基于三阶累积量及自适应滤波时延估计的管道定位方法

针对直接互相关被动时延估计法定位管道异常振动事件存在噪声干扰影响定位精度的问题,提出了基于三阶累积量及自适应滤波时延估计的管道异常事件定位方法。该方法对顺、反两路异常振动信号进行三阶自累积量和互累积量估计,抑制高斯相关噪声和对称分布噪声。然后利用自适应滤波时延估计算法对三阶自累积量和互累积量信号的时延进行迭代计算,在不依赖先验知识的情况下抑制非高斯相关噪声。经现场实验证明,该方法可以准确地对管道异常事件进行定位,对噪声具有很好的抑制作用,改善了直接互相关时延估计的性能。相对于直接互相关时延估计方法,相对定位误差由2.7%降低到0.6%,定位一致性提高了三倍,平均定位精度可达14m。     

基于小波能谱和小波信息熵的管道异常振动事件识别方法

提出了基于小波能谱和小波信息熵的油气管道异常振动事件识别方法。基于Mach-Zehnder光纤干涉仪原理的分布式光纤油气管道安全监测系统实时检测管道沿途振动信号,对测量的时间序列进行小波变换,根据小波系数计算小波能谱与小波信息熵,通过小波能谱和小波信息熵值两种测度识别不同的管道安全异常事件。港枣线成品油管道的现场实验结果表明,该方法可以快速有效地识别管道周围发生的泄漏及其他异常情况,其总体识别准确率达到98.5%,有效降低了误报警率,具有较强的在线工况识别能力。     

基于小波包分解的多尺度互相关管道定位方法

针对直接互相关时延估计法定位管道故障点存在定位精度差的问题,提出了基于小波包分解的多尺度互相关时延估计方法用于管道故障点定位.首先对2路光电检测器采集到的管道沿线振动信号进行小波包分解和重构得到不同尺度数据,然后对2路信号的同一尺度数据做互相关运算,利用互相关时差定位和加权平均原理计算故障点位置,抑制了噪声引起的时延估计误差.现场实验数据表明,本文方法平均定位误差小于150 m,相对误差小于0.4%,最大定位误差不超过±400 m,定位均方差小于0.05,相对于传统直接互相关时延估计法,此方法可进一步降低时延估计的平均误差和均方差,显著提高定位精度和一致性.     

基于核独立分量分析的齿轮箱故障诊断

：独立分量分析是近几年发展起来的基于信号高阶统计特性的分析方法,它是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术,但目前的算法在处理非线性变化的信号时还有一定的局限,而基于非线性函数空间的ICA方法—KICA,即核独立成分分析,可以解决这一问题。与传统的ICA方法相比,KICA方法具有更好的灵活性和鲁棒性。文章介绍了核独立分量的基本原理,并进行了仿真说明,最后结合包络阶次方法对齿轮箱实测的瞬态声音信号进行了分析,找到了故障特征,验证了该方法的有效性。     

基于相空间重构与独立分量分析的局部独立投影降噪算法

针对故障分析信号中存在噪声问题,提出一种将相空间重构与独立分量分析相结合的局部独立投影降噪算法。其中相空间重构的目的在于从高维相空间中恢复混沌吸引子,独立分量分析能够找到信号的主流形,选择邻域是为了将特征相近的相点结合在一起。使用该方法对正弦仿真信号和Lorenz仿真信号进行降噪处理,结果表明局部独立投影降噪算法的降噪效果与局部独立分量分析算法降噪效果接近,但优于全局投影降噪算法。运用该方法对低速重载轴承振动信号进行分析,准确判断出轴承故障。     

基于快速独立分量分析的模态振型识别方法研究

摘要：快速、准确地识别出结构的模态参数,特别是结构的振型是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。大多的模态参数识别时域方法都是从曲线拟合的角度或解算特征值的过程来实现。振型向量通过求解各阶模态的留数获得,这些方法依赖于模态频率与模态阻尼的识别。本文提出一种模态振型的直接提取方法,该方法基于快速独立分量分析技术,以模态响应之间的独立性构造目标函数,通过优化目标函数寻求振型向量的最优解,直接从结构自由响应或脉冲响应的数据矩阵中提取结构的振型向量。三自由度数值算例表明该方法有效,具有很高的识别精度且对测量噪声具有很好的鲁棒性。     

自适应局部独立分量分析

提出一种自适应局部独立分量分析降噪算法。该算法先将一维时间序列重构到高维相空间,用聚集模糊K均值聚类和聚类评价函数求取高维数据集的聚类个数和聚类中心位置,然后利用K均值聚类寻找局部投影区间,对每个聚类进行独立分量分析并投影到低维空间,将低维空间数据排列并重构成一维时间序列。与使用聚类的局部独立分量分析相比,该算法具有自适应性和稳定性。使用数值仿真试验和齿轮故障信号对该算法进行验证,结果表明该算法对此类信号具有良好的降噪效果。     

