【摘 要】
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由于旋转机械在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号且含有很强的噪声,常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对设备的状态监测和故障诊断造成了很大的困难。
【机 构】
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兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,洛阳师范学院物理与电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50875118,51165019）, 甘肃省教育厅硕导基金资助项目（0903-11）
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由于旋转机械在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号且含有很强的噪声,常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对设备的状态监测和故障诊断造成了很大的困难。针对这一问题,介绍了盲源分离基本原理和方法,指出源分离算法在脉冲噪声环境下失效。针对强脉冲噪声环境下的混叠振动信号,首先,通过中值滤波降噪方法对振动信号进行降噪;然后,通过盲源分离算法对降噪后的信号分离;最后,利用该方法对实测混叠转子振动信号成功实现了降噪和故障信号分离。仿真结果验证了提出方法的有效性。
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