基于相空间重构的定子绕组端部机械振动信号监测研究

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作者 郭铨楹 夏成宇 赵蔚文 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期167-172,共6页

定子绕组端部应用的工业环境存在大量的噪声源,且定子绕组端部的机械振动信号特征具有宽动态范围和高随机度的特点,使得振动信号的相空间结构较为复杂,难以准确重构,且无法捕捉到信号的复杂动态行为,这增大了对振动信号监测的难度。为此... 定子绕组端部应用的工业环境存在大量的噪声源,且定子绕组端部的机械振动信号特征具有宽动态范围和高随机度的特点,使得振动信号的相空间结构较为复杂,难以准确重构,且无法捕捉到信号的复杂动态行为,这增大了对振动信号监测的难度。为此,提出一种定子绕组端部机械振动信号监测方法。利用三轴加速度传感器采集定子绕组端部机械振动信号,获取其时频流形特征。结合时频原子与相空间重构法对相空间中各维度上振动信号的时频分布展开重构,准确捕捉信号的复杂动态行为,突出振动信号与正常信号的差异,提高宽动态范围内对信号微小变化的监测敏感度。将增强后的振动信号输入到双向长短期记忆(BiLSTM)网络模型中,实现对定子绕组端部机械振动信号的监测。实验结果表明,采用所提方法后JTFE指标显著降低,说明振动信号的频带能量分布更为集中,能够更加精准地监测振动信号。 展开更多

关键词 定子绕组端部 机械振动信号 相空间重构 振动信号监测 三轴加速度传感器 双向长短期记忆网络 时频流形特征

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机械振动信号分块自适应压缩感知算法 被引量：12

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作者 王强 张培林 +1 位作者 王怀光 陈彦龙 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期312-319,共8页

为提高振动信号分块压缩感知过程中的信号重构效果,提出了机械振动信号的自适应分块压缩感知算法。首先将信号分割,构造信号矩阵,并利用K-SVD构造与信号矩阵相适应的冗余字典;然后根据不同信号块在冗余字典下匹配追踪系数的衰减速度,定... 为提高振动信号分块压缩感知过程中的信号重构效果,提出了机械振动信号的自适应分块压缩感知算法。首先将信号分割,构造信号矩阵,并利用K-SVD构造与信号矩阵相适应的冗余字典;然后根据不同信号块在冗余字典下匹配追踪系数的衰减速度,定义不同信号块的复杂度权值;最后以复杂度权值为依据,制定自适应的压缩感知采样策略,在保证振动信号的整体采样率不变的同时,自适应分配不同信号块的观测数目。将该算法应用于机械振动信号压缩感知,与传统压缩感知算法以及其他自适应压缩感知算法相比,信号重构的精度得到提高。 展开更多

关键词 机械振动信号 分块压缩感知 复杂度 采样策略

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盲卷积分离及其在机械振动信号消噪中的应用研究 被引量：7

3

作者 何清波 孔凡让 +2 位作者 朱忠奎 龙潜 刘维来 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期30-34,共5页

盲源分离应用于机械振动信号的预处理中,提供了一个新的处理机制,在机械状态监测和故障诊断中具有一定的价值。本文研究了盲卷积分离的理论,提出了基于限值VQM检验控制准则的盲分离算法,根据机械振动信号的特点探讨了该方法在机械振动... 盲源分离应用于机械振动信号的预处理中,提供了一个新的处理机制,在机械状态监测和故障诊断中具有一定的价值。本文研究了盲卷积分离的理论,提出了基于限值VQM检验控制准则的盲分离算法,根据机械振动信号的特点探讨了该方法在机械振动信号瞬态成分和噪声卷积混叠信号分离中的应用,有效地提取了瞬态成分,表明了算法的有效性。 展开更多

关键词 盲卷积分离 卷积混叠 限值VQM检验控制准则 机械振动信号 消噪

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盲解卷积的机械振动信号分离技术 被引量：9

4

作者 刘婷婷 任兴民 +1 位作者 杨永锋 郭峰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期419-423,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 盲源分离 盲解卷积 机械振动信号 故障诊断

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基于优化分类的机械振动信号压缩感知 被引量：5

5

作者 王强 张培林 +2 位作者 王怀光 吴定海 张云强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第14期86-93,共8页

