盲源分離算法的研究及其在故障檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、盲源分離(BSS)是利用源信號(hào)間的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性，在源信號(hào)和混合通道都是未知的條件下，僅由觀測(cè)信號(hào)分離出各源信號(hào)的過程，也稱獨(dú)立分量分析（ICA）。經(jīng)典的獨(dú)立分量分析雖然僅用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性就可以分離盲信號(hào)，但分離結(jié)果具有不確定性。而機(jī)械故障信息中存在其他如頻率特征等先驗(yàn)知識(shí)，本文主要結(jié)合這些先驗(yàn)信息，使算法的分離結(jié)果具有確定性，并將其應(yīng)用于軸承的故障診斷中。
　　研究了基于主分量分析（PCA）的降維解相關(guān)理論，得出對(duì)信號(hào)進(jìn)行基于主分量

2、分析處理，能減小它們的相關(guān)性。研究了獨(dú)立分量分析算法中不同目標(biāo)函數(shù)的選取準(zhǔn)則，并證明在一定條件下這些準(zhǔn)則是等價(jià)的。比較了將峭度和負(fù)熵分別作為非高斯性測(cè)度的理論效果，結(jié)果表明基于負(fù)熵的快速獨(dú)立分量分析算法的魯棒性優(yōu)于基于峭度的。本文后續(xù)算法都是基于負(fù)熵的快速獨(dú)立分量分析算法進(jìn)行改進(jìn)的。
　　簡(jiǎn)要概述了獨(dú)立分量分析算法的缺陷，為克服這些缺陷，提出一種帶參考信號(hào)約束的獨(dú)立分量分析算法。研究了約束獨(dú)立分量分析（CICA）的基本數(shù)學(xué)模型與原

3、理。介紹了參考信號(hào)構(gòu)造原則和相似性測(cè)度方法。編寫了 CICA算法的MATLAB程序。在此，本文選取與待提取信號(hào)頻率相同的脈沖信號(hào)作為參考信號(hào)，以均方誤差作為相似性測(cè)度的方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，仿真實(shí)驗(yàn)表明約束獨(dú)立分量分析算法能夠很好地分離出待提取信號(hào)。同時(shí)引用美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果能夠很好地提取出故障信號(hào)。
　　為進(jìn)一步證明約束獨(dú)立分量分析算法在盲源分離中的有效性，本文搭建了軸承故障檢測(cè)平臺(tái)。用線切割的方法分別