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1、第45卷第5期浙江大学学报(工学版)Vol.45No.52011年5月JournalofZhejiangUniversity(EngineeringScience)May.2011DOI:10.3785/j.issn.1008-973X.2011.05.012基于负熵最大化的机械振源半盲分离方法周晓峰,杨世锡(浙江大学机械工程学系,浙江杭州310027)摘要:为了快速、有效地分离传感器观测信号中的机械振源信号,提出一种负熵最大化的机械振源半盲分离方法.该方法根据目标振源的振动特性构造相应的参考源信号,将参考源信号和分离的目标振源信号的均方误差作为约束条件引入
2、到盲源分离的对照函数中,通过求解约束最优问题,实现目标机械振源信号的分离.试验结果表明,基于负熵最大化的半盲分离方法能快速、有效地分离出目标振源信号,为机械振动信号的监测与故障诊断提供一种新的方法和思路.关键词:盲源分离;参考源信号;机械振源;半盲分离;独立分量分析中图分类号:TN911.7;TH165.3文献标志码:A文章编号:1008-973X(2011)05-0846-05Sem-iblindsourcesseparationofmechanicalvibrationsbaseonmaximizationofnegentropyZHOUXiao-fe
3、ng,YANGSh-ixi(DepartmentofMechanicalEngineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China)Abstract:Inordertoseparatemechanicalvibrationsourcesformsensorsignalsrapidlyandeffectively,anovelmethodwasproposed,whichwasbasedonmaximizationofnegentropyforsem-iblindsourcessepa-rationofmechanicalvib
4、rations.Thereferencesignalsthatcarrysomeinformationofsourceswerecon-structed.Themeansquareerrorbetweenreferencesignalsandseparatedsourceswasincorporatedintocontrastfunctionastheconstraints.Theinterestedmechanicalvibrationsourcewasobtainedbysolvingtheconstrainedoptimizationproblem.Theprop
5、osedmethodwascomparedwiththeconventionalBSSmethod,andtheexperimentresultsshowedthattheproposedmethodisveryeffective.Itispossibletoap-plythenewmethodtovibrationsignalsanalysisandmechanicalfaultdiagnosis.Keywords:blindsourcesseparation;referencesources;mechanicalvibrations;sem-iblindsource
6、ssepara-tion;independentcomponentanalysis[1-2]机械设备的振动信号是故障特征识别与诊断的确性.盲源分离(bindsourceseparation,BSS)能重要信息来源,传感器观测信号通常是目标机械的在传播过程和源信号都未知的情况下,从观测到的振动信号与邻近机械振动信号以及外界噪声的混合混合信号中分离出无法直接观测的源信号,它在状信号,因此,从传感器观测信号中分离出目标机械的态监测与故障诊断领域的应用也越来越受到人们的[1-7]振动信号有助于提高故障特征识别与故障诊断的准重视.独立分量分析(independentcompo
7、nenta-收稿日期:2009-10-21.浙江大学学报(工学版)网址:www.journals.zju.edu.cn/eng基金项目:国家自然科学基金资助项目(50675194);国家863高技术研究发展计划资助项目(2008AA04Z410);国家科技重大专项资助项目(2009ZX04014-101-01).作者简介:周晓峰(1974-),男,浙江宁波人,博士生,从事智能检测与信号处理、机械状态监测与故障诊断研究.E-mail:zxf@zju.edu.cn通信联系人:杨世锡,男,教授.E-mail:Yangsx@zju.edu.c
