基于独立元分析的带噪声声发射信号特征提取研究

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3、或人为获得其他学位而使用过的成果。对本文研光做出重要贡献的个人集体均己在论文中进行了说明并表示谢意。本声明的法律后果由本人承姐。论文作者签名：之。ｆ谷年７月日分类号密级公开UDC学位论文题目：基于独立元分析的带噪声声发射信号特征提取研究研究生姓名：崔健驰学科专业名称：检测技术与自动化装置研究方向：飞行器健康诊断与预测及综合健康管理论文类型：基础研究申请学位：工学硕士指导教师姓名：席剑辉指导教师职称：副教授指导教师单位：沈阳航空航天大学论文提交日期：2016年03月01日论文答辩日期：2016年03月12

4、日沈阳航空航天大学2016年03月SHENYANGAEROSPACEUNIVERSITYTHESISFORMASTER’SDEGREERESEARCHONFEATUREEXTRACTIONOFNOISYACOUSTICEMISSIONSIGNALSBASEDONINDEPENDENTCOMPONENTANALYSISCandidate：JianchiCuiSupervisor：JianhuiXiSpecialty：DetectionTechnologyandAutomaticEquipmentDate:March2016摘

5、要声发射检测技术是一种安全、高效的动态无损检测技术，被广泛应用于工农业各个领域。在检测时由于多声发射源的存在，测量的结果往往是多个声发射源的混叠信号，同时普遍存在的噪声也使得检测的结果更加复杂，不便于后期的分析和处理。本文运用独立元分析方法，对带噪声发射信号进行盲源分离，提取特征频率进行分析。实验采用旋转机械故障模拟实验平台模拟滚动轴承不同部位故障产生的声发射信号作为主要的声发射信号源，采用SAEU2S数字声发射采集系统作为检测仪器。首先，运用基于最大负熵的FAST-ICA算法，并选择相似系数、二次残差和性能指数(PI)构

6、成一组评价指标对分离的结果进行分析，从不同角度评价算法的性能。分别针对添加随机白噪声的正弦信号、模拟声发射信号和实测的滚动轴承声发射信号进行盲源分离，对分离结果进行频谱分析提取特征频率。从仿真结果和评价指标来看，FAST-ICA算法基本实现带噪声发射信号的盲源分离，保留了信号中的特征频率。其次，考虑随机噪声和不同传感器声发射信号的时差影响，将高阶统计方法引入盲源分离过程，可降低高斯噪声带来的影响。本文运用基于四阶累积量矩阵的联合近似对角化(JADE)算法，其联合近似对角化过程可降低时差的影响。通过与FAST-ICA方法比较

7、可以看出，JADE算法的声发射信号分离结果有效地保留了滚动轴承不同工作状态下的特征频率，同时抑制噪声的影响，可以方便的进行状态分析和故障诊断。关键词：声发射；独立元分析；盲源分离；FAST-ICA；JADEIAbstractAcousticemissiondetectiontechnologyisakindofsafeandefficientdynamicnondestructivedetectiontechnology,whichiswidelyusedinindustrialandagricultureareas.Wi

8、thmultipleacousticemissionsourcesindetection,theresultsofthemeasurementaremixedsignalofmultipleacousticemissionsources,andthenoisearecommonexistenceinna