基于振动信号盲源分离和稀疏成分分析的风电机组齿轮箱故障诊断方法.pdf
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本发明公开了一种基于振动信号盲源分离和稀疏成分分析的风电机组齿轮箱故障诊断方法。本发明主要包括三部分的算法:一是基于经验模态分解(EMD)、奇异值分解(SVD)和K均值聚类(K‑Means)的源信号数目估计算法;二是基于模糊C均值聚类(FCM)的混叠矩阵估计算法;三是基于最小化l
基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法.pdf
本发明公开了一种基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法,涉及齿轮箱故障诊断方法技术领域。所述方法利用单个加速度传感器采集齿轮箱振动信号;对采集的信号进行SVD降噪处理;将降噪处理后的信号进行EEMD信号分解,分解为多路IMF分量及残余分量;重构信号,进行源数估计,估计出源信号数量;根据源数估计的结果,基于方差提取若干路方差较大的IMF分量,重构信号;应用JADE盲源分离方法对提取的IMF分量进行求解,估计出源信号;进行频谱分析,即可提取出信号的特征频率,完成齿轮箱的复合故障诊断。该方法原理简单,算法容易实现
基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法.pdf
本发明公开了一种基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法,包括:获取混合生猪音频信号;构建欠定盲源分离模型;基于所述欠定盲源分离模型对所述混合生猪音频信号进行稀疏化以及单源点提取,获取单源点;基于所述单源点获取估算混合矩阵;基于所述欠定盲源分离模型与所述估算混合矩阵获取源信号;对所述源信号的音频质量进行测量。本发明能够较为有效地分理出混合猪声信号的各源信号分量,为混合生猪音频的特征提取提供了新方案,有助于生猪的健康养殖。
一种基于源信号时域相对稀疏性的胎儿心电盲分离方法.pdf
本发明提供了一种基于源信号时域相对稀疏性的胎儿心电盲分离方法,包括以下步骤:首先从母亲腹部体表分两路采集母亲和胎儿心电相互混叠的母亲胎儿混合心电信号,然后对采集到的母亲胎儿混合心电信号进行预处理,包括矫正信号的基线漂移,滤除50Hz工频干扰,滤除高频肌电信号干扰等,在经过预处理的母亲胎儿混合心电信号中对母亲心电和胎儿心电信号分别进行定位,然后搜索母亲心电和胎儿心电相对稀疏的时间段,最后利用以矩阵的广义特征分解为基础的盲源分离算法将母亲心电信号和胎儿心电信号分离。本发明解决了母亲心电信号和胎儿心电信号时域和
一种基于网格和密度聚类的稀疏源信号盲分离方法.pdf
本发明公开了一种基于网格和密度聚类的稀疏源信号盲分离方法,所述的将两个传感器信号的混合模型扩展为M个传感器信号的混合模型并进行短时傅里叶变换,得到传感器信号的瞬时混合模型;所述的找出聚类中心,做为混合系数的估计。采用均匀划分的方式,将α‑δ平面离散化,将密度最大的N个网格作为混合系数;所述的恢复源信号;所述的对于时频域中的每一个时频点,最多可以有M个源信号的值不为零;所述的用求最小L