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基于盲源分离技术的故障特征信号分离方法
被引:34
作者
:
吴军彪
论文数:
0
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0
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0
机构:
上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室
吴军彪
陈进
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0
机构:
上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室
陈进
论文数:
引用数:
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机构:
伍星
机构
:
[1]
上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室
来源
:
机械强度
|
2002年
/ 04期
关键词
:
故障诊断;
盲源分离;
信号采集;
特征提取;
D O I
:
10.16579/j.issn.1001.9669.2002.04.004
中图分类号
:
TP14 [自动信息理论];
学科分类号
:
摘要
:
信号采集过程中 ,传感器测量到的信号是实际振动信号在此测量方向的投影值 ,由于其他不相干振源的影响 ,测量信号由多个振动信号成分组成。在分析多振源信号混合模型的基础上 ,采用盲源分离技术分离不同的振源信号 ,讨论分离结果的广义初等相等性质的影响 ,研究估计振源数目的方法和选取测量信号的方法 ,利用二阶特征矩阵联合近似对角化算法 ,从测量信号中分离故障特征源信号。该算法可减小信号采集不当造成的影响 ,有效提高特征信号的提取
引用
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页码:485 / 488
页数:4
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[1]
机械设备振动监测与故障诊断.[M].陈进主编;.上海交通大学出版社.1999,
[2]
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;
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机构:
上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室!上海
史习智
.
上海交通大学学报,
2001,
(08)
:1155
-1158
[3]
声近场综合试验解析技术及其在车外噪声分析中的应用
[J].
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机械工程学报,
1998,
(05)
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