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独立分量分析的重盲分离研究及其在机械故障诊断中的应用

黄立坤  
【摘要】:独立分量分析(independent component analysis, ICA)是上个世纪末发展起来的一种新的信号处理方法。它属于盲源分离方法中的一个特殊方法被广泛应用于机械振动信号处理、生物医学信号的处理、通信、陈列信号处理、语音信号处理等领域,并取得良好的效果。 简而言之,独立分量分析的功能是通过优化算法将由多个源信号线性混合而成的混合信号进行分解。它在盲源分离的基础上假设源信号互相独立,并以特定的优化算法为手段将源信号逐个提取出来。ICA由盲源分离发展而来故又称为盲分离。ICA在信号特征的提取,微弱信号提取方面有很好的效用。本课题对ICA的相关知识、原理、应用方法等进行了详细介绍以说明ICA功能的可能性,并通过理想化的仿真实验以验证它的可行性。 任何方法都有它的优缺点,独立分量分析也不例外。优点应以继承,缺点则应予创新。本课题正是针对独立分量分析方法的一个缺点(通道数不能少于源信号数)进行了尝试性突破研究,提出了重盲分离方法(Re-ICA)并取得了成功。本研究将独立分量分析与最经典的频域分析方法进行结合,依据频谱分析来虚拟通道以实现测量通道数目的增加,再进行独立分量分析。该方法并没有脱离ICA的本质,却一定程度上克服了上述ICA的缺点。本研究通过仿真与实际的应用证明了这一创新方法的可行性,希望课题的研究成果能够推广应用到其它相关的领域。


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