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文檔簡介
1、盲源分離(BSS)是利用源信號間的統(tǒng)計獨立性,在源信號和混合通道都是未知的條件下,僅由觀測信號分離出各源信號的過程,也稱獨立分量分析(ICA)。經(jīng)典的獨立分量分析雖然僅用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性就可以分離盲信號,但分離結(jié)果具有不確定性。而機械故障信息中存在其他如頻率特征等先驗知識,本文主要結(jié)合這些先驗信息,使算法的分離結(jié)果具有確定性,并將其應(yīng)用于軸承的故障診斷中。
研究了基于主分量分析(PCA)的降維解相關(guān)理論,得出對信號進行基于主分量
2、分析處理,能減小它們的相關(guān)性。研究了獨立分量分析算法中不同目標(biāo)函數(shù)的選取準(zhǔn)則,并證明在一定條件下這些準(zhǔn)則是等價的。比較了將峭度和負(fù)熵分別作為非高斯性測度的理論效果,結(jié)果表明基于負(fù)熵的快速獨立分量分析算法的魯棒性優(yōu)于基于峭度的。本文后續(xù)算法都是基于負(fù)熵的快速獨立分量分析算法進行改進的。
簡要概述了獨立分量分析算法的缺陷,為克服這些缺陷,提出一種帶參考信號約束的獨立分量分析算法。研究了約束獨立分量分析(CICA)的基本數(shù)學(xué)模型與原
3、理。介紹了參考信號構(gòu)造原則和相似性測度方法。編寫了 CICA算法的MATLAB程序。在此,本文選取與待提取信號頻率相同的脈沖信號作為參考信號,以均方誤差作為相似性測度的方法進行了實驗仿真,仿真實驗表明約束獨立分量分析算法能夠很好地分離出待提取信號。同時引用美國凱斯西儲大學(xué)的軸承故障數(shù)據(jù)進行了實驗,結(jié)果能夠很好地提取出故障信號。
為進一步證明約束獨立分量分析算法在盲源分離中的有效性,本文搭建了軸承故障檢測平臺。用線切割的方法分別
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