针对复杂机械振动信号压缩感知过程中存在的稀疏字典构造困难问题,提出了基于QPSO分类的自适应稀疏字典构造方法。该方法根据信号的分割尺度,将信号进行分块,并利用每一信号块的能量大小,构造能量序列,利用QPSO对能量序列进行优化分类,... 针对复杂机械振动信号压缩感知过程中存在的稀疏字典构造困难问题,提出了基于QPSO分类的自适应稀疏字典构造方法。该方法根据信号的分割尺度,将信号进行分块,并利用每一信号块的能量大小,构造能量序列,利用QPSO对能量序列进行优化分类,保证不同类别间能量序列的方差最大,从而实现对信号块的分类,采用K-SVD对不同类信号块分别进行稀疏字典的自适应学习训练,产生与信号相适应的稀疏字典,用于机械振动信号的压缩感知重构过程。通过滚动轴承实测信号在不同状态下的压缩感知实验表明:所提方法能够有效提高信号重构的峰值信号比,改善机械振动信号的重构效果。 展开更多

关键词 机械振动信号 字典构造 自适应压缩感知 优化分类

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核独立分量分析在机械振动信号分离中的应用 被引量：5

6

作者 刘婷婷 任兴民 杨永锋 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期108-113,共6页

针对旋转机械振动信号成分复杂,甚至表现出非线性特征,文章采用核独立分量分析(KICA)对其进行预处理。与独立分量分析(ICA)不同,KICA是通过非线性映射在高维特征空间上构建了核化的目标函数,并引入核方法实现该目标函数的优化操作。仿... 针对旋转机械振动信号成分复杂,甚至表现出非线性特征,文章采用核独立分量分析(KICA)对其进行预处理。与独立分量分析(ICA)不同,KICA是通过非线性映射在高维特征空间上构建了核化的目标函数,并引入核方法实现该目标函数的优化操作。仿真实验中通过比较KICA、ICA和传统KICA(DKICA)的分离信号与源信号之间的相关系数,文中介绍的KICA对混合信号分离处理具有更高的准确性和鲁棒性;实测数据实验验证,经过KICA处理的机械振动信号,其表征的振动信息更为单一,使得隐含的特征频率得到凸显,为进一步处理和分析奠定良好基础。 展开更多

关键词 机械振动信号 独立分量分析 核独立分量分析 核函数

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基于小波包字典优化的旋转机械振动信号压缩感知重构方法 被引量：6

7

作者 温江涛 孙洁娣 +1 位作者 于洋 闫常弘 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第22期164-172,共9页

采用工业无线传感器网络的机械状态监测系统需要进行复杂的数据压缩和高精度的重构,而传感器网络节点资源受限,针对这一问题提出基于小波包字典优化的旋转机械振动信号压缩感知重构方法。该方法结合小波包多分辨率分析及K-SVD字典训练方... 采用工业无线传感器网络的机械状态监测系统需要进行复杂的数据压缩和高精度的重构,而传感器网络节点资源受限,针对这一问题提出基于小波包字典优化的旋转机械振动信号压缩感知重构方法。该方法结合小波包多分辨率分析及K-SVD字典训练方法,提出了小波包字典优化方法代替传统的正交基字典稀疏表示方法,提高稀疏度。根据旋转机械振动信号自身特征,提出用块稀疏贝叶斯学习最大期望值算法,代替传统仅依赖于稀疏假设的算法实现信号重构。实际轴承振动信号仿真结果表明,该方法相对于传统的压缩感知方法重构性能明显提高。 展开更多

关键词 旋转机械振动信号 压缩感知重构 小波包字典优化 K-SVD 块稀疏贝叶斯学习

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基于局部均值分解的机械振动信号趋势项消除方法 被引量：2

8

作者 赵志科 张晓光 王新 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2014年第5期100-104,共5页

为了消除机械振动信号中趋势项,提出一种基于局部均值分解(LMD)的趋势项提取新方法.考虑到机械振动信号中夹杂的趋势项特点,其残余量并不会对趋势项产生过大的影响,所以可将LMD的最后一个频率分量作为待提取的趋势项.为了验证该方法的... 为了消除机械振动信号中趋势项,提出一种基于局部均值分解(LMD)的趋势项提取新方法.考虑到机械振动信号中夹杂的趋势项特点,其残余量并不会对趋势项产生过大的影响,所以可将LMD的最后一个频率分量作为待提取的趋势项.为了验证该方法的可靠性,通过数值模拟的方法将线性、多项式和指数趋势项加载到待消除的仿真信号和实测滚动轴承振动信号中,并将笔者所提的LMD方法与常规的最小二乘拟合法、小波分析和EMD方法分别用于趋势项的提取.数值模拟试验和实测数据分析表明,该方法能够较准确地提取机械振动信号的趋势项,与其他方法相比具有一定的优势. 展开更多

