公开(公告)号：CN114297579A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111541365.1

申请日：2021-12-16

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 辛格 ,  钟槭畑 ,  孙梦瑶 ,  王怡然 ,  丁一帆 ,  李哲

IPC: G06F17/18 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明属于旋转机械设备故障诊断技术领域，尤其是涉及一种基于循环平稳测度的盲源分离方法。首先对采集的振动信号进行截取和零均值化处理得到分析信号，并对盲源分里算法的参数进行设置；然后计算信号的循环平稳测度，建立盲源分离模型，将循环平稳测度作为优化目标，通过最大化循环平稳测度的准则对滤波器参数进行迭代；最后根据最优滤波器参数从分析信号中提取目标信号。本发明相比现有方法进一步考虑了故障特征频率的随机误差，能在故障特征频率存在一定误差的情况下精确提取目标信号，更符合实际工业场景下的应用需求。

公开(公告)号：CN114297579B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202111541365.1

申请日：2021-12-16

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 辛格 ,  钟槭畑 ,  孙梦瑶 ,  王怡然 ,  丁一帆 ,  李哲

IPC: G06F17/18 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明属于旋转机械设备故障诊断技术领域，尤其是涉及一种基于循环平稳测度的盲源分离方法。首先对采集的振动信号进行截取和零均值化处理得到分析信号，并对盲源分里算法的参数进行设置；然后计算信号的循环平稳测度，建立盲源分离模型，将循环平稳测度作为优化目标，通过最大化循环平稳测度的准则对滤波器参数进行迭代；最后根据最优滤波器参数从分析信号中提取目标信号。本发明相比现有方法进一步考虑了故障特征频率的随机误差，能在故障特征频率存在一定误差的情况下精确提取目标信号，更符合实际工业场景下的应用需求。