参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积行星轮轴承故障提取 被引量：7

1

作者 林云 郭瑜 陈鑫 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期321-328,共8页

在行星齿轮箱振动中,齿轮相关振动分量通常具有较大的能量,同时轴承滑移会造成行星轮轴承故障对应振动分量的特征频率获取困难。为此,提出一种基于参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(cyclostationary blind deconvolution, CYCBD)的行... 在行星齿轮箱振动中,齿轮相关振动分量通常具有较大的能量,同时轴承滑移会造成行星轮轴承故障对应振动分量的特征频率获取困难。为此,提出一种基于参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(cyclostationary blind deconvolution, CYCBD)的行星轮轴承故障提取方法。该方法针对CYCBD技术在轴承滑移条件下难以获取循环频率和滤波器长度的问题,以改进的包络谱故障特征比(improved envelope spectrum fault feature ratio, IFFR)指标作为粒子群算法的适应度函数,自动获取CYCBD算法中实际的循环频率和优化滤波器长度,利用参数自适应的CYCBD算法增强了轴承故障冲击。通过解卷积结果的平方包络谱反映轴承故障特征,达到准确提取故障特征的目的。故障仿真和试验研究结果表明,该方法可以有效提取行星轮轴承故障特征。 展开更多

关键词 最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD) 行星齿轮箱 轴承故障诊断 故障特征比

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基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法 被引量：14

2

作者 罗忠 徐迪 +1 位作者 李雷 马辉 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期673-678,共6页

针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参... 针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参数进行寻优.首先,基于故障轴承振动特点建立信号模型,然后用PSO算法对包络谱故障特征比(FFR)进行最大化处理,将得到的最优滤波器长度参数输入到CYCBD方法中,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率.最后,将提出的方法应用于实测信号中,与传统包络谱分析相比提高了故障特征提取的效率和准确性,从而验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 故障诊断 涡轴发动机主轴轴承 粒子群优化 二阶循环平稳解卷积

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基于自适应分数阶循环平稳盲反卷积的滚动轴承故障诊断方法

3

作者 吴怡 王金海 +1 位作者 杨建伟 徐丹萍 《北京交通大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期162-170,共9页

在工业领域中,由于机械设备恶劣的运行环境和复杂的工作条件,轴承故障信号常受到强烈背景噪声的干扰,难以有效提取故障特征.针对此问题,提出一种基于自适应分数阶循环平稳盲反卷积(Adaptiveγ-order Cyclostationary Blind Deconvolutio... 在工业领域中,由于机械设备恶劣的运行环境和复杂的工作条件,轴承故障信号常受到强烈背景噪声的干扰,难以有效提取故障特征.针对此问题,提出一种基于自适应分数阶循环平稳盲反卷积(Adaptiveγ-order Cyclostationary Blind Deconvolution,ACYCBDγ)的滚动轴承故障诊断方法.首先,引入一种新的局部峭度比指标(Local peak ratio,Lpr),确定最优滤波器长度.然后,计算基于高斯平稳模型的估计分数阶,构建分数阶循环平稳盲反卷积.最后,通过公开数据集和实测数据集验证所提模型的性能.结果表明:ACYCBDγ与最小熵反卷积、最大相关峰度反卷积和最大二阶循环平稳盲反卷积(Maximum Second-order Cyclostationarity Blind Deconvolution,CYCBD)相比,在公开数据集上的抑制比分别提高了20.61%、17.85%和44.95%,在实测数据集上的抑制比分别提高了53.63%、60.27%和55.16%;在−10~−20 dB的强信噪比影响下,ACYCBDγ相较于CYCBD,Lpr提升了87.51%.ACYCBDγ能够减弱噪声和干扰信号的影响,实现强噪声背景下轴承故障特征的准确提取. 展开更多

关键词 轴承故障诊断 循环平稳 盲反卷积 特征提取

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二阶广义总变分约束的太阳图像多帧盲解卷积 被引量：2

4

作者 王帅 何春元 +3 位作者 荣会钦 鲍华 侯佳林 饶长辉 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期74-86,共13页

