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基于NRBO优化滤波器系数的盲解卷积算法及其在滚动轴承早期弱故障诊断中的应用
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作者 杨明悦 党章 +1 位作者 夏天赐 袁锐 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7604-7612,共9页
传统的盲解卷积算法在更换刻画指标时,需要重新计算梯度或重新设计滤波器系数的优化方式,这使得构建新的盲解卷积算法的过程缺乏自适应性。针对上述问题,提出了一种利用牛顿-拉夫逊优化器(Newton-Raphson optimizer, NRBO)搜索最优滤波... 传统的盲解卷积算法在更换刻画指标时,需要重新计算梯度或重新设计滤波器系数的优化方式,这使得构建新的盲解卷积算法的过程缺乏自适应性。针对上述问题,提出了一种利用牛顿-拉夫逊优化器(Newton-Raphson optimizer, NRBO)搜索最优滤波器系数的盲解卷积算法。首先通过广义球面坐标变换确定滤波器系数的搜索范围,然后选择包络谱广义l_(p)/l_(q)范数作为刻画指标,最后将所构建的盲解卷积算法应用于滚动轴承的早期弱故障诊断。仿真和试验结果验证了所提算法的有效性,且所提算法收敛速度相比经典的粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)更快。 展开更多
关键词 盲解卷积 NRBO 参数优化 故障诊断 滚动轴承
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多帧盲解卷积算法中的迭代策略与参量化方法对比
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作者 曾杨骞 梁永辉 +1 位作者 刘进 杨慧哲 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期94-105,共12页
多帧盲解卷积(multi-frame blind deconvolution,MFBD)是目前主流的图像复原算法之一,通过少帧(20帧以下)退化图像就可以复原出高分辨率目标图像,在大口径望远镜空间目标观测等领域有重要应用价值。为了获得复原层面最优的迭代方法和参... 多帧盲解卷积(multi-frame blind deconvolution,MFBD)是目前主流的图像复原算法之一,通过少帧(20帧以下)退化图像就可以复原出高分辨率目标图像,在大口径望远镜空间目标观测等领域有重要应用价值。为了获得复原层面最优的迭代方法和参量化方法,针对MFBD算法框架,采用2种迭代策略(联合迭代和交替迭代)和3种点扩散函数(point spread function,PSF)参量化方法(灰度矩阵参量化、相位参量化、Zernike参量化),对比了不同条件下的图像复原效果。采用复原图像的归一化均方误差(normalized mean squared error,NMSE)和图像频谱曲线评价了不同信噪比、不同PSF初值条件下的模拟海洋卫星观测图像的复原结果。仿真结果表明:联合迭代+相位参量化方法对3种退化图像复原结果的均方误差均值分别为0.046、0.194、0.342,均低于联合迭代+其他参量化方法复原结果的均方误差。而对交替迭代策略,仅灰度矩阵参量化下能获得较好复原结果(均方误差分别为0.109、0.159、0.332),但频谱曲线表明其存在迭代噪点放大的问题。研究结果说明联合迭代+相位参量化能够获得更好的复原结果,同时能处理更复杂的退化环境。 展开更多
关键词 图像复原 多帧图像盲解卷积 联合迭代 交替迭代 PSF参量化
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基于最大平均峭度盲解卷积的直升机故障诊断 被引量:1
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作者 张新 赵艺珂 +1 位作者 王家序 王景霖 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期480-485,617,共7页
针对最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,简称MED)应用于故障诊断时倾向于恢复少量主导冲击而非周期性故障冲击的问题,定义一种滤波器系数求解指标——平均峭度,提出了最大平均峭度盲解卷积方法。首先,通过对故障信号进行均等... 针对最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,简称MED)应用于故障诊断时倾向于恢复少量主导冲击而非周期性故障冲击的问题,定义一种滤波器系数求解指标——平均峭度,提出了最大平均峭度盲解卷积方法。首先,通过对故障信号进行均等分割,取各分割段信号峭度的均值,得到信号的平均峭度;其次,将平均峭度作为信号盲解卷积指标,求解滤波器系数;最后,完成信号滤波,提取周期性故障冲击。仿真信号与直升机故障诊断案例分析结果表明:所提最大平均峭度盲解卷积方法能从含复杂干扰成分的故障信号中恢复故障冲击序列,为故障诊断提供可靠信息;相比于MED等传统盲解卷积方法,所提方法具有较强的普适性。 展开更多