关键词 机械振动信号 局部均值分解 趋势项 包络信号 纯调频信号

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独立分量分析在机械振动信号上的应用研究 被引量：2

9

作者 石长华 谢世坤 +2 位作者 臧观建 李强征 应建中 《机械设计与制造》 北大核心 2012年第1期79-81,共3页

独立分量分析在机械振动信号的特征提取上能起到重要作用。首先建立以信息论为框架的独立性判据和优化算法,然后给出衡量独立分量分析分离性能的指标,这样建立的优化算法能很好地分离出混合信号。最后对两个亚高斯信号和一个超高斯信号... 独立分量分析在机械振动信号的特征提取上能起到重要作用。首先建立以信息论为框架的独立性判据和优化算法,然后给出衡量独立分量分析分离性能的指标,这样建立的优化算法能很好地分离出混合信号。最后对两个亚高斯信号和一个超高斯信号的混合信号进行仿真实验。仿真结果表明,灵活的ICA算法分离效果要好于随机梯度算法的分离效果,该信号分析方法具有收敛性好,误差小的优点。 展开更多

关键词 独立分量分析 机械振动信号 信息论

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变速机械振动信号的伪同步重采样技术——Ⅱ滤波器设计与信号重采样 被引量：2

10

作者 秦国军 陈循 温熙森 《振动与冲击》 EI CSCD 1999年第1期26-29,共4页

在变速回转机械信号等转角采样过程中，采样频率随着机械转速的变化而变化，同时，为防止信号频谱混迭，抗频混滤波器的截止频率必须满足采样定理。而对于伪同步信号重采样，由于重采样频率（瞬时转速）和重采样时刻均为连续时变函数，... 在变速回转机械信号等转角采样过程中，采样频率随着机械转速的变化而变化，同时，为防止信号频谱混迭，抗频混滤波器的截止频率必须满足采样定理。而对于伪同步信号重采样，由于重采样频率（瞬时转速）和重采样时刻均为连续时变函数，因此，信号的重采样比也应为连续时变函数。本文将探讨重采样滤波器（自适应信号滤波器）的设计问题，并给出信号重采样公式及其数字阶比谱算例。 展开更多

关键词 伪同步 重采样 机械振动信号 滤波器

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稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知 被引量：3

11

作者 杨正理 史文 陈海霞 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期929-935,1024,共8页

针对利用机械振动信号进行设备故障诊断和状态监测过程中,存在采样数据量多、存储容量大、传输带宽高和信号重构精度低等问题,提出一种稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知方法。首先,对机械振动信号进行多尺度小波包变换,再将小波... 针对利用机械振动信号进行设备故障诊断和状态监测过程中,存在采样数据量多、存储容量大、传输带宽高和信号重构精度低等问题,提出一种稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知方法。首先,对机械振动信号进行多尺度小波包变换,再将小波包系数按一定阈值进行置零处理并求取其稀疏度;然后,采用迭代方法求取各稀疏度下满足重构信号精度条件的最低采样率,并对信号的稀疏度和采样率采用最小二乘法进行拟合,消除信号测量误差,求取最佳信号采样率;最后,采用K-奇异值分解算法构造与各信号块相适应的过完备字典,并利用正交匹配追踪算法实现信号重构。实验证明,与传统压缩算法相比较,该算法的信号压缩率和重构精度均得到较大提高。 展开更多

关键词 机械振动信号 自适应压缩感知 小波包变换 稀疏度拟合 过完备字典

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一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法 被引量：6

12

作者 郭俊锋 王茁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期254-263,共10页

针对目前机械设备越来越智能化、高速化、集成化和复杂化,传统的压缩感知模型(单测量向量)获得的测量信息比较单一,需要在不同监测点分别进行测量获得多个信号数据,浪费时间,并且忽略同一机器不同监测点之间信号的相关性,为充分利用信... 针对目前机械设备越来越智能化、高速化、集成化和复杂化,传统的压缩感知模型(单测量向量)获得的测量信息比较单一,需要在不同监测点分别进行测量获得多个信号数据,浪费时间,并且忽略同一机器不同监测点之间信号的相关性,为充分利用信号间和信号内的相关性,更大程度上减少冗余性和采样时间,提出一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法。重点研究了重构方法的设计:基于粒子群算法,首先通过时间稀疏贝叶斯算法求解出初始解,然后结合贪婪算法的修剪技巧并加入自适应粒子激活机制进行位置更新寻找最优解,最后对振动信号进行精确重构。实验结果显示,该方法较其它方法而言能有效的恢复机械振动信号且重构误差相对较小。 展开更多

