噪声环境下机械故障源的盲分离

被引：23

作者：

李志农 ^{[1
]}

郝伟 ^{[1
]}

韩捷 ^{[1
]}

何永勇 ^{[2
]}

褚福磊 ^{[2
]}

机构：

[1] 郑州大学振动工程研究所

[2] 清华大学精密仪器与机械系

来源：

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

故障诊断; 盲源分离; 小波消噪; 独立分量分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH17 [机械运行与维修];

学科分类号：

摘要：

在机械故障盲分离中,传感器所获得的信号常常受到未知的不同类型的噪声干扰,忽略噪声的影响往往产生很差的分离效果。为克服此不足,结合小波变换和盲源分离,提出了一种在未知强背景噪声环境下的机械故障源分离方法,即小波消噪-BSS-小波消噪方法,仿真和实验结果表明该方法是有效的。

引用

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页数：4

共 4 条

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