文献类型：期刊文章

作　　者：毋文峰[1] 陈小虎[1] 苏勋家[1]

机构地区：[1]中国人民解放军第二炮兵工程学院5系,西安710025

出　　处：《机械工程学报》

基　　金：总装备部预研重点基金资助项目

年　　份：2011

卷　　号：47

期　　号：4

起止页码：12-16

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20111413897972)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：盲源分离是机械设备复合故障诊断的一种有效方法,经验模式分解是非平稳信号分析的有力工具,它将非线性、非平稳信号分解成为一系列线性、平稳的本征模函数信号。在机械故障信号盲分离中,单通道机械信号盲分离是一个病态问题。针对单通道机械信号盲分离的困境,综合盲源分离和经验模式分解各自的优点,提出基于经验模式分解的单通道机械信号源数估计和盲源分离方法。针对单通道机械观测信号进行经验模式分解,并将单通道信号和其本征模函数组成多维信号,利用奇异值分解估计机械源数目,根据源信号数目重组多通道机械混合信号,并利用FastICA算法实现机械信号的盲分离。将该方法应用于轴承和齿轮的仿真研究,正确分离出轴承和齿轮源信号,仿真研究表明,它能很好地解决单通道机械信号的源数估计和盲源分离难题。

关 键 词：盲源分离 独立成分分析  FASTICA 经验模式分解 奇异值分解

分 类 号：TH165.3]