基于最优匹配跟踪算法的单通道机械信号盲源分离

在形态学滤波的基础上,结合匹配跟踪算法(Matching Pursuit,MP)和盲源分离算法(Blind Source Separation,BSS)各自的特点,提出了一种基于最优匹配跟踪信号分解的欠定盲源分离算法。利用MP算法将非线性信号通过投影分解,在分解过程中利用遗传算法寻找最优原子,有效提高了算法匹配的精度和效率。将所得到的匹配分量和滤波后的原始观察信号组成新的多维信号,解决了单通道信号盲分离的欠定问题。利用快速核独立分量分析(Fast Kernel Independent Component Analysis,FastKICA)算法实现信号的盲分离,并分析了分离的不同源信号对于故障的贡献率。将该方法用于仿真信号和实际的轴承试验的信号,试验结果表明算法能够很好地解决单通道信号的盲分离难题。