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基于频域盲解卷积的机械设备状态监测与故障诊断

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振动与冲击 2012年第12期31卷 34-41页

作者：潘楠伍星迟毅林柳小勤刘畅昆明理工大学机电工程学院昆明650093

在频域盲解卷积(FDBD)模型的基础上,重点论述了其在工程信号特征提取中的关键技术:抑制循环—部分卷积误差的方法、次序不确定性的消除方法以及复数域盲分离算法的原理和应用。针对复杂环境或复杂机械设备结构中声、振信号的特征提取,... 详细信息

在频域盲解卷积(FDBD)模型的基础上,重点论述了其在工程信号特征提取中的关键技术:抑制循环—部分卷积误差的方法、次序不确定性的消除方法以及复数域盲分离算法的原理和应用。针对复杂环境或复杂机械设备结构中声、振信号的特征提取,全面综述了频域盲解卷积技术在机械设备状态监测和故障诊断中的研究现状,利用声学实验验证了其实际应用价值。最后指出了未来需要进一步研究的主要问题。

关键词：频域盲解卷积机械故障诊断循环—部分卷积误差复数盲分离算法次序不确定性

基于JADE算法的地震资料随机噪声盲分离方法研究

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地学前缘 2011年第3期18卷 302-309页

作者：郭科陈聆陈辉杨威成都理工大学数学地质四川省重点实验室四川成都610059

独立分量分析是近年由盲信号理论发展起来的一种新的多维信号处理方法,在没有先验信息的情况下,能够实现源信号的分离。地震资料中常常包含随机噪声,它是由各种不可预知因素综合作用而成,无统一规律。文中将ICA应用于去除随机噪声问题,... 详细信息

独立分量分析是近年由盲信号理论发展起来的一种新的多维信号处理方法,在没有先验信息的情况下,能够实现源信号的分离。地震资料中常常包含随机噪声,它是由各种不可预知因素综合作用而成,无统一规律。文中将ICA应用于去除随机噪声问题,在对地震数据特点进行分析的基础上,建立了随机噪声盲分离的ICA模型,并对其假设条件和固有不确定问题进行了深入分析,利用文中改进的稳健预处理算法,先去除加性高斯白噪声,然后将预处理后的数据采用JADE盲分离算法分离出有效信号和非高斯分布的随机噪声,并建立能够辨识有效信号的准则,解决了ICA分离后次序不确定问题,实现了有效信号的提取。仿真实验和对实际地震资料处理表明文中提出的算法能够有效地去除随机噪声。

关键词：独立分量分析地震资料随机噪声 JADE 次序不确定性

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基于典范相关的频域盲解卷积排序方法

探测与控制学报 2010年第6期32卷 68-73页

作者：向东阳吴正国胡文彪侯新国海军工程大学电气与信息工程学院湖北武汉430033

针对频域盲反卷积中的各频率点盲分离次序不确定性问题,提出了一种基于典范相关的排序方法。根据同一个源信号相邻频率点幅度相关性较高的原理,将每个频率点与分离出的邻近频率点进行幅度典范相关,以相邻频率点幅度向量及其时延之间最... 详细信息

针对频域盲反卷积中的各频率点盲分离次序不确定性问题,提出了一种基于典范相关的排序方法。根据同一个源信号相邻频率点幅度相关性较高的原理,将每个频率点与分离出的邻近频率点进行幅度典范相关,以相邻频率点幅度向量及其时延之间最大的典范相关系数来衡量相邻频点幅度相关程度的大小,再以此为依据进行重新排序。仿真实例表明:该方法与采用简单相关系数和基于信号统计模型的方法相比,能更好地利用相邻频率点幅度之间的相关信息,因而能为各频率点独立分量的排序提供更准确的依据。

关键词：盲信号处理典范相关频域盲解卷积次序不确定性

基于独立分量分析的地震信号随机噪声盲分离方法应用研究

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基于独立分量分析的地震信号随机噪声盲分离方法应用研究

作者：杨威成都理工大学

学位级别：硕士

在地震勘探中,地震信号的去噪比几乎贯穿了当前地震资料处理的每个环节。地震资料信噪比高低,将直接影响地震数据的可靠性以及参数提取的精度。因此如何提高地震资料信噪比越来越成为人们努力的目标。本文主要研究了如何在地震勘探数据... 详细信息

在地震勘探中,地震信号的去噪比几乎贯穿了当前地震资料处理的每个环节。地震资料信噪比高低,将直接影响地震数据的可靠性以及参数提取的精度。因此如何提高地震资料信噪比越来越成为人们努力的目标。本文主要研究了如何在地震勘探数据中消除随机噪声的方法。独立分量分析是近年由盲信号理论发展起来的一种新的多维信号处理方法,在没有先验信息的情况下,将观测信号按照统计独立的原则建立目标函数,通过优化算法将观测信号分解为若干独立成分,从而帮助实现信号的增强与分析。地震信号中常常包含随机噪声,它是由各种不可预知因素综合作用而成,无统一规律。本文将ICA应用于去除随机噪声问题。在详细研究ICA算法的基础上,通过分析实际地震信号的统计特性,将地震信号去噪问题转化为含噪声ICA问题,建立随机噪声盲分离模型。以往的ICA算法未考虑噪声干扰,因此本文提出改进的稳健预白化算法,结合JADE盲分离算法,解决了噪声环境下的ICA问题。根据噪声分布特性,分两个阶段去除不同类型的随机噪声。在预处理阶段去除了加性高斯白噪声。预处理后的数据采用JADE算法,盲分离出有效信号和非高斯随机噪声。在此过程中,本文提出了波形相似系数有效信号辨识准则,很好的解决了地震盲分离后次序不确定性问题,准确的提取有效信号。最后,通过仿真实验和对实际地震数据的处理,得到了满意的分离结果,较好地恢复了有效信号。此外,当实际地震资料加载了较强噪声,信噪比降低的情况下,采用本文算法进行盲分离,同样取得了良好的效果,这也再次验证了本文算法具有良好的稳健性和适应性

