基于EEMD子带提取相关机械振动信号单通道盲源分离

针对传统独立分量分析难以解决机械故障诊断中存在的相关源信号盲分离、欠定盲分离等问题,在相关振源信号部分子带满足统计独立的假设前提下,提出基于总体经验模态分解子带提取相关机械源单通道盲源分离方法。该方法将单通道观测信号进行总体经验模态分解获得到子带观测信号,将单通道信号及子带观测信号组成新的多维信号,利用奇异值分解及贝叶斯准则估计源信号数目;据互信息标准与源信号数目选若干独立性较强的子带观测信号重构,实现信号升维;对重构的观测信号进行白化预处理及联合近似对角化,获得源信号估计。并仿真、实验验证该方法在机械故障诊断中的有效性。