基于最大信噪比盲信号分离算法的混合信号分析

利用盲信号分离技术,采用热催化传感器,对CH4和CO混合气体分离。根据热催化传感器在不同温度下具有不同气体检测灵敏度的特点,使用单一热催化传感器,将在2种温度下检测的数据构成1个二维矩阵,采用最大信噪比盲信号分离算法,对6组测量数据进行分析。研究结果表明:此方法可以较好的实现用单一热催化传感器分离CH4和CO的混合气体。     

ICA在航空发动机振动信号盲源分离中的应用

研究了基于独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的发动机振动信号盲源分离技术,旨在将发动机振动信号按照不同的激振源进行分离。首先阐述了基于最大信噪比的盲源分离算法原理,通过对仿真信号进行分离,判断了分离输出信号与仿真信号的一致性,验证了该算法的可行性;然后将该算法与FFT分离法相结合,应用于某型双转子航空发动机高、低压转子实测振动信号盲源分离中,取得了很好的分离效果,表明应用ICA技术建立的基于最大信噪比的盲源分离算法具有迭代次数少、计算复杂度低、效果好及稳定等优点。     

某型航空发动机转子振动信号盲分离

航空发动机振动信号往往所含成分复杂、有用成分十分微弱,信噪比低,这大大限制了已有诊断方法在早期诊断中的应用.将盲信号处理方法引入到航空发动机振动信号分析,根据振动信号的特征,采取合适的预处理手段,然后应用FastlCA算法进行信号的分离研究,结果验证了盲处理方法的有效性,可以应用于航空发动机振动信号处理和故障诊断领域.     

盲源分离算法在变速箱故障信号诊断中的研究

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。     

高速列车非平稳振动信号盲源分离方法及应用

高速列车具有若干时变激励源,传统的时频分析方法只能对观测的混合振动的总体强度分布、时频域结构加以分析,不能分离出与各振源对应的信号分量从而明晰振源状态与故障特征。盲源分离是一种可行的分析方法,但由于高速列车振动信号具有时变振源数目、时变信号长度、受车速调制的变频非平稳等特征,传统的盲源分离方法不适用。为了提高高速列车非平稳信号的盲源分离效果,基于自适应滤波理论提出全局最优信噪比盲源分离新方法,并对其可分离性的判别依据进行论证。新方法的有效性经仿真计算和实测数据分析得到验证。研究表明：新方法对高速列车时变非平稳信号的盲源分离效果优于传统的基于非线性函数的盲源分离方法和基于高阶累积量的盲源分离方法。     

调制故障源信号盲分离技术

应用盲信号分离技术，通过模拟实际故障诊断中传感器所测信号的噪声干扰情形，较好地实现了一倒故障源信号与外加干扰的分离，突出了源信号中重要的调制特征。另外，对实际多维轴承故障信号的盲分离实验结果，也暗示了盲源分离技术在机械状态监测与故障诊断中的应用价值。     

基于MBLMS算法的内燃机振动信号盲源分离

应用Gray＇s变量准则作为代价函数，研究了基于源信号非高斯性的多通道盲最小均方差算法。针对实际应用，生成3路卷积混合信号进行盲源分离，分离信号与源信号相比，除幅值缩放和时间延迟外，其他信息基本得到了保留。在实测内燃机振动信号分离中，所得到的3个分离信号经过分析后确认为排气门落座、活塞撞击和进气阀落座产生的信号。仿真信号和实测内燃机振动信号的分离结果表明，多通道盲最小均方差是一种有效的盲源分离算法。     

基于盲源分离技术的故障特征信号分离方法

信号采集过程中，传感器测量到的信号是实际振动信号在此测量方向的投影值，由于其他不相干振源的影响，测量信号由多个振动信号成分组成。在分析多振源信号混合模型的基础上，采用盲源分离技术分离不同的振源信号，讨论分离结果的广义初等相等性质的影响，研究估计振源数目的方法和选取测量信号的方法，利用二阶特征矩阵联合近似对角化算法，从测量信号中分离故障特征源信号。该算法可减小信号采集不当造成的影响，有效提高特征信号的提取。     

