機械復(fù)合故障診斷的二階盲辨識方法研究.pdf

1、機械復(fù)合故障的故障特征之間相互干擾，識別并分析的難度較單故障要大很多，本文為此深入研究了基于二階統(tǒng)計量的盲源分離算法，將其應(yīng)用于機械復(fù)合故障診斷中。對復(fù)合故障的盲分離過程中可能存在的問題進(jìn)行了分析，并提出解決思路。具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)研究了多個機械故障信號的混合機理，對機械常見故障部件的振動信號特點進(jìn)行了闡述，結(jié)合二階盲分離算法的假設(shè)前提驗證了機械混合信號的可分離性;
　　(2)針對混合信號的混合模型未知的問題，提

2、出了調(diào)整權(quán)值的二階盲辨識的機械盲信號的混合矩陣求解方法，調(diào)整權(quán)值的二階盲辨識方法是原始二階盲辨識方法的改進(jìn)算法，估計出的信號與源信號相似度更高，本文對該算法在機械領(lǐng)域中的應(yīng)用效果進(jìn)行了分析;
　　(3)由于一般盲源分離算法不具備估計故障源數(shù)的能力，觀測維數(shù)不足時，能夠提取出的源數(shù)信息更少，本文為此提出了基于多元小波包的欠定源數(shù)估計方法，通過多元小波包分解得到包含源數(shù)信息的組合向量，進(jìn)一步用奇異值分解獲得反應(yīng)源數(shù)信息的特征分布，最后