关键词 直升机 齿轮箱 故障诊断 盲解卷积 平均峭度
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改进融合指标的新型盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用 被引量:2
4
作者 田甜 唐贵基 +1 位作者 田寅初 王晓龙 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期162-167,共6页
为解决现有盲解卷积算法易受随机脉冲影响的问题,综合时域特征和频域特征,提出一个新的故障敏感指标,即包络谱峭度-包络基尼系数融合指标(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG)。该指标对周期性脉冲更敏感,不易受随... 为解决现有盲解卷积算法易受随机脉冲影响的问题,综合时域特征和频域特征,提出一个新的故障敏感指标,即包络谱峭度-包络基尼系数融合指标(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG)。该指标对周期性脉冲更敏感,不易受随机脉冲的影响。基于该指标,提出一个新的解卷积算法,即基于最大ESKEG的盲解卷积,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解滤波器系数。通过仿真振动信号和实验仿真信号进行验证,结果表明相比于其他盲解卷积算法,所提出的PSO-ESKEG算法在故障先验知识未知的情况下,能更有效避免受到随机脉冲信号的影响。 展开更多
关键词 故障诊断 盲解卷积 包络谱峭度-包络基尼系数 粒子群优化 随机脉冲
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基于频域盲解卷积的齿轮箱复合故障声学诊断 被引量:9
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 2013年第7期146-150,共5页
针对复杂声场环境中齿轮箱复合故障特征提取,提出基于频域盲解卷积的声学诊断方法。该方法通过形态滤波滤除非调制信号,结合改进复数固定点算法优选复独立分量,进而通过复独立分量J-散度解决独立分量间次序不确定性问题。通过计算机仿... 针对复杂声场环境中齿轮箱复合故障特征提取,提出基于频域盲解卷积的声学诊断方法。该方法通过形态滤波滤除非调制信号,结合改进复数固定点算法优选复独立分量,进而通过复独立分量J-散度解决独立分量间次序不确定性问题。通过计算机仿真及实际环境下齿轮箱复合故障声信号提取实验验证该算法的有效性。 展开更多
关键词 频域盲解卷积 齿轮箱 复合故障 声学诊断
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欠定盲解卷积用于滚动轴承复合故障声学诊断 被引量:9
6
作者 潘楠 伍星 +2 位作者 迟毅林 柳小勤 刘畅 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期284-289,341-342,共6页
针对旋转机械复杂声场中强噪声干扰及故障源未知等难题,提出一种基于盲解卷积的声学诊断方法。该方法采用包络谱余弦测度作为独立分量间距离测度,结合冲击信号峭度指标优选独立分量,进而通过频域稀疏分量分析对估计信号做进一步的分离,... 针对旋转机械复杂声场中强噪声干扰及故障源未知等难题,提出一种基于盲解卷积的声学诊断方法。该方法采用包络谱余弦测度作为独立分量间距离测度,结合冲击信号峭度指标优选独立分量,进而通过频域稀疏分量分析对估计信号做进一步的分离,最终实现在欠定条件下对滚动轴承复合故障信号的可靠提取。实际声场环境中的滚动轴承复合故障声信号提取试验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 欠定盲解卷积 频域稀疏分量分析 复合故障 声学诊断
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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:9
7
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 复数分离算法 次序不确定性
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基于盲解卷积和聚类的机械弱冲击声信号提取 被引量:7
8
作者 王宇 伍星 +2 位作者 迟毅林 周川 沈沂 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期620-624,共5页