盲解卷积是常用的自适应光学图像事后重建方法之一。为提高盲解卷积对太阳(自适应光学)图像的重建效果,本文提出了基于二阶广义总变分的空变多帧盲解卷积算法。该算法首先利用交替最小化和半二次分裂方法求解本文提出的二阶广义总变分... 盲解卷积是常用的自适应光学图像事后重建方法之一。为提高盲解卷积对太阳(自适应光学)图像的重建效果,本文提出了基于二阶广义总变分的空变多帧盲解卷积算法。该算法首先利用交替最小化和半二次分裂方法求解本文提出的二阶广义总变分约束的空不变多帧盲解卷积模型;然后针对非等晕大视场太阳图像特性,利用重叠分块与加权拼接实现空变盲解卷积扩展。在一米新真空太阳望远镜(NVST)观测的真实太阳图像上进行的重建实验与分析表明,本文算法在主观视觉效果和客观指标上均具有较好的图像重建效果。 展开更多

关键词 多帧盲解卷积 二阶广义总变分 太阳图像 自适应光学

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基于频域盲解卷积的机械设备状态监测与故障诊断 被引量：8

5

作者 潘楠 伍星 +2 位作者 迟毅林 柳小勤 刘畅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期34-41,共8页

在频域盲解卷积(FDBD)模型的基础上,重点论述了其在工程信号特征提取中的关键技术:抑制循环—部分卷积误差的方法、次序不确定性的消除方法以及复数域盲分离算法的原理和应用。针对复杂环境或复杂机械设备结构中声、振信号的特征提取,... 在频域盲解卷积(FDBD)模型的基础上,重点论述了其在工程信号特征提取中的关键技术:抑制循环—部分卷积误差的方法、次序不确定性的消除方法以及复数域盲分离算法的原理和应用。针对复杂环境或复杂机械设备结构中声、振信号的特征提取,全面综述了频域盲解卷积技术在机械设备状态监测和故障诊断中的研究现状,利用声学实验验证了其实际应用价值。最后指出了未来需要进一步研究的主要问题。 展开更多

关键词 频域盲解卷积 机械故障诊断 循环—部分卷积误差 复数盲分离算法 次序不确定性

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基于循环平稳理论的盲均衡算法的研究

6

作者 赵菊敏 李灯熬 +2 位作者 李静 王华奎 张立毅 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期334-336,共3页

文中提出的新算法是基于循环平稳理论的盲均衡算法。首先从理论上分析了以过采样技术对接收信号进行处理,根据接收信号所具有的二阶循环平稳性提出了一种新的基于二阶统计量的盲MMSE均衡算法。该算法的优点是其运算复杂度比传统算法的... 文中提出的新算法是基于循环平稳理论的盲均衡算法。首先从理论上分析了以过采样技术对接收信号进行处理,根据接收信号所具有的二阶循环平稳性提出了一种新的基于二阶统计量的盲MMSE均衡算法。该算法的优点是其运算复杂度比传统算法的运算复杂度小。 展开更多

关键词 盲均衡 循环平稳 二阶统计量 过采样

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基于多个时间点联合解相关的卷积盲源分离 被引量：2

7

作者 李素林 夏崔春 钱进 《声学技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期18-20,共3页

实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声... 实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。 展开更多

关键词 盲源分离 卷积 解相关 时间点 统计独立 非平稳性 相关原理 分离算法 分离性能 不确定性 排列次序 水声信号 收敛速度 混合信号 浅海环境 源信号 盲分离 滤波器 估计 多阶段 信噪比 实录

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一种基于循环平稳特性的信道盲辨识方法 被引量：1

8

作者 胡剑飞 李中华 曹士坷 《中国新通信》 2009年第5期59-61,共3页

本文利用了一种新的调制频率和循环频率的分配方法,提出了一种基于循环平稳特性的新颖的多用户信道盲辨识方法。该方法运用调制引入循环平稳特性来区分每个用户的二阶循环统计量(CSOCS,Cyclic Second-Order Cyclic Statistics),能够识... 本文利用了一种新的调制频率和循环频率的分配方法,提出了一种基于循环平稳特性的新颖的多用户信道盲辨识方法。该方法运用调制引入循环平稳特性来区分每个用户的二阶循环统计量(CSOCS,Cyclic Second-Order Cyclic Statistics),能够识别不同用户的单个信道。仿真结果证明该算法是可行的。 展开更多

