后非线性马尔科夫算法应用于振动信号提取

赵立权; 蔡帮贵

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后非线性马尔科夫算法应用于振动信号提取

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实际环境中通过传感器检测到的设备状态信号往往是非线性混合信号;而设备状态信号是设备故障诊断的基础,因此从混合信号中分离出设备状态信号极其重要.现有线性独立分量分析方法分离效果并不理想,对此提出将后非线性马尔科夫盲源分离算法应用于设备状态信号提取.为验证算法有效性,将直升机齿轮箱振动信号的非线性混合信号进行分离实验.实验结果表明算法能有效分离出轴承故障振动信号,为进一步提高故障诊断准确性和方便性提供了帮助.

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来源
《科学技术与工程》 |2014年第2期|127-130|共4页
作者
赵立权; 蔡帮贵;
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作者单位

东北电力大学信息工程学院,吉林132012;

东北电力大学信息工程学院,吉林132012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
非线性独立分量分析; 马尔科夫; 故障诊断; 盲源分离;

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