基于SVD降噪和盲信号分离的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术（SVD ）可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征。本文将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于滚动轴承故障诊断,利用奇异值分解降噪特性消除系统信号中的混合噪声,对降噪后的信号通过盲信号分离技术进行盲源分离,提取出原始故障信号。数值仿真及实验结果表明,该方法可以成功地分离出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障诊断的效果。     

基于多个时间点联合解相关的卷积盲源分离

实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。     

基于奇异差分谱和平稳子空间分析的滚动轴承故障诊断

探究了一种基于奇异差分谱的信号升维途径,并将其和平稳子空间分析结合提出基于奇异差分谱和平稳子空间分析(Stationary Subspace Analysis,SSA)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承原始故障振动信号进行奇异差分谱分析,根据奇异差分谱的峰值分布,确定不同的有用分量个数进行信号重构实现信号升维,然后利用平稳子空间分析将高维信号分解为平稳源信号和非平稳源信号,最后通过对峭度值最大的非平稳源信号进行包络谱分析得到滚动轴承故障特征频率。仿真信号和滚动轴承早期故障信号分析表明该方法可以实现滚动轴承欠定故障信号的盲分离,验证了该方法的有效性。     

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。     

基于盲源分离和AR谱估计的旋转机械故障诊断方法

准确的AR模型能够较好地揭示信号中蕴含的状态特征变化的信息,然而,AR模型对系统的状态变化十分敏感,多个动态变化的源信号的耦合必然会影响其估计结果。基于此,提出了一种基于盲源分离和AR谱估计的旋转机械故障诊断方法。首先,利用盲源分离的方法从混合观测信号中恢复各机械振动源信号;然后,将非平稳性的故障信号通过经验模态分解得到各本征模态函数;最后,对经验模态分解得到的平稳的本征模态函数进行AR谱估计,提取振动信号的故障特征信息。通过仿真研究和实验分析验证了该方法在旋转机械故障诊断中的有效性和可行性。     

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。     

柴油机振动信号的四阶盲识别分析研究

针对柴油机振动信号特征参数的识别提取比较困难,本文运用四阶盲识别的方法分析研究柴油机的振动信号。把基于FOBI(四阶盲识别)算法的盲源分离方法引入到柴油机振动信号的处理中,建立仿真模型对该算法进行验证,并对一组采用北京东方所振动测试仪器在柴油机上实测的振动信号进行分离实验,分离结果表明不同特征的振动信号可以被分离,且最大限度地保留了源振动信号的信息,该算法可以作为柴油机振动信号的预处理方法。     

盲卷积分离及其在机械振动信号消噪中的应用研究

盲源分离应用于机械振动信号的预处理中，提供了一个新的处理机制，在机械状态监测和故障诊断中具有一定的价值。本文研究了盲卷积分离的理论，提出了基于限值VQM检验控制准则的盲分离算法，根据机械振动信号的特点探讨了该方法在机械振动信号瞬态成分和噪声卷积混叠信号分离中的应用，有效地提取了瞬态成分，表明了算法的有效性。     

基于改进频域压缩感知的轴承复合故障欠定盲提取

针对旋转机械复合故障频域盲提取算法的不足,为提高欠定盲提取分离结果精度,提出基于多尺寸多结构元素的闭-开组合形态滤波、遗传模拟退火聚类及频域压缩感知重构算法相结合的(C-OACMF-GASA-CS)故障特征欠定盲提取方法。利用形态滤波滤除背景噪声及提取冲击信号;利用遗传模拟退火算法估计混合矩阵;用估计矩阵重构传感矩阵,并用正交匹配追踪基频域压缩感知重构分离信号。实验仿真及双通道滚动轴承故障加速度振动信号分析结果表明,该方法能有效分离提取滚动轴承故障特征。     

基于相空间重构与平稳子空间分析的滚动轴承故障诊断

针对如何分离淹没在与转子转速相关的背景信号及其它噪声中的滚动轴承故障特征信号问题,提出将相空间重构与平稳子空间分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。用相空间重构实现对滚动轴承故障振动信号升维;用平稳子空间对高维信号中平稳、非平稳源信号进行区分,并对峭度值最大的非平稳源信号进行最小熵解卷积降噪;对降噪信号进行包络谱分析提取轴承故障特征频率。仿真信号、故障诊断实例表明,诊断效果优于基于EMD的包络解调方法。     

