论文部分内容阅读
本文介绍了非线性信号盲分离模型,在研究ICA算法的基础上,提出了一种改进粒子群算法与非线性ICA结合进行信号分离的算法.将ICA技术与故障诊断相结合,利用基于改进粒子群算法的非线ICA分析方法对实验室测取的齿轮箱故障信号进行了分离,分离结果表明,经ICA分解后故障信息明显增强,然后对分离后的信号利用小波包进行了特征提取.结果表明了本文算法在分离精度和稳定性能上取得了较好的效果.