针对对比函数和紧缩方法的时域盲解卷积算法在分离机械弱冲击信号时,其结果易受解卷积滤波器长度影响的缺点,提出结合分层聚类的改进算法。该算法通过设置一个变长度滤波器组,对获得的多个盲解卷积结果进行聚类分析,解决了单次盲解卷积... 针对对比函数和紧缩方法的时域盲解卷积算法在分离机械弱冲击信号时,其结果易受解卷积滤波器长度影响的缺点,提出结合分层聚类的改进算法。该算法通过设置一个变长度滤波器组,对获得的多个盲解卷积结果进行聚类分析,解决了单次盲解卷积结果不确定问题,获得了可靠性高的估计信号。计算机仿真和实际环境下故障轴承声信号提取实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 声学诊断 瞬态冲击信号 分层聚类 盲解卷积
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快速运动模糊图像盲解卷积算法 被引量:13
9
作者 廖永忠 蔡自兴 何湘华 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2688-2695,共8页
针对快速运动形成的图像模糊,提出了一种运动模糊图像盲解卷积算法。首先,对被噪声污染的频谱图像进行脊波增强;然后,采用一种新的基于Radon变换的鲁棒算法来确定模糊核函数,该算法在小模糊长度和低信噪比的条件下仍能准确地估计模糊核... 针对快速运动形成的图像模糊,提出了一种运动模糊图像盲解卷积算法。首先,对被噪声污染的频谱图像进行脊波增强;然后,采用一种新的基于Radon变换的鲁棒算法来确定模糊核函数,该算法在小模糊长度和低信噪比的条件下仍能准确地估计模糊核参数;确定模糊核函数后,采用基于hyper-laplacian先验的快速非盲解卷积算法来恢复模糊图像。实验结果证明,与基于机器学习的R.Fergus的算法相比较,本文算法在获得相近效果的前提下,计算时间从近30min下降到40s左右。该算法对合成运动模糊图像和实际相机运动的自然模糊图像都具有较好的恢复效果。 展开更多
关键词 盲解卷积 模糊图像 运动模糊 RADON变换 脊波变换
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基于子空间分解的多通道盲解卷积算法 被引量:9
10
作者 付卫红 杨小牛 +1 位作者 刘乃安 曾兴雯 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期25-30,共6页
针对卷积混合信号,提出了一种新的多通道盲解卷积算法,该算法首先利用子空间分解方法,将信号卷积混合模型变换成线性混合模型,然后利用线性混合盲分离算法分离出源信号。该算法相对频域盲解卷积算法来说无需解决线性混合盲分离中存在的... 针对卷积混合信号,提出了一种新的多通道盲解卷积算法,该算法首先利用子空间分解方法,将信号卷积混合模型变换成线性混合模型,然后利用线性混合盲分离算法分离出源信号。该算法相对频域盲解卷积算法来说无需解决线性混合盲分离中存在的幅度和排列顺序的模糊性问题,而且该算法不要求信号独立同分布,只要求各源信号统计独立即可。因此,该算法可以直接在中频对观察信号进行处理。计算机仿真结果表明,该算法不仅能对不同频不同调制方式的通信信号进行盲解卷积,而且对同频同调制的通信信号,该算法同样有效。 展开更多
关键词 信号处理 盲解卷积 子空间分 多通道
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盲解卷积的机械振动信号分离技术 被引量:9
11
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 源分离 盲解卷积 机械振动信号 故障诊断
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基于盲解卷积的柴油机振动信号分离研究 被引量:5
12
作者 蔡艳平 李艾华 +2 位作者 石林锁 秦亮 张亚洲 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期38-41,共4页
基于振动信号分析的故障诊断方法依赖于机械状态特征的有效提取,盲源分离能够从复杂的信号中分离出源信号,是一种有效的特征提取手段。建立的多通道盲解卷积模型和机械系统的振动模型表明了两个模型的一致性,理论上证明了盲解卷积用于... 基于振动信号分析的故障诊断方法依赖于机械状态特征的有效提取,盲源分离能够从复杂的信号中分离出源信号,是一种有效的特征提取手段。建立的多通道盲解卷积模型和机械系统的振动模型表明了两个模型的一致性,理论上证明了盲解卷积用于机械振动信号分离的可行性。利用MBLMS算法进行实测柴油机振动信号的分离实验,成功分离出了活塞撞击、燃烧和进气阀关闭信号,试验结果证明了盲解卷积能够有效分离柴油机振动信号。 展开更多
关键词 源分离 盲解卷积 振动模型 MBLMS 柴油机
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基于增强自适应盲解卷积方法的齿轮故障诊断 被引量:6
13
作者 吴磊 张新 +3 位作者 王家序 赵艺珂 刘治汶 王磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期123-132,共10页