Mixed Fault Diagnosing of Rolling Bearing Under Noise

In field of rolling bearing fault diagnosis,the sampled bearing vibration signals will be generally disturbed with noise. In noisy environment,the conventional blind source separation method is not good for diagnosing bearing faults. In this paper,wavelet de-noising method and blind source separation technology have been combined. In order to achieve fault diagnosis of rolling bearing,firstly wavelet soft threshold de-noising method has been applied on sampled signals. Then the better robust JADE algorithm has been applied in signals blind source separation. At last,vibration signals bearing inner and outer faults of have been analyzed in this paper,and the corresponding bearing faults have been diagnosed successfully. The proposed research methods provide a new way for diagnosing rolling bearing's mixed faults under noise.     

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。     

旋转机械故障信号的去噪源分析

旋转机械振动信号是其故障特征识别与诊断的重要信息来源,将应用统计特征来分解混合信号的去噪源分离(DSS)引入到旋转机械故障诊断中。研究DSS基本理论及其正切去噪函数,并进行模拟信号分离,其分离后的性能指标及与源信号相似系数均优于盲源分离;并将DSS应用于某燃气轮机的实测故障信号分析,诊断出转子发生不平衡及异频伪共振现象,表明该方法在旋转机械故障诊断中的有效性,为机械设备的状态监测和故障诊断提供新的思路和方法。     

融合经验模态分解与时频分析的单通道振动信号分离研究

通过单通道振动信号分离研究探讨机械振动源信号提取问题。采用集合经验模态分解方法将单通道信号构造成多通道信号,再通过主分量分析方法得到多通道构造信号的特征值分布情况并以此进行源信号数目估计,进而利用基于时频分析的盲源分离技术获取振动源信号。实验表明,该方法能有效实现单通道振动信号分离,具有较强实际应用价值。     

基于FSDPC_Otsu算法的滚动轴承故障研究

针对振动源数未知且观测信号小于振动源数量的欠定盲源问题,提出一种改进快速寻找密度峰值聚类(FSDPC)的方法。首先将混合信号投影到多维空间上并计算每点的密度值,在此基础上利用最大类间方差法(Otsu)对点密度进行阈值分割,去除干扰点对聚类准确率的影响;然后根据数据的密度峰值确定聚类中心,估计混合矩阵;最后通过L1范数最小化对混合信号进行分离并进行包络谱分析,实现轴承故障诊断。FSDPC_Otsu方法可在源数和聚类中心初值未知的条件下估计混合矩阵,且保证混合矩阵精度。实验结果表明,应用FSDPC_Otsu方法的稀疏成分分析能够对轴承多故障信号进行欠定盲分离,进而实现故障识别与诊断。     

基于振动分析法的变压器非电量状态监测与诊断研究

振动分析法可在不停机、不解体的情况下实现变压器的状态监测与故障诊断,对提高设备运行可靠性具有重要意义。变压器表面的振动与变压器绕组及铁心的压紧状态、位移、形变等密切相关,国内外学者对其进行了深入广泛的研究。对振动分析中的数值计算分析方法、振动测试技术进行了叙述,结合快速傅里叶变换、小波、希尔伯特黄变换、盲源分离技术介绍了信号处理方法在变压器振动分析中的应用,阐述了声学分析方法在变压器异常情况下的作用。对在线监测系统和离线振动频响的基本分析方法进行了简述。结合振动分析方法在变压器诊断应用中的趋势和难点,给出了需要深入研究的方向。     

基于变分贝叶斯独立分量分析的故障源盲分离

提出一种基于变分贝叶斯独立分量分析的故障源盲分离方法,该方法可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离,即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理。并将该方法与传统的机械源分离方法进行对比实验,实验结果表明该方法是非常有效的。     

基于R-SOBI的结构模态参数辨识方法

提出了一种基于稳健SOBI算法提取结构/系统的频率、阻尼比及模态振型的方法。运用该法提取系统/结构模态参数的步骤为:首先利用稳健SOBI的盲源分离方法采集的信号进行分离,然后将分离矩阵作为结构/系统的模态振型矩阵,最后再对各个分离后的单自由度信号提取频率、阻尼比参数。研究结果表明,提出的方法可以准确提取出结构/系统的模态参数,尤其是即使噪声环境下仍然能准确提取出系统的模态振型矩阵。