基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离

传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳、相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但对于发动机缸盖振动非平稳信号,由于激励源较多,这些条件不易满足。为实现缸盖振动信号盲源分离,提出了基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离方法。利用燃爆激励信号频率随转频变化的先验信息,通过阶比滤波得到阶比分量,将阶比分量和单通道信号组成多维观测信号,通过快速独立成分分析方法得到了缸盖振动非平稳信号的分离信号。仿真和应用研究证明了该方法的有效性。     

基于盲源分离的精密铣削振动信号分析方法与工艺优化

精密铣削工艺已广泛应用于汽车、航空航天、微电子等领域的各种精密零件制造.铣削过程中产生的振动极大地影响了加工精度和质量.在铣削工艺过程中提出了一种基于盲源分离的切削振动信号分析及优化方法.首先将集合经验模态分解(EEMD)与稀疏分量分析(SCA)相结合实现了铣削加工振动信号的盲源分离,从而计算振动贡献度,分析精密铣削加...     

盲解卷积的机械振动信号分离技术

针对机械振动信号往往是多个信号卷积混合的结果,阐述了卷积混合的模型和原理.利用扩展的H-J网络结构,给出了在线实时的盲解卷积迭代算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和准确性.该法与传统的傅里叶变换频谱分析相比,能获得更多的振源振动信息,可更准确地进行机械故障诊断.     

一种旋转机械振动信号的盲源分离消噪方法

为了消除旋转机械振动信号中不同类型的噪声,提出了一种基于虚拟信号(virtual signal,简称VS)的多级独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的消噪方法。通过引入与测量噪声匹配的虚拟噪声通道,将单通道观测信号扩展为多通道观测信号,用独立分量分析方法消除与数据采集系统相关的测量噪声。将振源信号的组合(有用信号)视为一个虚拟源,对消除了测量噪声的两通道观测信号再次用独立分量分析方法实现有用信号和背景噪声的分离,从而达到消除背景噪声的目的。试验表明,该方法可以得到很好的消噪结果,有效提高信号的信噪比。     

基于振动信号的涡旋压缩机噪声测量方法的研究

从结构声辐射原理出发,研究了涡旋压缩机表面振动信号与噪声信号特性,以及它们之间的相关性,进而阐述了利用其表面振动信号实现其噪声测量的可行性;然后,通过试验获取了其表面声辐射效率曲线,由分析结果指出了目前结构声测量的弊端;最后,提出了基于神经网络噪声的振动加速度测量新方法,并在工程中得到了较好地验证。     

粒子滤波在轴承故障振动信号降噪中的应用

针对轴承故障信号的降噪处理,研究了粒子滤波方法和它在信号降噪中的应用.首先建立轴承故障振动信号的数学模型,将其作为粒子滤波的状态方程;然后提取背景噪声,将其和状态信号一起作为观测信号,得到观测方程,据此对原始真实信号进行估计,得到降噪后的信号,并通过仿真分析可知降噪前后的信噪比有明显的提高;最后将粒子滤波降噪思想用于所...     

基于经验模式分解的单通道机械信号盲分离

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。     

基于小波变换的盲信号分离的神经网络方法

提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。     

二代小波降噪与盲分离结合应用于航空发动机振动信号分析

传感器采集的飞机发动机振动信号必然是各个部件振源信号以及周围环境强烈干扰的混合信号,传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并不理想,很难得到振源信号。笔者介绍了利用第二代小波阈值降噪、并结合盲源分离得到振源信号的方法。在对某型航空发动机空中停车振动信号进行二代小波分解、利用阈值处理并重构取得了理想的降噪效果的基础上,进一步应用盲源分离技术(FastICA)分离得到转子振动源信号,这样可以有效的提取故障特征,提高故障诊断的准确性。     

基于鲁棒预白化的机械噪声信号盲分离

机械噪声故障诊断的难度在于实际检测的噪声是多个设备或零部件噪声信号的混合,信噪比低,基于二阶统计量盲源分离算法的故障噪声诊断技术,利用二阶协方差矩阵的联合对角化,从测量噪声中分离出感兴趣故障噪声进而提取特征,但该算法抗干扰噪声性能差。本文利用多个协方差矩阵平滑滤波后的矩阵进行白化,进一步提高了抗干扰噪声能力,在样本数据较少时仍能实现较好的盲源分离效果,仿真实验证实了该算法的有效性。