具有非奇异约束的线性卷积混合信号盲分离联合对角化方法

联合对角化能够成功解决盲分离问题, 但在求解时会得到非期望的奇异解, 从而无法完全分离出源信号. 鉴于此, 提出一种用于线性卷积混合盲分离的联合对角化方法, 将卷积混合模型变换为瞬时模型, 并对变换后的模型应用联合对角化求取分离矩阵. 在求解过程中, 引入约束条件对解的范围进行限定, 避免了奇异解的出现. 仿真结果表明, 所提出的方法能够成功实现卷积混合信号盲分离.

     

统计相关源信号分离模型与算法综述

统计相关源信号分离理论不仅有着广泛的应用背景, 也为深入了解数据的本质结构提供了有效的分析工具. 首先, 重点分析和讨论一类特殊的相关源信号分离模型—–独立子空间分析模型的可分离性; 其次, 分别介绍基于源信号稀疏性、统计测度、独立子空间分析、源信号时序结构、源信号有界性和非负性的各种相关源信号分离算法; 再次, 通过将加性噪声中的盲源分离和高光谱解混问题建模为统计相关源信号分离模型, 表明了该方法的应用价值; 最后, 总结了相关源信号分离中存在的问题, 并对下一步的研究思路进行了分析和展望.

     

基于AR模型的盲源分离方法

不同时间结构的平稳随机信号具有不同的模型结构,平稳随机信号可以由白噪声激励一自回归(AR)模型得到,在某种意义上AR模型与线性预测模型等价.因此,在盲源分离中线性预测模型可以作为度量信号分离的测度.为此从信号预测模型的角度出发分析推导了一种新的盲源分离算法,并进行了计算机仿真验证,实验结果表明该算法简单有效,便于工程实...     

基于关联规则的电网故障诊断解析方法

针对电网故障诊断解析模型存在多解和误诊问题, 提出一种基于关联规则的电网故障诊断解析方法, 并通过解析保护和断路器动作及告警信息的不确定性, 构建诊断的评价指标. 利用解析方法获得故障的完备诊断, 进而基于各类不确定性事件概率, 采用评价指标从完备的诊断集合中求取最优诊断. 故障诊断算例验证了所提出方法的有效性.

     

基于盲源分离和EEMD的水电机组转子故障诊断研究

转子系统发生振动时产生的信号是多个故障源振动信号的混合,如何分离出混合信号中的各个故障源振动信号,是进行水电机组转子系统故障诊断的关键;针对此问题,采用一种基于EEMD-PCA-ICA的自适应单入多出盲源分离法,通过转子系统故障的实验研究表明,该算法具有很好的分离效果。     

基于特征向量盲分离的多频微弱信号检测方法

研究了低信噪比条件下混合信号的盲分离,针对实际探测的微弱信号常常是多个频率微弱信号共存的情形, 进行了利用特征向量盲分离检测多个频率周期性微弱信号的研究, 以便把利用特征向量盲分离的微弱信号检测应用于信号处理中微弱信号的提取.该方法首先建立混合信号阵元接收模型,利用多路传感器信号盲分离提取有用信号,达到微弱信号检测的目的.仿真和实测数据试验结果表明,此方法可检测出湮没在强噪声环境中的微弱信号的幅度和频率,在-30dB极低信噪比下恢复出了多个弱信号,具有很高的可靠性.     

一种非线性系统被控对象故障诊断方法

控制系统中的传感器、执行器和被控对象的故障检测与诊断往往是把执行器和被控对象视为一个整体来研究, 这不利于故障的决策与处理. 对此, 设计了非线性系统故障诊断的滑模观测器, 提出一种诊断被控对象故障的方法, 即对非线性系统和执行器同时进行观测, 根据两观测器残差的变化情况判断出非线性系统中传感器、执行器和被控对象故障. 最后以单输入单输出非线性系统为例进行仿真, 验证了该方法的有效性.

     

基于信息散度的多无源传感器数据关联

针对多无源传感器多维分配数据关联模型在构造关联代价时, 未充分考虑位置估计不确定性所引入的误差问题, 提出一种基于信息散度的数据关联算法. 将伪量测信息的概率密度函数与真实观测数据的最大后验概率密度函数之间的差异性信息作为关联代价, 并分别采用Kullback-Leibler 散度和对称Kullback-Leibler 散度来量化该差异.仿真分析结果表明, 该算法具有良好的关联性能, 其关联代价能更精准地反映数据关联的可能性程度.

