挖掘机用柴油机噪声源的识别

为了有效降低某型液压挖掘机的辐射噪声,对某挖掘机用柴油机的噪声源进行了识别研究。采用声学照相机对挖掘机噪声信号进行了测试,找到最大噪声源区域并记录噪声信号。根据测试环境受到回声与背景噪声干扰的特点,建立了基于快速固定点独立分量分析频域复数算法的噪声分离模型,通过独立分量分析得到了40个独立分量及其主频。为了确定这些主频对应的零部件,对柴油机表面主要零部件进行了模态分析。将在测试噪声方向上振型模态的共振频率与独立分量分析得出的各分量的主频相比较,找到了机体、气门室盖、气缸盖等主要表面噪声源。研究结果表明:运用独立分量分析和模态分析相结合的方法,可以准确识别挖掘机用柴油机表面噪声辐射源。这种方法可以广泛应用于复杂机器噪声源识别以及故障诊断等领域。     

强干扰环境中挖掘机噪声独立分量分析

为了确定挖掘机的噪声源,采用声学照相机对挖掘机噪声进行测试,并利用独立分量分析方法对测试噪声信号进行分离研究。根据测试环境存在强烈的背景噪声与回声干扰的特点,建立基于快速固定点独立分量频域复数算法的噪声分离模型,分析得到主要噪声源独立分量的主频率。为找到这些频率对应的零部件,利用Ansys软件对柴油机表面主要零部件进行振型模态分析,并将噪声测试方向上振型模态的共振频率与独立分量主频率进行对比。研究结果表明:利用独立分量频域复数算法能快速有效地分离含背景噪声和回声干扰的噪声信号;通过对比振型模态与独立分量主频率可找到机体、气缸盖、气门室盖等主要表面噪声辐射源。     

基于VMD-ICA-CWT的内燃机噪声源识别方法

提出了基于变分模态分解(VMD)、独立分量分析(ICA)和连续小波变换(CWT)相结合的内燃机噪声源识别算法.首先,对内燃机进行铅覆盖,只裸露待测的第6缸部分,测量裸露部分缸盖位置处的单一通道噪声信号;然后采用变分模态分解算法将其分解为各变分模态分量,并用FastICA算法提取各独立成分,解决了对单一通道噪声信号进行盲分离的欠定问题,同时克服了传统的经验模态分解处理噪声信号时出现的模态混叠缺陷;最后利用连续小波时频分析和相干分析,对分离结果进行进一步识别.研究结果表明:该算法能有效地分离识别出内燃机的燃烧噪声和气阀机构敲击噪声.     

基于EEMD-ICA-CWT的装载机室内噪声盲源分离和识别

为了分离装载机的噪声源,采用集合经验模态分解(EEMD)、独立分量分析(ICA)和连续小波变换(CWT)技术相结合的方法,对装载机司机位置处噪声信号进行了盲源分离和声源识别研究.针对单一通道噪声信号进行盲源分离,将其分解成一系列独立分量.在削弱了传统经验模态分解(EMD)算法处理噪声信号时产生的模态混叠现象的同时,克服了独立分量分析方法要求传感器数目必须大于等于分离出分量数目的限制;借助连续小波变换良好的时频定位特性,对ICA分离结果进行时频分析.结合时频分析结果和各噪声源信号的频谱结构,确定了各独立分量与装载机不同噪声源的对应关系.结果表明,这些独立分量分别对应着装载机的燃烧噪声、冷却风扇辐射噪声及排气噪声等噪声源.     

独立分量分析法降噪技术研究

研究了在超声检测时利用独立分量分析法对检测信号进行噪声处理技术,在试验中采用Matlab软件对人工加工的焊缝缺陷检测出来的源信号数据进行独立分量分析迭代分离后,再将所得的信号数据分离出源信号与噪声信号,经处理后恢复的缺陷图像明显可以改善之后的焊缝质量评定准确度.结果表明,采用独立分量分析法对噪声分离后更能精确识别检测信号中的缺陷信息,减少由于源信号与噪声的重叠造成了对焊缝缺陷的误判.     

基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

传统独立分量分析和变分贝叶斯独立分量分析的比较

通过试验比较了传统的独立分量分析(ICA)和变分贝叶斯独立分量分析(VbICA)在源信号分离中的能力,试验研究表明,无噪声环境下的盲源分离,两种方法都能得到很好的分离性能.然而,噪声环境下的源信号分离,变分贝叶斯独立分量明显优于传统独立分量分析,特别是随着噪声的增强,变分贝叶斯独立分量的优势就越明显.另外,变分贝叶斯独立分量可以估计源信号的数目,而传统独立分量分析往往事先假设源信号的个数已知,否则无法进行源信号分离.     

一种基于ICA的机械缺陷超声信号提取方法

针对强噪声背景下缺陷超声回波信号检测的问题,利用了基于独立分量分析的方法进行缺陷信号的提取。该方法首先对观测信号进行JADE分解,得出多导独立分量,再根据赫斯特指数,分离缺陷信号和噪声信号。通过对仿真和实测缺陷超声信号的去噪实验研究,结果表明,与小波去噪方法相比,ICA去噪方法能够得到很好的信噪比,有利于强噪声背景下缺陷的去噪处理及微弱信号的提取。     

应用独立分量分析提取机器的状态特征

以大型轧钢机和滚动轴承试验台为研究对象，应用独立分量分析方法分离机器的声音信号，并提取其状态特征，同时指出，对信号进行自相关预处理，可以突出信号的非高斯成分，较好地满足独立分量分析的前提条件，即源信号统计独立，因此，采用基于峭度的快速独立分量分析（ICA）算法，成功地分离出了信号的一些独立成分及对应的发声零部件，研究结果表明，根据信号结构选择预处理的方法十分重要，正确的预处理可以使独立分量分析有效地提取机械信号中的特征。     

