论文信号盲源分离中经验模式分解应用是适合不知如何写分离方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于分离的句子爱情句子论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：设备复合故障诊断的惯用方法为盲源分离,在诊断故障过程中通常可利用经验模式分解的方法将非线性的信号转变为线性信号,或将不平稳的本征模函数信号转换平稳,进而实现设备故障的盲源分离.本文试通过分析单通道信号盲分离的不足,找出解决方法,并提出了新的利用经验模式进行盲源分离的方法及该方法的实际应用.
关键词：盲源分离； 经验模式分解； EMD
盲源分离作为设备故障监测和分析的实用方法,在实际操作中,其分离过程中提出的假设多存在着一定的问题,其中欠定盲源分离为主要存在的问题.许多国外学者如DAVID、LI、FABIAN、L?等试图使用不同的方法对这一问题进行完善,但结果都不理想.我国学者申永军等人也研究出解决欠定盲源分离这一问题的方法,但也无法完全解决.本文在借鉴现有研究成果基础上,提出一种新的盲分离算法,即基于经验模式分解的单通道信号盲分离算法,有效的解决了前有研究成果存在的不足之处.
一、经验模式分解的理论阐释
经验模式分解是一种将非线性信号和非平稳信号分解为线性信号和平稳本征模函数的分解方法,这种方法可进行自适应分解,由美国国家宇航局的HUANG最早提出.本征模函数是IMF信号频率成分只有一个成分的信号,其EMD应用与通常情况下的IMF信号呈现方式不同,会产生伪IMF,利用经验模式分解方法则可避免伪IMF的混入.
二、何为盲源分离
若源信号和传输通道的参数都不明确,将源信号统计特征输入,就可通过观测来使源信号的独立成分得到恢复,这种方法被称作盲源分离.
三、利用EMD进行的欠定盲分离
故障盲分离的过程中会出现源信号数目多于多通道观测信号数目的现象,这种现象被称为欠定盲分离,当此现象出现时,需要找出更合适的故障欠定盲分离方法来解决,可通过对单通道的故障信息来解决设备故障盲分离,这时EMD信号会自适应地分解,形成线性且平稳的IMF信号.由此可看出,基于EMD的欠定盲分离可有效解决故障盲分离过程中出现的源信号数目多于观测信号的现象,是一种有效可靠的盲分离方法.
1.基于EMD的源数估计方法
此算法需要以估计系统源信号数为前提进行计算,并以此来完成单通道信号盲源分离.
2.Bayesian 信息准则
Bayesian 信息准则是MINKA根据贝叶斯模型提出的一种估值真实维数的准则,全称为Minaka Bayesian 选择模型.此准则是为了找到代价函数的最大序号k 等于 n.
本文的振动源数估计研究,就可利用Bayesian信息准则可进行非高斯信号分析的优点进行.
3. 利用经验模式分解进行盲分离的方法
欠定盲分离向普通盲分离转化的方法为,单通道信号x（t）与其IMF组合出一个新的多维信号,本文中利用经验模式分解进行盲分离的分解方法就是在此基础上提出的,具体的步骤有：利用EMD分解进行单通道信号监测、源数估计、新多维信号的合成以及运用FastICA算法来实现盲信号分离.
四、利用经验模式分解经行盲分离的实际应用
此方法可运用与设备中,以轴承和齿轮支撑的旋转零件的故障监测与分析,具体EMD检测监测单路信号,并以此获取IMF分量.
1.估计故障源信号数的具体方法
可通过观测单通道信号和其本征模函数来得到新多维信号,其次分解矩阵奇异,最后利用Bayesian信息准则判断出之前假设故障源信号是否正确,进而确定故障.
2.在EMD基础上进行故障盲分离
分离信号与盲信号在实际检测中会有不确定的情况出现,这时就要利用EMD进行确定.利用EMD进行故障盲源分离的方法可更深层次发掘单通道信号的内含,为具体的盲源分离的应用提供了便利,从而更高效的将源信号分离出来.这种基于EMD的故障盲源分离方法不仅可用于轴承和齿轮故障的盲源分离,在设备盲信号检测的实际操作中也可使用该方法.
五、结语
1.利用EMD的估计单通道信号源数和盲分离的方法,是盲源分离和经验模式分解二者的结合体,此方法通过对单通道信号的分解,组成新的多为信号,使欠定盲源分离这个缺陷得到弥补,同时将单通道信号更深入的情况展现出来,十分利于盲源分离信号.
2.EMD可准确地分解非线性为线性、非平稳信号为平稳,因此利用EMD进行盲源信号分离,可将盲信号分离过程中可能产生的问题有效解决.因此基于EMD的的盲源信号分离方法的应用,在故障盲源分离的应用领域是具有创新意义的举措.
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作者简介：刘伟（1981-12-28）,男,汉族,河南商丘人,助教,郑州铁路职业技术学院,研究方向：通信与信号处理.
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