【摘 要】
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在复杂机械故障诊断和振动分析中,我们所能观察到的特征信号往往是多种源(包括噪声)引发的混合结果.因此,辨识表征各种状态变化的特征信号以及分离出噪声是非常重要的.以往的
【机 构】
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国防科学技术大学机电工程与自动化学院机电工程研究所,长沙410073
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在复杂机械故障诊断和振动分析中,我们所能观察到的特征信号往往是多种源(包括噪声)引发的混合结果.因此,辨识表征各种状态变化的特征信号以及分离出噪声是非常重要的.以往的研究中,大多假定噪声是高斯分布的,并采用线性辨识方法来检测特征信号.但实际的复杂系统的响应,往往受到非高斯噪声的影响,因而再采用线性建模技术将存在一定的局限.最近,发展起来的独立分量分析(ICA)方法对于非高斯噪声分布的信号检测与辨识问题提供了解决方案.本文简要分析了ICA方法的基本原理.在此基础上探讨了ICA在故障特征信号检测与分离中应用前景.本文是在初步工作基础上的介绍性文章,以引起国内学者对ICA的进一步关注.
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