微弱裂纹信号的ICA盲源分离提取

针对机械设备关键基础部件早期故障信号提取困难这一问题,提出了一种基于独立分量分析(ICA)的盲源分离去噪方法。采用Fixed-point ICA算法和基于负熵的判据,对不同信噪比下金属裂纹信号进行提取。研究结果表明,此方法受噪声强度及信号频段的影响比较小,可有效提取出所需信号;且获得的信号波形失真很小,是一种较好的微弱信号提取方法。     

基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法

由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效，提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取，并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性．在此基础上，应用ICA基函数作为滤波器，通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验．结果表明，本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法，为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径．     

基于独立分量分析的声发射信号去噪方法

针对声发射信号比较微弱,实际检测信号中常含有强背景噪声的问题,提出了基于独立分量分析(ICA)的信号去噪方法.该方法首先对观测信号进行FastICA分解,得出多导独立分量;再根据一定的时域及频域先验知识,将独立分量中的噪声信号通道置零,利用解混矩阵反演出去噪后的信号.文中通过断铅声模拟发射信号去噪仿真和埋地水管泄漏声发射信号去噪实验,对该方法进行定性和定量分析.结果表明,与常规的去噪方法比较,ICA去噪方法受噪声强度影响较小,能够得到更高的信噪比和更好的相关系数,有利于提高埋地水管泄漏点的定位精度.     

小波分解单通道盲分离干扰抑制方法

在单通道通信系统抗干扰问题中,由于先验信息不足,不能采用常规的盲分离方法抑制干扰?针对此问题,提出一种小波分解结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲分离抗干扰方法?该方法利用小波分解,将单路混合信号分解为一系列的小波分量,通过计算各层小波分量的能量,选择最优小波分量作为ICA的输入信号,采用ICA方法实现信号的分离和重构?该方法选择最优小波分量进行盲分离,有效减少分离算法的计算量,同时降低噪声对系统性能的影响?仿真结果表明,所提方法可以有效地分离混合信号,提高单通道通信系统的抗干扰能力和系统处理速度?     

一种引入虚拟噪声分量的独立分量分析语音增强算法

简要介绍了有关独立分量分析（ICA）的基本理论和算法后，探讨了独立分量分析在语音增强中的应用。 针对在加噪模型中进行ICA分离时，噪声消除比较困难这一问题通过理论分析，引入了虚拟高斯白噪声的概念，将 其应用在ICA的语音增强算法中得到了解决。仿真试验结果表明，该方法能有效地消除语音信号中的白噪声。     

一种引入虚拟噪声分量的独立分量分析语音增强算法

简要介绍了有关独立分量分析(ICA)的基本理论和算法后,探讨了独立分量分析在语音增强中的应用。针对在加噪模型中进行ICA分离时,噪声消除比较困难这一问题通过理论分析,引入了虚拟高斯白噪声的概念,将其应用在ICA的语音增强算法中得到了解决。仿真试验结果表明,该方法能有效地消除语音信号中的白噪声。     

独立分量分析及其在诱发电位提取中的应用

独立分量分析能够在各信号频率混迭的情况下,从它们的线性混合信号中有效分离出原始信号,这为微弱电生理信号的提取提供了途径,受到生物信号处理研究人员的关注.作者研究分析了独立分量分析模型和一种基于负熵判据的定点快速ICA算法的实现,并将该算法运用于仿真诱发电位的提取中,从观测信号(混合信号)中有效地提取出视觉诱发电位.     

基于独立分量分析的缺陷信号除噪

独立分量分析ICA是一项新兴的阵列信号处理方法,在简要介绍ICA概念和定点算法的基础上,将ICA的定点算法应用到缺陷信号除噪中。仿真试验结果表明,ICA的定点算法除噪效果优于传统的数字滤波器,它在缺陷信号除噪中具有较大的应用潜能。     

基于独立成分分析的超低频电磁探测信号滤波

将独立成分分析方法引入到超低频电磁探测曲线的滤波中。首先运用模拟数据来探讨运用独立成分分析方法进行滤波的可行性,然后运用实际的观测数据对基于独立成分分析的滤波方法进行了评价和比较。结果表明,运用独立成分分析方法进行探测曲线的噪声滤除是可行的,而且该方法可有效地滤除噪声、突出曲线的特征,有利于曲线的地质解译。同时,对相关问题进行了讨论。     

基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法

为了有效提高支持向量机(SVM)算法的故障检测和监视性能,提出一种新的基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法。首先,对训练数据进行标准化,运用独立元分析(ICA)获取数据的独立元矩阵,提取隐藏的非高斯信息。其次,运用杜宾-瓦特森(Durbin-Watson, DW)准则计算独立元(ICs)的DW值,通过DW方法有效提取重要噪声信息,选取重要的ICs。再次,将包含重要信息的ICs作为SVM模型的输入,获得判别分类函数,将测试数据的ICs输入该模型,对其进行故障检测和监视。最后,将新算法运用于非线性数值例子和田纳西-伊斯曼工业过程,并与PCA,LPP,ICA,SVM和ICA-SVM方法进行比较。结果表明,所提方法降低了样本间的自相关性,有效提高了故障检测率。因此,新算法在一定程度上加强了对隐藏非高斯信息的提取与识别,为提高SVM算法在工业过程故障检测中的应用性能提供了参考。