【摘 要】
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机械噪声故障特征提取的难点在于观测信号具有较小的信噪比,本文利用盲分离方法从观测信号中提取待监测源信号功率谱.为解决盲分离算法中未知源信号数目估计问题,使用奇异值
【机 构】
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上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室(上海)
【出 处】
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2002年全国振动工程及应用学术会议
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机械噪声故障特征提取的难点在于观测信号具有较小的信噪比,本文利用盲分离方法从观测信号中提取待监测源信号功率谱.为解决盲分离算法中未知源信号数目估计问题,使用奇异值分析法确定实际声源数目,并采用偏奇异值分析法从观测信号中选取最大信息墒信号进行盲分离,使用二阶盲分离算法对观测的混合信号进行盲分离,该法通过联合近似对角化功率谱矩阵来提取待监测源噪声谱特征.提出的算法具有较小的计算量,能够消除临近机器或部件辐射噪声的干扰,分离信号具有较小的失真,有效提取了机械噪声故障特征.电机噪声谱分离实验验证了算法的有效性.
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