关键词 机械振动信号 压缩感知 多重测量向量 重构算法 粒子群算法

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动应变测量系统在机械振动信号检测中的应用 被引量：2

13

作者 段曙光 廖明夫 《机械设计与制造》 北大核心 2005年第11期97-99,共3页

利用电阻应变计开发的动应变测量系统,成功的实现了机械振动信号的动态检测。这里对动应变测量系统进行分析,并在实测中验证了该测量系统的功能。

关键词 电阻应变计 动应变 惠斯通电桥 机械振动信号

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机械振动信号的改进数学形态滤波分析 被引量：2

14

作者 吴雪莎 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期39-43,共5页

为克服传统形态滤波器结构元素不能自适应调整长度的缺点,采用量子理论对数学形态学结构元素长度进行优化,实现了结构元素长度随振动信号变化自动修正。采用量子比特对振动信号进行分析,并将其拓展为振动信号的多量子比特系统,进而在量... 为克服传统形态滤波器结构元素不能自适应调整长度的缺点,采用量子理论对数学形态学结构元素长度进行优化,实现了结构元素长度随振动信号变化自动修正。采用量子比特对振动信号进行分析,并将其拓展为振动信号的多量子比特系统,进而在量子系统内对振动信号的波形进行测量,最终结合量化指标对结构元素进行动态优化。将经过长度修正的结构元素用于故障轴承的振动信号分析,准确提取出异常脉冲信号。 展开更多

关键词 机械振动信号 数学形态学 量子理论 结构元素 故障诊断

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机械振动信号中突变信息检测的新方法研究

15

作者 刘献栋 李其汉 郭文武 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期541-543,共3页

提出利用时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解的方法检测信号中的突变信息。针对 2组数值信号 ,利用该方法进行检测 ,并将检测结果与小波变换结果进行比较。结果表明 ,该方法是可行的 。

关键词 突变信息 吸引子 奇异值分解 机械振动信号

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高压断路器机械振动信号的参数自适应降噪方法 被引量：20

16

作者 杨秋玉 阮江军 +1 位作者 庄志坚 翟鹏飞 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期4274-4287,共14页

高压断路器动作过程中产生的机械振动信号蕴含着丰富的断路器状态信息,然而,由于受到噪声的影响,有效的状态信息往往难于提取。针对该问题,提出一种谱形态变分模态分解(SSVMD)联合快速奇异值分解(FSVD)的降噪方法。首先,根据振动信号变... 高压断路器动作过程中产生的机械振动信号蕴含着丰富的断路器状态信息,然而,由于受到噪声的影响,有效的状态信息往往难于提取。针对该问题,提出一种谱形态变分模态分解(SSVMD)联合快速奇异值分解(FSVD)的降噪方法。首先,根据振动信号变分模态分解(VMD)结果的频谱特征确定最优分解层数,实现信号各频率成分的自适应分解;然后,通过信号功率谱特性确定噪声频带;最后,根据噪声频带的主频成分进行FSVD与重构,实现振动信号的自适应降噪。该文提出的方法避免了传统VMD分解层数以及奇异值分解(SVD)降噪有效秩选择的盲目性,能够根据振动信号自身特点进行自适应降噪。通过仿真信号、两种不同型号断路器振动信号,从定性和定量两方面对所提降噪方法的有效性和实用性进行验证。结果表明,所提方法降噪效果较好,降噪性能优于对比方法(中值滤波、五点三次平滑法、小波降噪及经验模态分解(EMD)降噪),为断路器振动信号降噪提供了一种较合适的方法。 展开更多

