盲解卷积的机械振动信号分离技术
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    摘要:

    针对机械振动信号往往是多个信号卷积混合的结果,阐述了卷积混合的模型和原理。利用扩展的H-J网络结构,给出了在线实时的盲解卷积迭代算法,并通过仿真实验验证了算法的有效性和准确性。该法与传统傅立叶变换频谱分析相比,能获得更多的振源振动信息,可更准确地进行机械故障诊断。

    Abstract:

    The application of blind source separation (BSS) to the mechanical vib ration signal processing provides a new technique for mechanical fault diagnosi s. Mechanical vibration signals in practice can be viewed as sums of differently convolved source. For this characteristic, based on the convolution model and b asic theories of blind deconvolution (BD), a BD method online real time proc es sing technique using the extended HJ network framework was proposed. The effec t iveness and accuracy of the BD algorithm was verified by the numerical simulatio n data. Applied to the actually measuring data, the method provides more informa tion about the vibration and diagnoses faults more accurately than the conventio nal Fourier transformation techniques.

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