关键词 盲信道辨识 循环平稳特性 二阶循环统计量 循环频率

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盲信道辨识与均衡基于二阶统计量的递推算法 被引量：1

9

作者 万喆 冯大政 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期374-377,共4页

利用通信信号超采样后所具有的循环平稳性,给出了一种新的基于二阶统计量的算法来完成对非最小相位系统的辨识和估计,利用了一组特征矩阵所包含的信息来进行估计,使估计性能得到了提高.与基于二阶统计量的非递推盲均衡算法相比,这种方... 利用通信信号超采样后所具有的循环平稳性,给出了一种新的基于二阶统计量的算法来完成对非最小相位系统的辨识和估计,利用了一组特征矩阵所包含的信息来进行估计,使估计性能得到了提高.与基于二阶统计量的非递推盲均衡算法相比,这种方法给出求解所定义的代价函数的最优解的有效递推算法,可以逐个地得到所有特征矢量,最终得到解析解.该算法在低信噪比的环境下仍然可以有效地完成估计,克服了传统的盲均衡算法抗噪性能差的缺点,而且其运算复杂度仍然比较小. 展开更多

关键词 循环平稳性 二阶统计量 递推算法 盲信道辨识 盲信道均衡

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强噪声下基于ACYCBD-MTF-MobileViT的轴承故障诊断研究

10

作者 刘杰 谭玉涛 杨娜 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期34-47,共14页

针对小样本强噪声环境下,传`统深度学习模型抗噪性差,模型训练不充分等问题,提出一种基于自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(adaptive maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution, ACYCBD)结合马尔可夫变迁场(Markov tr... 针对小样本强噪声环境下,传`统深度学习模型抗噪性差,模型训练不充分等问题,提出一种基于自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(adaptive maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution, ACYCBD)结合马尔可夫变迁场(Markov transition field, MTF)与MobileViT的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过参数自适应的CYCBD算法增强强噪声背景下轴承故障的冲击信号,降低强背景噪声的影响,然后,采用MTF将预处理后的一维轴承振动信号转变为具有时间关联性的二维特征图像;最后,将MTF图像输入MobileViT网络中进行训练,得到故障诊断结果,运用东南大学齿轮箱数据集和沈阳工业大学实验室滚动轴承数据集验证所提方法在小样本强噪声条件下的故障识别准确率。结果表明:在小样本强噪声条件下,ACYCBD处理后的数据,训练的模型具有更高的准确率,相较于其他数据预处理方法最大相关峭度解卷积、变分模态分解、集合经验模态分解准确率分别提高了1.73、1.99、2.20个百分点,利用MTF进行模态转换后相较于格拉姆角场、连续小波变换、RP准确率分别高出了2.59、3.12、2.72个百分点;与其他深度学习模型进行对比,所提方法在上述条件下有着更高的抗干扰能力和泛化性能。 展开更多

关键词 滚动轴承 最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD) 马尔可夫变迁场(MTF) 多头自注意力机制

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基于自适应参数优化RSSD-CYCBD的行星齿轮箱复合故障诊断 被引量：2

11

作者 孙环宇 杨志鹏 +1 位作者 王艺玮 郭琦 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3139-3150,共12页

针对行星齿轮箱多振源耦合导致故障源辨识困难、较弱故障特征容易被噪声和较强故障特征掩盖,以及由传播路径引起的信号衰减导致的故障特征微弱等问题,提出一种自适应参数优化的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的... 针对行星齿轮箱多振源耦合导致故障源辨识困难、较弱故障特征容易被噪声和较强故障特征掩盖,以及由传播路径引起的信号衰减导致的故障特征微弱等问题,提出一种自适应参数优化的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的行星齿轮箱多故障耦合信号分离及诊断算法。根据轴承和齿轮故障的不同共振属性,用RSSD算法将多故障耦合信号分解为包含齿轮故障特征的高共振分量和主要包含轴承故障特征的低共振分量后,通过CYCBD算法分别对高、低分量进行解卷积,消除传播路径影响和噪声干扰,实现微弱故障特征的增强和提取。特别地,针对RSSD和CYCBD中参数优化困难、依赖人工经验和自适应差等问题,使用基于松鼠算法(SSA)对参数进行自适应优化选取,设计了融合包络谱峭度、自相关函数最大值均方根和特征频率比在内的复合指标作为优化目标。对解卷积后的信号进行包络解调提取故障特征频率,识别不同故障源。通过行星齿轮箱多故障模拟信号和实测信号验证了所提算法的有效性和可行性,进一步地,将所提算法集成在边缘计算设备中,为行星齿轮箱等旋转机械的状态检测诊断及远程运维提供解决方案。 展开更多