基于广义形态分量分析的降噪技术研究

针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮磨损故障振动实验信号的研究结果表明：广义形态分量分析技术能有效分离强背景噪声中的微弱信号,有效提取故障特征,其降噪性能优于传统的独立分量分析。     

基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取

滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换（HHT）对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数（IMF）实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。本文提出了基于HHT和独立分量分析（ICA）的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解（EMD）将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数IMF分量,通过提取若干包含主要信息的IMF分量,应用带通滤波器和Hilbert变换获取IMF分量的高频包络波形,再应用ICA分离包络波形并进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状况。仿真和试验分析结果验证了本方法的可行性。     

基于改进形态分量分析的齿轮箱轴承多故障诊断研究

形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号和图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。针对传统形态分量分析的字典选择和阈值选择的缺陷,提出了基于自适应字典选择和TH-MOM (Hard Threshold-MOM)的阈值更新策略,通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明：该方法不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离,提高了信噪比,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效地识别轴承的故障类型和部位。     

基于独立分量分析的多源冲击定位方法

结构健康监测中常用声发射信号进行声发射源的定位及特征描述。多个冲击事件发生时,声发射信号是多个信号的混叠,而且混合方式未知,这使利用声发射信号对冲击源进行定位变得非常困难。而近年来兴起的基于独立分量分析的盲源分离技术为解决这一难题提供了可能。本文采用基于信息极大化原理的反馈网络结构对同时作用在铝梁上的两个冲击事件产生的声发射混合信号进行分离,估计出各个源信号到达传感器的时延后,运用两点直线定位公式对两个冲击源进行定位。混合仿真实验验证了基于信息极大化原理的独立分量分析方法估计时延的有效性,铝梁上的两源冲击实验,进一步表明运用独立分量分析方法能较好的解决多冲击源定位问题。     

基于独立分量分析的高速微铣削力混合信号噪声分离方法

为得到高速微铣削力的真实信号,并且准确识别各激励源,对微铣削力混合信号分离和识别技术进行研究。首先对铣削力混合信号矩阵进行预处理,利用对预处理结果的独立成分分析(ICA)分离得到独立源信号矩阵,再通过快速傅里叶变换(FFT)得到独立源信号的频谱,最后分析并结合实验工况识别出微铣削力信号、机械噪声信号和环境噪声信号。实验结果表明:该方法具有同时分离非高斯性的机械噪声信号和高斯性的环境噪声信号的优点,可以弥补传统方法只能抑制高斯噪声信号的不足。     

子类独立分量分析在声目标识别中的应用

针对已有的特征提取方法在多目标识别中的不足,提出了基于高阶统计分析的独立分量分析法特征提取方法,通过对多种目标的声音信号进行子类特征提取,并应用决策导向无环图支持向量机实现对多目标的有效分类。结果表明该算法在通过声音信号对多目标识别上,具有很好的应用前景。     

基于奇异谱分解的微机械加速度计振动噪声抑制方法

微机械（MEMS）惯性传感器成本低的同时噪声较大,易受振动信号的干扰。为了利用微机械惯性传感器构成低成本姿态估计系统,提出了一种基于奇异谱分解（SSA）的振动噪声预处理方法。SSA方法的实质是利用延迟扩维矩阵进行主成分分析,其延迟相关的算法能够有效地分离出加速度计测量值中的趋势项与周期项,趋势项中包含有需要的姿态变化信号,周期项即为低频振动噪声,根据过零点检测方法提取出趋势项,将该趋势项作为加速度计的测量值,即可实现对振动噪声信号的抑制,有效地提高姿态估计精度。实际的跑车实验验证了本方法的可行性和有效性。     

基于子带ICA的时频图像处理方法研究及其在故障诊断中的应用

提出了一种改进独立分量分析(ICA)应用于时频图像的盲源分离问题。由于相似时频图像之间存在潜在的相关性,传统的ICA对于具有相关成分的时频图像盲源分离中效果比较差,利用互信息和峭度研究了图像子带之间的相关性和本身的非高斯性,选定特定的子带进行ICA分析。通过仿真时频图像的分离试验,说明此方法分离效果明显优于ICA分离效果,并将该方法应用于转子试验台的基座松动,不对中故障信号复合故障的时频图像中,成功获取了各自故障的时频图像,从而可以获得各自的故障特征信息。     

基于独立分量分析的结构模态参数识别

简要介绍了独立分量分析的基本原理及算法,探讨了结构的正规坐标与独立分量的关系。分析认为,结构自由振动响应的振型分解可以看做是一个ICA问题。因此,可以把独立分量分析发展成为一种利用结构自由振动响应时域信号进行模态参数识别的方法。结合数值仿真算例及振动试验,验证了独立分量分析用于结构模态参数识别的有效性。结果表明,独立分量分析可以准确的从结构自振响应中,分离出各正规坐标,同时估计出各阶模态振型向量,适用于环境激励下的工作模态参数识别。