法,即为ITD-GDE-DSS。通过ITD求出信号的旋转分量,进而重组固有旋转分量和原观测信号作为满足盲源分离要求的新观测信号,使盲源分离中维数不足的问题得到解决。通过GDE估计观察信号的组成源数,为DSS方法分离出源信号提供先决条件。将ITD-GDE-DSS方法应用于某转子的实测故障信号分析中,诊断出转子在升速过程中不平衡故障特征,分离出转子突加不平衡的一阶临界转速和二阶临界转速的信号。 相似文献
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基于经验模式分解的单通道机械信号盲分离 总被引:8,自引:0,他引:8
盲源分离是机械设备复合故障诊断的一种有效方法,经验模式分解是非平稳信号分析的有力工具,它将非线性、非平稳信号分解成为一系列线性、平稳的本征模函数信号。在机械故障信号盲分离中,单通道机械信号盲分离是一个病态问题。针对单通道机械信号盲分离的困境,综合盲源分离和经验模式分解各自的优点,提出基于经验模式分解的单通道机械信号源数估计和盲源分离方法。针对单通道机械观测信号进行经验模式分解,并将单通道信号和其本征模函数组成多维信号,利用奇异值分解估计机械源数目,根据源信号数目重组多通道机械混合信号,并利用FastICA算法实现机械信号的盲分离。将该方法应用于轴承和齿轮的仿真研究,正确分离出轴承和齿轮源信号,仿真研究表明,它能很好地解决单通道机械信号的源数估计和盲源分离难题。 相似文献
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在振动与声测量中,由于结构对振动的传播作用以及声传播过程中散射与混响效应的存在,传感器(如加速度计或麦克风)所测得的信号往往是多个源的混合。盲源分离作为一种强有力的冗余取消工具,可以正确恢复独立源信号的波形。不过在具体实施中,所有的盲源分离算法都依赖于一个基本假设,即传感观测信号数必须大于或等于系统中的独立源数,而实际机器中独立源的数目往往未知。为此首先提出一种基于奇异值分解的聚类不相关源数估计新方法,估计一个系统中独立源数的上界,并籍此获得足够维数的传感观测信号,保证盲源分离方法在实际应用中的正确实施,从而共同构建一个能获取无法直接观测的独立源波形的虚拟传感观测系统。实验结果表明了该系统潜在的实用意义。 相似文献
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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。 相似文献
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基于自适应梯度盲源分离算法的胎儿心电提取 总被引:3,自引:1,他引:2
梯度算法是盲源分离信号分析中的主要算法之一.本文首先介绍了算法的基本原理及其自适应改进,并用4种生理信号对改进算法的性能进行了仿真研究;将该算法应用于母体心电等强干扰条件下胎儿心电信号的提取.研究结果表明,相对于传统的批处理算法,自适应梯度盲分离算法具有更好的性能与鲁棒性,能够将采集的混合信号分解为信源统计独立的不同独立分量,最终通过信号重构在体表电极处获得清晰的胎儿心电信号.自适应梯度盲源分离算法在生理信号的分解和重构提取研究中是一种有潜力的工具. 相似文献
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研究了基于最大信噪比的盲源分离算法,并将其应用在汽车变速箱振动信号分析上,其目的是在变速箱工作时将不同激振源分离出来以便进行故障诊断。通过计算机进行信号分离实验仿真,验证了以最大信噪比(SNR)为分离准则的盲分离算法对振动信号分离的可行性,并将该算法与阶次分析方法相结合,应用于汽车变速箱在降速实测振动信号的故障诊断中,实验结果表明以最大信噪比为准则的盲源分离算法具有计算准确度高及稳定性好的优点,取得了良好的效果。 相似文献
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基于时间序列变分贝叶斯理论的信号盲源分离 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献