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基于盲分离理论的设备动态信号特征提取方法

被引量 : 1次 | 上传用户：poiuytrewq444

【摘 要】

：

机械设备工作现场通常环境恶劣,从传感器采集到的信号是含有其他噪声的混合信号,有效的故障特征往往被淹没,使故障难以诊断和识别。本文以旋转机械为研究对象,研究基于盲源分离理论的机械设备振动信号特征提取方法。首先介绍了盲源分离理论(Blind Source Separation,BSS),它在源信号完全未知的情形下,通过独立成分分析算法(Independent Component Analysis,IC

【作 者】

：

刘晨 

【机 构】

：

长安大学

【发表日期】

：

2017年01期

【关键词】

：

盲源分离 机械设备 动态信号 特征提取 

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机械设备工作现场通常环境恶劣,从传感器采集到的信号是含有其他噪声的混合信号,有效的故障特征往往被淹没,使故障难以诊断和识别。本文以旋转机械为研究对象,研究基于盲源分离理论的机械设备振动信号特征提取方法。首先介绍了盲源分离理论(Blind Source Separation,BSS),它在源信号完全未知的情形下,通过独立成分分析算法(Independent Component Analysis,ICA)从混合信号中估计出源信号。其次介绍了ICA和约束独立分量分析算法(constrained Indep

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