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多分量调频信号源混合相交非正交联合对角化盲分离

2015-08-07李纪永李舜酩田国成陈晓红

振动工程学报 2015年4期
关键词:故障信号方法

李纪永,李舜酩,田国成,陈晓红,王 勇

(1.南京航空航天大学能源与动力学院,江苏南京210016;2.山东中实易通集团有限公司,山东济南250000;3.南京航空航天大学理学院,江苏南京210016)

多分量调频信号源混合相交非正交联合对角化盲分离

李纪永1,李舜酩1,田国成2,陈晓红3,王 勇1

(1.南京航空航天大学能源与动力学院,江苏南京210016;2.山东中实易通集团有限公司,山东济南250000;3.南京航空航天大学理学院,江苏南京210016)

针对多分量调频信号源混合相交时频分布盲分离,提出白化-均匀加权非正交联合对角化(Whitening-Uniformly Weighted Exhaustive Diagonalization using Gauss iteration,简称W-UWEDGE)方法估计混合矩阵。白化对相关信号去冗余处理,无需约束源信号概率密度形式,仅限制源之间整个时频面上无完全重合成分,非正交联合对角化则针对复数域。首先将非正交联合对角化可辨识性从时延平面推广至二次型时频平面,然后利用基于白化处理的梯度范数选择自项时频点(auto-time frequency point),进而利用均匀加权近似联合对角化方法估计混合矩阵,分析Amari error值随信噪比及时频矩阵个数的变化规律,与针对混合信号时间历程及时频分布的两类分离方法进行性能比较,显示出所提盲分离方法的优越性。最后应用于转子运行状态识别与齿轮复合故障源分离。仿真与实验数据分析表明所提出方法分离多分量调频相关源的有效性。

多分量调频信号;二次型时频分布;白化;非正交联合对角化;盲源分离

引 言

盲源分离中,ICA(Independent Component A-nalysis)通常假设源信号之间统计独立,且对于相互独立的高斯信号,经过正交变换仍然为高斯信号,不能得到正确分离。……

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