     

基于参数估计的一类非线性系统故障诊断算法

针对系统模型的不确定性、未知输入扰动和非线性特性, 提出一类非线性系统参数估计的故障诊断算法. 构造系统故障诊断观测器, 采用Lyapunov 稳定性定理验证观测器的稳定性, 通过Barbalat 引理证明满足故障诊断观测器为渐近稳定的表征故障参数的参数估计, 并总结了设计算法流程. 仿真结果表明, 所提出算法具有快速收敛性, 对一类非线性系统诊断效果较好.

     

基于准正交原理的多信源少观测源的盲语音信号分离

信号源个数多于观测信号个数情况下的盲源分离问题是盲信号分离中的一个难题,也是一个很实际的问题。论文在A.Hyvrinen提出的一种基于准正交原理的盲分离算法基础上,指出当混合矩阵的基矢量不满足准正交性时,可以对观测信号预白化,使混合矩阵的基矢量的准正交性得以很大提高。然后将此方法用于多信源少观测源情况下的混合语音信号分离。实验分为两个过程:(1)估计混合矩阵;(2)用最大后验概率的估计方法分离源语音信号。实验结果证明了该算法能够有效用于高维情况下多信源少观测源的盲语音信号分离。     

一种非平稳环境下的自适应变步长盲源分离算法

提出一种基于不完整自然梯度的变步长约束算法,用来处理非平稳环境下的瞬时盲源分离问题.该算法利用系统上的扰动对代价函数进行约束,对算法中的约束因子采用自适应形式,根据分离情况对约束因子进行自适应调整,以加快收敛速度.同时,引入基于代价函数梯度的变步长,使其具有更好的跟踪性能.仿真结果表明,在非平稳环境下,所提出的算法在提高收敛速度的同时可以有效分离源信号而不产生严重的稳态误差.     

基于多信号流图的亚跨超声速风洞故障诊断方法

为了在风洞系统发生故障时实现快速准确的诊断与定位,提出了基于多信号流图模型的风洞测试性建模方法;针对风洞结构复杂、解析建模困难等特点,首先通过分析系统组成与设备的功能结构对风洞进行了层次性划分,并根据实际运行中出现的故障情况得到了风洞关键设备的FMEA结果;而后以FD-12亚跨超声速风洞为研究对象建立了系统的多信号流图模型,利用故障模式与测点对应关系建立了相关性矩阵;最后采用TEAMS-RT算法对系统的测试性水平进行了分析和评估,验证结果表明该方法对于风洞系统的测试性建模与故障诊断是有效的,为风洞系统健康管理相关研究提供了参考。     

基于Hough变换的时频盲源分离算法

1998年,Belouchrani,A和Amin,M.G基于时频分布提出了一种经典的时频盲源算法,不足是当有噪声存在时,性能会下降。主要考虑源噪声的盲源分离问题,以Wigner分布计算观测信号的时频阵并将其看做图像,利用Hough变换将信号检测转换为在参数空间寻找局部极大值的问题,运用自项点理论选择合适的矩阵进行联合近似对角化估计源信号。该方法扩展了盲源分离的限制条件,且通过把噪声能量扩展到整个参数平面而只选择信号能量占主导的时频点,对噪声具有一定的抑制能力。     

基于盲分离的图像去噪算法研究

图像去噪是图像处理中一个重要而又富有挑战性的课题。已有的图像去噪算法对噪声模型作出假设,在达到假设条件时取得较好的去噪效果。这类算法不能完全去除噪声,而且会削弱图像信号的细节。把图像和噪声看作是互相独立的两个信号源,把去噪过程作为信号分离过程来处理。在初步从污染图像中估计出一个虚拟观测图像后,用基于独立分量分析的盲分离来达到去噪目的。实验结果表明,该算法相比传统的基于滤波的去噪方法,在噪声强度很大的情况下,依然能得到较好的去噪效果。     

基于区间观测器的执行器故障检测

针对同时具有未知非线性函数(包括系统不确定性、外部干扰等) 和执行器故障的非线性系统, 提出基于区间观测器的故障检测方法. 首先, 在假定执行器故障不出现的前提下, 基于未知非线性函数的上下界信息, 提出两种区间观测器设计方法; 然后, 利用这两种区间观测器的输出和系统的真实输出, 构造可以对执行器故障进行检测的残差, 以此实现基于区间观测器的执行器故障检测. 最后, 通过两个仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

HT-LSM的欠定混合盲信号分离方法的研究

利用Hough变换可以检测观测空间中的直线方向从而确定混叠矩阵的方法,提出了欠定盲源分离中估计混叠矩阵的一种新算法——HT-LSM算法。该算法在介绍欠定盲信号分离基本原理的基础上,介绍基于Hough变换的盲信道估计算法,并将改进后的Hough变换与最小二乘法相结合,在不影响检测结果速度的同时又进一步提高了检测精度,应用到欠定语音信号分离中,取得了良好的实验效果。