【摘 要】
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针对基于遗传算法的机械故障源分离（GA-BSS）方法存在的不足和量子遗传的独特优势,提出了基于量子遗传的机械故障盲源分离（QGA-BSS）方法,并与传统的GA-BSS方法进行了比较。仿真结
【机 构】
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南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,汕头大学广东省数字信号与图像处理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51265039、51075372、50775208）, 江西省教育厅科技计划项目（GJJ12405）, 湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室开放基金项目（201204）, 广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放基金项目（2014GDDSIPL-01）
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针对基于遗传算法的机械故障源分离（GA-BSS）方法存在的不足和量子遗传的独特优势,提出了基于量子遗传的机械故障盲源分离（QGA-BSS）方法,并与传统的GA-BSS方法进行了比较。仿真结果表明,提出的方法优于GA-BSS方法,尤其是在快速收敛性方面,避免了GA-BSS方法早熟收敛,同时也大幅度地减少了计算量。将提出的方法应用到轴承故障分离中,能很好地提纯出轴承故障特征。实验结果证明,提出的QGA-BSS方法是有效的。
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