【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的信噪比较小.将盲分离技术引入噪声故障特征提取,通过声源信号的相互独立性质,使用二阶盲分离算法从观测的混合信号中提取独立声源
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金 (5 0 0 75 0 5 2 );北京市光电转换装置与噪声信号处理技术实验室资助项目
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机械噪声故障特征提取的难点在于观测信号的信噪比较小.将盲分离技术引入噪声故障特征提取,通过声源信号的相互独立性质,使用二阶盲分离算法从观测的混合信号中提取独立声源信号,然后,通过随机噪声与有效信号在多尺度空间中模极大值的不同传播特性,使用小波模极大值法提取有效信号特征.该算法不仅消除了临近机器或部件辐射噪声的干扰,还消除了随机噪声的干扰,有效提取了机械噪声故障特征.电动机噪声特征提取实验验证了上述算法的有效性.
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