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题名基于稀疏编码的复杂机械振动信号盲分离方法
被引量：3
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作者
王金东
王畅
赵海洋
李彦阳
曹威龙
黄飞虎
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机构
东北石油大学黑龙江省石油机械工程重点实验室
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期168-173,186,共7页
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基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2021E021)。
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文摘
复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳。对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法。盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中相关成分的存在严重影响混合矩阵的估计。对此,首先对观测信号进行短时傅里叶变换,增加信号稀疏性;然后利用稀疏编码筛选出具备直线聚类特性的时频观测点,利用K均值(K-means)聚类法找到聚类中心;最后利用所提筛选规则找到估计的混合矩阵,重构出源信号。通过对往复压缩机故障数据的分析,验证了所提方法有效性。
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关键词
振动与波
盲源分离
相关源
稀疏编码
直线聚类
压缩机故障信号
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Keywords
vibration and wave
blind source separation
related source
sparse coding
straight line clustering
compressor fault signal
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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