采用PARAFAC的欠定盲分离中机械振源数估计方法

摘要：

针对复杂机械系统振源数未知的欠定盲源分离(UBSS)问题,为提高欠定盲源分离的性能,提出一种基于平行因子分析(PARAFAC)和核一致诊断(CORCONDIA)的欠定盲源数估计算法.该算法利用二阶非平稳源分离的基本思想,将中心化传感器数据分成不重叠的数据块,计算各数据块的单一时延协方差矩阵并叠加成三阶张量,即平行因子模型.利用核一致诊断算法估计PARAFAC 模型的最佳组分数,从而得到机械系统的振源数.仿真实验结果表明:该算法可从非平稳欠定混合信号中准确估计振源数目.将所提算法应用于多机振动源实验,结果进一步验证了该方法的有效性.

关键词：振源估计、平行因子分析、核一致诊断、欠定混合、盲源分离

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.6

资助基金：国家自然科学基金资助项目51675258,51261024,51075372;机械传动国家重点实验室开放基金资助项目SKLMT-KFKT-201514;南昌航空大学研究生创新专项基金资助项目YC2016050

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：337-342