针对最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)在故障诊断中倾向于恢复少量伪主导冲击以及依赖经验选取滤波器长度的问题,提出了一种增强自适应盲解卷积方法。该方法设计一种非线性变换以增强滤波信号中的故障冲击特征,并将其... 针对最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)在故障诊断中倾向于恢复少量伪主导冲击以及依赖经验选取滤波器长度的问题,提出了一种增强自适应盲解卷积方法。该方法设计一种非线性变换以增强滤波信号中的故障冲击特征,并将其融入滤波器系数的迭代求解中,从而解决MED因少量伪主导冲击造成峭度过大而无法有效恢复周期性故障冲击的问题。同时,所提方法提供一种可根据待分析信号自适应获得合适滤波参数的策略,进而克服传统依赖经验取值的不足。仿真信号与齿轮植入故障信号分析结果验证方法对于增强故障冲击及自适应选取滤波参数的有效性,实现周期性故障冲击的准确恢复。在列车齿轮故障诊断的工程实际案例中,所提方法准确诊断出齿轮传动系统中大齿轮的早期裂纹故障。与MED的对比研究,进一步表明所提方法在故障冲击增强与自适应恢复方面的优势。 展开更多
关键词 齿轮故障诊断 自适应盲解卷积 非线性变换 故障特征增强
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一种改进的盲解卷积算法在轴承声学诊断中的应用 被引量:4
14
作者 王宇 迟毅林 +1 位作者 伍星 郭雄伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期11-14,24,共5页
针对时域盲解卷积算法滤波器长度估计困难的缺点,提出一种基于遗传算法优化的改进算法。该算法利用遗传算法搜索最佳时延,解决了盲解卷积结果不确定问题,并改进了信号分量的聚类指标,采用峭度作为独立分量间距离测度,提高了信号分量聚... 针对时域盲解卷积算法滤波器长度估计困难的缺点,提出一种基于遗传算法优化的改进算法。该算法利用遗传算法搜索最佳时延,解决了盲解卷积结果不确定问题,并改进了信号分量的聚类指标,采用峭度作为独立分量间距离测度,提高了信号分量聚类的准确性,获得了可靠的估计信号。计算机仿真和实际环境中故障轴承声信号提取实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 盲解卷积 滚动轴承 声学诊断 聚类 独立分量分析
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基于二阶、四阶累积量的盲解卷积准则 被引量:5
15
作者 何晓薇 樊龙飞 查光明 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期375-379,共5页
以SW理论为基础,研究了一般的非最小相位系统的盲解卷积问题;基于二阶、四阶累积量,定义了一个新的概念──归一化累积量,形成了归一化累积量匹配的盲解卷积准则;并导出了一种新的盲均衡算法,计算机模拟验证了该算法,获得了可... 以SW理论为基础,研究了一般的非最小相位系统的盲解卷积问题;基于二阶、四阶累积量,定义了一个新的概念──归一化累积量,形成了归一化累积量匹配的盲解卷积准则;并导出了一种新的盲均衡算法,计算机模拟验证了该算法,获得了可用结果。 展开更多
关键词 盲解卷积 均衡 累积量 码间干扰
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滚动轴承故障脉冲信号提取及诊断∶一种盲解卷积方法 被引量:13
16
作者 黄之初 张家凡 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期150-154,共5页
运用一种基于峭度最大化的盲解卷积算法,从局部损伤的滚动轴承振动信号中提取或增强脉冲冲击信号。在对内、外圈存在损伤的轴承振动信号进行解卷积处理后,故障脉冲信号得以充分增强,而且在时域上呈规律地分布。另外,取2倍的解卷积信号... 运用一种基于峭度最大化的盲解卷积算法,从局部损伤的滚动轴承振动信号中提取或增强脉冲冲击信号。在对内、外圈存在损伤的轴承振动信号进行解卷积处理后,故障脉冲信号得以充分增强,而且在时域上呈规律地分布。另外,取2倍的解卷积信号样本标准差为阈值,通过时域阈值除噪,可以进一步得到提纯的故障脉冲序列。计算表明,其脉冲线周期性出现的平均频率与相应的故障特征频率相当吻合。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 盲解卷积 脉冲信号
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基于最大重加权峭度盲解卷积的风电故障诊断 被引量:7
17
作者 吴磊 王家序 +1 位作者 张新 刘治汶 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第19期2356-2363,共8页
