状态监测非平稳信号研究:小波与独立元方法

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状态非平稳信号是故障诊断的重要依据,在状态监测中是远未成熟的关键问题.状态非平稳信号可以表征某些故障的存在,表征它的特征量也会发生变化,因此只要故障源存在,这种故障的信息就会通过信号特征信息表现出来.该文结合理论和实际应用详细论述了非平稳状态信号特征信息抽取和故障信号分离.传统的统计信号处理有三个基本假设:线性,高斯性和平稳性,而现代信号处理则以非线性、非高斯性和非平稳性作为分析与处理的对象.工程设备运行存在着大量的非平稳动态信号,故障发生导致动态信号非平稳性的出现,因此非平稳性可以表征某些故障的存在.该文基于信息论,统计学理论,小波理论,运用独立元(ICA)分析和多传感器数据融合等现代数字信号处理的方法,对状态监测中振动低频信号,高频信号,强噪声背景信号的非平稳成分时-频特征信息提取和混合信号分离展开研究.故障信号特征信息的抽取,也称为故障信号分离,涉及到如何用尽可能少的数据表征最大的信息的问题.这是信号处理、模式识别领域的关键问题.信号在小波域的表征是稀疏的,因此小波变换具有降维特性.该文从空间变换和信息熵的角度,在小波域内消除冗余信息,去相关,提取非平稳信号的特征信息;运用独立地分析和小波消噪的多传感器数据融合模型对多传感器观测信号进行分离,实际也是去相关的过程,进而达到故障信号分离的目的.针对状态监测非平稳信号特征信息抽取,该文从理论和实际做了深入研究.
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