关键词 高压断路器 机械振动信号 SSVMD FSVD 自适应降噪

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煤矿机械振动信号预测研究 被引量：3

17

作者 肖雅静 李旭 郭欣 《工矿自动化》 北大核心 2020年第3期100-104,共5页

根据煤矿机械振动信号高低频组成成分变化规律的差异,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的煤矿机械振动信号组合预测方法。将滚动轴承振动信号进行EMD分解,得到相对平稳的本征模态函数(IMF)分量,并将波动程度相近的IMF... 根据煤矿机械振动信号高低频组成成分变化规律的差异,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的煤矿机械振动信号组合预测方法。将滚动轴承振动信号进行EMD分解,得到相对平稳的本征模态函数(IMF)分量,并将波动程度相近的IMF分量进行重构,得到高频子序列和低频子序列,采用SVM分别对高频子序列和低频子序列进行预测,将2个预测结果叠加,得到最终预测值。选取轴承实验数据对组合预测方法的有效性进行验证,结果表明该方法的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均小于直接预测方法。将该组合预测方法应用于某选煤厂主井带式输送机滚动轴承状况预测,预测结果与实际情况相符。 展开更多

关键词 煤矿机械振动信号 振动信号预测 经验模态分解 本征模态函数 支持向量机 高频子序列 低频子序列 滚动轴承状况预测

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基于Laplace先验和稀疏块相关性的旋转机械振动信号贝叶斯压缩重构 被引量：6

18

作者 马云飞 白华军 +2 位作者 温亮 郭驰名 贾希胜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2762-2770,共9页

为通过无线传输实时监测装备状态,针对机械振动信号采样频率较高导致压缩重构困难的问题,将Laplace先验模型和振动信号周期性稀疏块相结合,提出一种改进的贝叶斯压缩感知算法。建立基于Laplace分布的贝叶斯先验模型,相对于高斯先验具有... 为通过无线传输实时监测装备状态,针对机械振动信号采样频率较高导致压缩重构困难的问题,将Laplace先验模型和振动信号周期性稀疏块相结合,提出一种改进的贝叶斯压缩感知算法。建立基于Laplace分布的贝叶斯先验模型,相对于高斯先验具有更强的稀疏促进作用。根据机械设备转速和采样频率计算振动信号类周期,对信号进行周期性分块,并基于多稀疏块共享相同超参数的特点,采用快速相关向量机迭代估计出原始信号期望。选取两级平行轴齿轮箱作为研究对象,进行压缩重构仿真实验。结果表明,该方法在相同稀疏基下能有效改善机械振动信号的重构效果。 展开更多

关键词 机械振动信号 Laplace先验 稀疏块 贝叶斯压缩 压缩感知

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机械振动无线传感网络数据分块无损压缩方法 被引量：13

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作者 黄庆卿 汤宝平 +1 位作者 邓蕾 张又进 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1605-1610,共6页

针对目前机械振动无线传感器网络数据无损压缩方法效率低的问题,提出一种数据分块无损压缩方法,该方法主要由数据分割和数据编码组成。传感器网络节点首先对采集的振动数据进行分块处理,利用子带能量自适应量化方法压缩原始数据,以量化... 针对目前机械振动无线传感器网络数据无损压缩方法效率低的问题,提出一种数据分块无损压缩方法,该方法主要由数据分割和数据编码组成。传感器网络节点首先对采集的振动数据进行分块处理,利用子带能量自适应量化方法压缩原始数据,以量化压缩数据完成对原始信号的预测;然后将量化数据还原,计算预测差值矩阵;最后,采用线性预测、自适应零游程编码和Range编码对量化压缩数据和差值矩阵进行编码,进一步去除数据冗余。将提出的数据分块无损压缩方法的压缩性能与其他无损压缩方法进行对比,实验结果表明该方法能在资源受限的无线传感器网络节点上有效实现机械振动信号的无损压缩。 展开更多

关键词 机械振动监测 无线传感器网络 机械振动信号 数据无损压缩

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卷积混合机械非平稳振动信号的二阶盲分离方法 被引量：2

20

作者 刘婷婷 任兴民 +1 位作者 郭峰 杨永锋 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期900-904,共5页

针对机械振动信号具有非平稳和卷积混合的特性,文中将基于二阶统计量的盲源分离方法推广至卷积混合的模型,提出在信号子空间的频域中对机械振动信号的盲解卷积方法。仿真和实测数据实验结果表明,此方法充分考虑信号的非平稳以及卷积混... 针对机械振动信号具有非平稳和卷积混合的特性,文中将基于二阶统计量的盲源分离方法推广至卷积混合的模型,提出在信号子空间的频域中对机械振动信号的盲解卷积方法。仿真和实测数据实验结果表明,此方法充分考虑信号的非平稳以及卷积混合特性,能较好地实现机械振动信号的盲分离。与传统盲源分离算法比较,该方法更适合于机械振动信号的分析。 展开更多

关键词 盲解卷积 二阶统计量 非平稳 机械振动信号

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