关键词：独立分量分析地震资料随机噪声 JADE 次序不确定性

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汽车制动异响盲提取算法及实验研究

汽车制动异响盲提取算法及实验研究

作者：羿泽光昆明理工大学

学位级别：硕士

汽车制动噪声即伴随汽车制动过程中的振动而产生,汽车噪声的一个重要来源就是汽车制动时产生的振颤和尖叫等声音。汽车制动器在制动过程中会产生剧烈的振动和噪声,影响乘员的舒适性及降低有关汽车零部件的寿命;尖锐的制动噪声(尖叫)还... 详细信息

汽车制动噪声即伴随汽车制动过程中的振动而产生,汽车噪声的一个重要来源就是汽车制动时产生的振颤和尖叫等声音。汽车制动器在制动过程中会产生剧烈的振动和噪声,影响乘员的舒适性及降低有关汽车零部件的寿命;尖锐的制动噪声(尖叫)还会严重干扰人们的正常生活。为了降低声源噪声,首先必须定位噪声源,弄清声源产生噪声的机理和规律,然后通过改进机器设计方案和结构,降低产生噪声的激振力,降低发声部件对激振力的响应,从而达到根治噪声的目的。近年来,能够在几乎没有任何先验知识的情况下,从混合信号中恢复或估计出源信号的盲信号处理技术为制动噪声信号的提取提供了一个有力的解决手段。但是传统的盲信号处理手段往往并不适用于制动噪声信号的识别与提取。因此,本论文在多项项目资助下,以盲信号处理理论为基础,围绕实际工况环境下单一及复合制动异响信号的提取,采取理论和实验研究相结合的方式,初步建立了制动异响信号频域盲信号模型及方法,为制动异响特征信号的提取提供了可行的手段。本文首先从工程实际出发,介绍论文的选题背景及研究意义,分别对盲信号处理技术和制动异响处理技术的国内外研究现状进行了较为全面的综述,总结了目前盲信号处理应用于汽车制动异响处理中将面临的问题。在此基础上,本文针对现实存在的问题,对多个研究点进行了细致研究,主要研究内容如下：针对实际路试环境声振信号相互干扰的特点,通过分析预处理手段及频域盲信号处理具体步骤,建立了制动异响信号频域盲提取理论框架,通过计算机仿真验证了其有效性。结合实际工况情况,提出了针对机械卷积混合信号的改进频域盲提取方法及基于参考信号约束的机械信号半盲提取算法。现场实验研究结果显示,这两个算法在现实环境中可有效提取零部件单一故障特征信号。在理论研究的基础上,利用LabVIEW与Matlab混合编程的方式开发了汽车制动异响测试分析系统研究——BPT。经试验台及路试测试验证,该系统可成功提混合信号重的故障特征。其对于预防零部件失效、提高设备运行的可靠性、安全性及有效性,把故障损失降低到最低水平等有着积极的作用。

关键词：汽车制动声学提取盲源分离次序不确定性故障诊断

基于频域盲信号处理的汽车制动异响定位方法研究

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河北科技大学学报 2014年第5期35卷 410-416页

作者：潘楠羿泽光昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500

汽车基础制动器在汽车刹车过程中会产生剧烈的振动和噪声,影响乘员的舒适性,降低有关汽车零部件的寿命;同时,尖锐的制动噪声(尖叫)还会严重干扰人们的正常生活。针对汽车制动异响噪声的治理工作非常重要。总结了汽车制动噪声的产生机理... 详细信息

汽车基础制动器在汽车刹车过程中会产生剧烈的振动和噪声,影响乘员的舒适性,降低有关汽车零部件的寿命;同时,尖锐的制动噪声(尖叫)还会严重干扰人们的正常生活。针对汽车制动异响噪声的治理工作非常重要。总结了汽车制动噪声的产生机理、噪声特点和影响因素,回顾并分析了抑制和防治制动噪声的理论与工程研究进展。针对传统汽车制动异响检测分析方法手段单一、数据处理不便、灵活性差等突出性问题,提出了一种基于声信号频域盲处理的制动异响定位方法,详细介绍了其关键技术:利用动态粒子群优化形态滤波抑制路试背景噪声、使用峭度最大化复数单元固定点算法分离提取复分量、利用改进KL距离解决次序不确定性等。通过实际刹车制动声信号故障提取,验证了该方法的有效性和可靠性。

关键词：汽车制动异响定位频域盲信号处理次序不确定性

基于JADE算法的地震资料随机噪声盲分离方法研究

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