典型文献
多故障源混合信息的特征分离与精确辨识
文献摘要：
多故障源的耦合问题,一直以来都是诊断领域面临的最大难题之一,能否实现多源信号解耦将直接影响故障诊断的准确性.在信源卷积混合的前提下,以多通道反卷积理论为基础,首先研究多故障源混合信息的特征分离方法.接着借助卷积混合后的仿真信号,研究反卷积系统的关键参数——初始滤波器长度对分离效果的影响.进而提出一种自适应的多源信息分离方法.为了确定分离系统的输入通道数量,基于小波分析与奇异值分解完成信号的源数估计;再通过设定滤波器长度的迭代区间,计算出不同参数下分离系统输出信号的时域指标,并自动选取最佳长度使得分离结果最优.最后,经滚动轴承的复合故障实验和多故障并发的工程数据验证,表明该方法在设定的滤波器长度范围内,能够根据信号的差异性自动寻优最佳参数,并成功分离出原始信号中隐含的各个故障源信息,实现机械故障的精确辨识.
文献关键词：
故障诊断;卷积混合;反卷积;特征分离;多源耦合
中图分类号：
作者姓名：
张建宇;王国峰;杨洋
作者机构：
北京工业大学 材料与制造学部 北京市先进制造技术重点实验室,北京 100124;北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心,北京 100124;北京金风科创风电设备有限公司,北京 100176
文献出处：
引用格式：
[1]张建宇;王国峰;杨洋-.多故障源混合信息的特征分离与精确辨识)[J].噪声与振动控制,2022(01):88-94
A类：
B类：
多故障,故障源,混合信息,特征分离,源信号,信号解耦,信源,卷积混合,多通道,反卷积,先研,分离方法,滤波器,分离效果,多源信息,分离系统,输入通,通道数,于小波,小波分析,奇异值分解,源数估计,同参数,输出信号,时域指标,自动选取,滚动轴承,复合故障,工程数据,数据验证,最佳参数,功分,中隐,机械故障,多源耦合
AB值：
0.389047
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