关键词 多源故障分离 共振稀疏分解 最大二阶循环平稳盲解卷积 松鼠算法 行星齿轮箱

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基于瞬时角速度信号增强的RV减速器行星齿轮局部故障检测 被引量：3

12

作者 王红伟 郭瑜 +2 位作者 樊家伟 杨新敏 尹兴超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期324-330,共7页

针对旋转矢量(rotary vector, RV)减速器多源耦合严重,行星齿轮局部故障所引起的冲击易被其他干扰分量所淹没,故障特征提取困难的问题,结合编码器信号的优势提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(adaptive maximum second orde... 针对旋转矢量(rotary vector, RV)减速器多源耦合严重,行星齿轮局部故障所引起的冲击易被其他干扰分量所淹没,故障特征提取困难的问题,结合编码器信号的优势提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(adaptive maximum second order cyclostationarity blind deconvolution, ACYCBD)的RV减速器行星齿轮局部故障检测方法。首先,拾取伺服电机内置光编码器信号,并利用向前差分计算获得瞬时角速度(instantaneous angular speed, IAS)信号;然后,依据特征评价指标(characteristic evaluation indicator, CEI)最大化原则自适应确定ACYCBD优化滤波器长度,并对IAS信号进行增强;最后,通过识别时域中与故障冲击周期相匹配的理论齿数实现RV减速器故障检测。通过试验数据分析,并将所提方法与现有的稀疏低秩分解算法和增强CYCBD算法对比,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 内置编码器 瞬时角速度(IAS) 旋转矢量(RV)减速器 最大二阶循环平稳解卷积(ACYCBD)

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基于自适应CYCBD和DARTS的滚动轴承故障诊断方法 被引量：1

13

作者 李可 陈方健 +2 位作者 顾杰斐 宿磊 薛志钢 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期188-193,235,共7页

针对强噪声导致滚动轴承振动信号故障特征不明显的问题,提出一种结合自适应最大2阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second-order Cyclostationary Blind Deconvolution,CYCBD)与可微架构自搜索(Differentiable Architecture Search,DARTS)的... 针对强噪声导致滚动轴承振动信号故障特征不明显的问题,提出一种结合自适应最大2阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second-order Cyclostationary Blind Deconvolution,CYCBD)与可微架构自搜索(Differentiable Architecture Search,DARTS)的故障诊断方法。首先将模糊熵作为鲸鱼优化算法的适应度函数进行CYCBD滤波器长度寻优,并以峭度-包络谱峰值为综合指标对循环频率进行步长寻优,从而实现自适应CYCBD降噪;然后引入DARTS算法实现滚动轴承故障识别模型的自构建;最后通过滚动轴承公开数据与实验数据验证多域强噪声环境下自适应CYCBD-DARTS故障诊断方法的有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 最大2阶循环平稳解卷积 可微架构自搜索 自适应 滚动轴承

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基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究 被引量：1

14

作者 刘洋 李凌均 +2 位作者 王宇 王钧铄 曹亚磊 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期35-40,共6页

针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关... 针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关系数准则对和源信号相关系数大于0.6的分量进行重构,并根据FIF得到的分解结果设置合适的循环频率采集器;最后,利用CYCBD方法对重构后的信号进行解混去噪,对处理后的信号进行包络解调分析。仿真实验以及相关实验数据表明,所提方法具有良好的信噪分离效果,相较于信号中突出的噪声分量,处理得到的故障特征频率幅值高于噪声幅值,可以有效实现轴承故障频率及其倍频特征的提取。 展开更多

关键词 快速迭代滤波分解(FIF) 最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD) 滚动轴承 特征提取 循环频率

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Infogram和参数优化CYCBD在滚动轴承复合故障特征分离中的应用 被引量：1

15

作者 刘桂敏 吴建德 +1 位作者 李卓睿 李祥 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期55-65,共11页

