基于局域均值分解的机械故障欠定盲源分离方法研究

摘要：

结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和盲源分离各自的特点,提出一种基于局域均值分解的欠定盲源分离方法.该方法利用LMD对观测信号进行分解,得到一系列的生产函数分量,将所得到的生产函数(Production functions,PF)分量和原观测信号组成新的观测信号.对构成的新观测信号进行白化处理和联合近似对角化,得到源信号的估计.该方法能有效解决传统的盲源分离方法要求源信号满足非高斯、平稳和相互独立的假设,且要求观测信号数多于源数的不足等问题.仿真结果表明,所提出的方法是有效的,在处理非平稳信号混合的欠定盲分离方面,比传统时频域的盲源分离方法得到了更好的分离效果.将提出的方法应用到滚动轴承的混合故障分离中,试验结果进一步验证该方法的有效性.

关键词：局域均值分解、盲源分离、欠定混合、故障诊断

所属期刊栏目：47

分类号：TH17;H165+.3;TN911.7;TP206+.3

资助基金：国家自然科学基金50775208,51075372;河南省教育厅自然科学基金2006460005,2008C460003

在线出版日期：2011-07-21（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：97-102