受噪声以及复杂传递路径等影响,风电机组齿轮故障特征信号通常比较微弱。为有效诊断齿轮故障,提出一种新的盲解卷积方法——最大重加权峭度盲解卷积方法。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性,且无需待恢复故... 受噪声以及复杂传递路径等影响,风电机组齿轮故障特征信号通常比较微弱。为有效诊断齿轮故障,提出一种新的盲解卷积方法——最大重加权峭度盲解卷积方法。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性,且无需待恢复故障冲击序列先验知识。最大重加权峭度盲解卷积方法能有效地解决经典的基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题,同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。仿真信号分析结果表明所提方法在恢复故障冲击序列方面效果显著,在风电机组故障诊断中的应用案例证实了所提方法对齿轮故障诊断的有效性。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮 故障诊断 重加权峭度 盲解卷积
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一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断 被引量:4
18
作者 齐咏生 单成成 +2 位作者 贾舜宇 刘利强 董朝轶 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第24期2927-2941,2952,共16页
针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振... 针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振动信号中与故障特征相关的循环频率成分,构建不同目标类型的循环频率集;之后,根据不同类型的循环频率集,提出一种以三阶累积量稀疏度(TCS)为指标,自适应地选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的最优滤波器长度的改进算法,从而更好地获得包含不同故障冲击成分的CYCBD最优滤波信号;最后,提出一种新的1.5维导数谱进行特征增强,提高信噪比,并分析谱图中突出的故障特征频率进而判别故障类型。通过仿真信号与故障实验平台数据对算法进行验证,结果表明该方法能够实现齿轮箱复合故障的准确分离与诊断。 展开更多
关键词 齿轮箱 复合故障 循环谱分析 最大二阶循环平稳盲解卷积 1.5维导数谱
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基于信号子空间的新型盲解卷积方法 被引量:3
19
作者 周涛 赵明 +1 位作者 郭栋 欧曙东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期139-147,共9页
解卷积方法已广泛应用于振动信号的故障冲击提取。然而设备运行工况复杂多变、故障特征周期难以准确预知以及随机冲击干扰,使得当前的解卷积方法难以适应工业现场复杂环境下故障冲击增强的需求。针对该问题,提出了一种基于信号子空间的... 解卷积方法已广泛应用于振动信号的故障冲击提取。然而设备运行工况复杂多变、故障特征周期难以准确预知以及随机冲击干扰,使得当前的解卷积方法难以适应工业现场复杂环境下故障冲击增强的需求。针对该问题,提出了一种基于信号子空间的新型盲解卷积方法。该方法通过奇异值分解(SVD)方法将测试信号空间分解,分离各子空间,在此基础上通过稀疏编码收缩抑制子空间噪声,以脉冲稀疏指数为指标筛选有效子空间,最后迭代实现故障脉冲提取。轴承变转速仿真试验和列车轴承试验结果表明,该方法不仅可以有效消除随机冲击和噪声,避免能量对子空间筛选的影响,而且在缺乏准确的故障特征周期情况下仍能实现故障脉冲的准确提取。 展开更多
关键词 盲解卷积 奇异值分(SVD) 最小熵卷积 变转速
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基于复信息量的频域多通道盲解卷积算法 被引量:4
20
作者 许海翔 丛丰裕 史习智 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第3期278-283,共6页
基于复信息量,发展了一种频域多通道盲解卷积算法。第一阶段,将频域内复变量的伪协方差矩阵融入到分离算法中,能完全实现非线性不相关,从而使得算法性能得到显著提高。第二阶段,通过Kullback-Leibler(KL)距离来解决次序不确定性问题。... 基于复信息量,发展了一种频域多通道盲解卷积算法。第一阶段,将频域内复变量的伪协方差矩阵融入到分离算法中,能完全实现非线性不相关,从而使得算法性能得到显著提高。第二阶段,通过Kullback-Leibler(KL)距离来解决次序不确定性问题。将复变量出现的频度与复变量幅值的均匀分布相结合的复变量概率密度函数能更加准确地计算KL距离,使得该方法的性能得到改善。空旷场地下的仿真试验证明了所提出的算法更加有效。 展开更多
关键词 多通道盲解卷积 伪协方差矩阵 复变量概率密度函数 KL距离
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