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基于低秩约束的旋转机械内激励激发的振源信号分离研究
文献摘要：
随着机械设备向自动化程度更高的方向发展,机械系统变得更加复杂,给基于振动的健康监测带来了巨大的挑战.振源信号分离对于机械系统的噪声控制、准确的状态监测及故障诊断具有重要意义.现有的方法中的关键之一是要已知振源信号的统计特性、源的个数等.但这些有效的特征在工程应用中很难获得.对旋转机械和往复式机械的工作特性进行了分析,发现内部激励激发的信号具有低秩性.并建立了低秩噪声分离模型,提出了一种多低秩约束的振源信号分离方法.仿真信号和试验信号验证了该方法的有效性.与基于独立分量分析的盲源分离(BSS-ICA)方法相比,该方法分离后的振源信号具有更好的分类效果和更低的噪声.
文献关键词：
故障诊断;低秩约束;振动信号;信号分离
中图分类号：
作者姓名：
贺志洋;赵德尊;娄乐;程卫东
作者机构：
北京交通大学 机械与电子控制工程学院,北京 100044;北京计算机技术及应用研究所,北京 100854;北京工业大学材料与制造学部,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]贺志洋;赵德尊;娄乐;程卫东-.基于低秩约束的旋转机械内激励激发的振源信号分离研究)[J].振动与冲击,2022(17):152-159
A类：
B类：
低秩约束,旋转机械,内激励,振源,源信号,信号分离,机械设备,机械系统,健康监测,噪声控制,状态监测,统计特性,往复式,工作特性,内部激励,低秩性,噪声分离,分离方法,独立分量分析,盲源分离,BSS,ICA,分类效果,振动信号
AB值：
0.341019
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