盲解卷积的机械振动信号分离技术

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1、万方数据第29卷第4期2009年12月振动、测试与诊断JournalofVibration，Measurement&DiagnosisV01．29No．4Dec．2009盲解卷积的机械振动信号分离技术’刘婷婷1’2任兴民1杨永锋1郭峰1(1西北工业大学振动-F程研究所西安，710072)(2第二炮兵指挥学院-F程保障研究室武汉，430012)摘要针对机械振动信号往往是多个信号卷积混合的结果．阐述了卷积混合的模型和原理。利用扩展的H—J网络结构。给出了在线实时的盲解卷积迭代算法，并通过仿真试验验证了算法的有效性和准确性。该法与传统的傅里叶变换

2、频谱分析相比，能获得更多的振源振动信息，可更准确地进行机械故障诊断。关键词盲源分离盲解卷积机械振动信号故障诊断中图分类号THl33TN911引言盲源分离(blindsourceseparation，简称BSS)技术，系指在未知源信号及传输通道特性的情况下，根据源信号的统计特性，仅由观测信号恢复、分离源信号的过程，并已广泛应用在语音处理、生物医学、通信、水下声学等领域中[I]。20世纪末出现的BSS技术在机械振动信号处理中的应用，为机械设备的状态监测和故障诊断提供了新的途径[2]。机械振动信号往往是多个源信号混合的结果[3]。现场的机器并非孤

3、立存在，多个机器则可形成机械系统，并且同时运转。机械系统振动源多，振动传播路径复杂，相互干扰，环境噪声大，直接安装在构件上的传感器测得的信号也会受到系统内其他振源信号的干扰，以致成为混合信号。此外，机械系统在安装完成投入运行后就很难对其关键零部件直接测取信息，而更多是采用间接测量方法[4]。这就会使传感器测量的信号同时包含了多个传动环节和部件的混合特征信息。若直接采用这种多成分混合信号进行机械状态分析，传统信号处理技术遇到很大挑战，而且效果也不尽理想。因此，如何从混合信号中获取独立的振源特征信息，对机械状态检测及故障诊断有着至关重要的意义。

4、传统的盲源分离算法多采用线性瞬时混合模型。但机械系统产生的振动信号的传播路径复杂多变，可用一个线性滤波器来描述。传感器测量的信号则是各源信号与系统滤波器的卷积混合结果o】。卷．中国博士后科学基金资助项目(编号：200902605)。收稿日期：2008—10—21；修改稿收到日期：2009一01．15。积混合模型下的盲源分离技术称为盲解卷积(blindde—convolution，简称BD)。针对机械振动信号的卷积混合特性，本文利用扩展的H—J网络结构，给出了一种在线实时的BD算法。并采用该算法对实验室中安装在同基座上的2个轴承转子的混合信号

5、进行分析，得到了相互独立的分离信号，并据此进行了故障分析。1盲解卷积基本原理1．1卷积混合模型盲源分离问题可简单描述为x(f)一As(f)+n(f)(1)其中：工(f)一Fxl(￡)，z2(￡)，⋯，z。(f)]7是咒个混合信号；混合矩阵A体现了源信号在传输过程中传输通道的混合特征；s(f)=[sl(f)，52(￡)，⋯，5。(f)]T为m个未知独立源信号。当f时刻第i路混合信号丁，(f)是多个时刻s(·)的混合，即考虑了信号传输过程中时延效应的卷积混合特性，混合信号可表示为Xi(￡)一∑∑“o(r)s』(f—r)+咒。(f)J一1f蛊一o

6、o(i=l，2，⋯，以)(2)混合矩阵A中各元素口“(r)是卷积滤波器的脉冲响应序列，表示系统对各振源信号在不同时延点上的混合系数。咒，(f)是第i个传感器上的加性噪声，与源信号独立。万方数据420振动、测试与诊断第29卷测量中，传感器总是安装在尽可能接近某一被测体上，直接测取其信息，以减少其他噪声的引入。因此，可假设混合矩阵的对角项为l，即(d，。=a：：一1)。以两输入一两输出为例，卷积混合信号可写为zl(f)一5l(f)+∑alz(r)sz(t—r)q-行1(f)f⋯∞(3)z2(f)一s2(f)+∑a21(r)5】(f—r)+咒2(

7、￡)1．2非线性取消规则的盲解卷积算法信号分离的关键是估计分离矩阵。理论上认为，如果分离矩阵是混合矩阵的逆，便可实现信号的分离。盲解卷积技术就是仅仅由混合信号工(f)，寻找一个有限脉冲响应的解卷积系统w，对混合信号线性变换后得到源信号的一个可靠估计HL—lyi(t)一∑∑Wq(k)x．『(t一点)J=1^=O(i一1，2，⋯，m)(4)通过在时域上调节卷积滤波器系数Ⅳ“(O≤是≤L一1)，使得其输出y(t)≈cs(t--A)，这里的C和△分别是任意的幅值尺度因子和整数时间延迟量[5]。对于瞬时混合模型的盲源分离问题的求解，J．Herault

8、E争83提出一个反馈网络结构，即H—J算法。以两输入一两输出为例，其网络结构见图l。数学表达为y(￡)一z(t)一Cy(t)(5)通过自适应调节分离矩阵c，即c—C+AC，可以实