针对滚动轴承复合故障特征难以分离的问题,提出了一种基于Infogram和参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)的复合故障特征分离方法。首先,采用Infogram方法分析故障信... 针对滚动轴承复合故障特征难以分离的问题,提出了一种基于Infogram和参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)的复合故障特征分离方法。首先,采用Infogram方法分析故障信号,选取最优带通滤波器,获得冲击性和循环平稳性最强的频带信号;其次,根据理论故障频率,设定CYCBD的循环频率集,并以包络谱稀疏度为依据,自适应选择CYCBD的滤波器长度;再次,对获得的频带信号进行解卷积运算,提取不同频率的故障冲击成分,实现故障分离;最后,对分离出的各故障成分进行包络解调分析,根据故障特征频率,识别故障类型。通过对仿真信号、西安交大-昇阳科技联合实验室(Xi’an Jiaotong University-Changxing Sumyoung Technology,XJTU-SY)的轴承试验数据分析,证明了所提方法可以有效实现故障特征分离。在此基础上,通过自制试验平台实测数据,进一步论证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 复合故障 Infogram 最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD) 包络谱稀疏度

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基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断 被引量：4

16

作者 杨岗 秦礼目 +1 位作者 吕琨 李恒奎 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第21期17-28,共12页

最大二阶循环平稳指标盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)能从强背景噪声信号中恢复周期脉冲,是轴承故障诊断的有效方法。故障特征频率是CYCBD的关键参数,由于滚动轴承存在制造误差、滚子滑... 最大二阶循环平稳指标盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)能从强背景噪声信号中恢复周期脉冲,是轴承故障诊断的有效方法。故障特征频率是CYCBD的关键参数,由于滚动轴承存在制造误差、滚子滑移等现象,导致真实的故障特征频率与理论值存在偏差,降低了CYCBD的有效性。同时,故障轴承测试信号中含有大量噪声和谐波干扰,也降低了CYCBD的故障特征提取能力。对此,提出了一种基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断方法,首先,利用正常轴承、故障轴承测试信号的交叉小波相干分析获取轴承故障共振频带。其次,基于3种归一化的周期检测指标提出一种新的周期检测技术以获取真实的轴承故障特征频率。最后,基于轴承故障共振频带信号和真实轴承故障特征频率进行CYCBD滤波,并针对滤波信号进行Teager能量算子解调分析得到能量频谱,从而进行轴承故障诊断。仿真信号和高速列车牵引电机轴承试验信号的分析结果表明,该方法能够有效识别轴承故障特征,且优于传统的CYCBD方法。 展开更多

关键词 最大二阶循环平稳指标盲解卷积方法(CYCBD) 连续交叉小波相干分析 轴承故障周期检测技术 高速列车牵引电机轴承 故障诊断

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基于自适应CYCBD和互相关谱的滚动轴承复合故障诊断方法 被引量：14

17

作者 朱丹宸 张永祥 +1 位作者 何伟 朱群伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期116-122,128,共8页

强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不... 强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不同的循环频率,提取不同频率的故障冲击成分,并以最大谐波显著性指数(HSI)为依据,自适应选取CYCBD的最优滤波器长度;然后,利用互相关分析进一步抑制信号中的噪声,提高信噪比;最终通过快速傅里叶变换(FFT)实现滚动轴承故障特征的提取。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够去除背景噪声的干扰、提取滚动轴承复合故障特征,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 二阶循环平稳盲卷积 互相关谱 滚动轴承 复合故障诊断

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新型信号预处理分离系统算法及性能分析

18

作者 王建功 沈越泓 魏红艳 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第12期130-133,138,共5页

提出了一种新的信号预处理半盲分离算法(pre-processing second-order cyclostationary BSS algorithm,pPSoCBSS).该算法通过对信号进行预处理,使源信号具有可控的循环平稳特性,利用该特性在接收端对信号进行有效分离.此方法通过对发射... 提出了一种新的信号预处理半盲分离算法(pre-processing second-order cyclostationary BSS algorithm,pPSoCBSS).该算法通过对信号进行预处理,使源信号具有可控的循环平稳特性,利用该特性在接收端对信号进行有效分离.此方法通过对发射端源信号进行预处理、信道识别和信号分离,使接收端可以精确地估计信道混合矩阵,并且具有优越的抗噪声特性,该方法即使在欠定的条件下也同样可以进行信道识别且性能没有损失.同时,通过计算机仿真对分离矩阵的估计效果采用PI指数进行衡量,并与JADE算法和SOBI算法进行了比较,仿真结果表明采用算法PI指数性能优于两种传统算法. 展开更多

关键词 盲源分离 二阶循环平稳 预处理 无线信道统计复用

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