基于独立分量分析的故障源识别技术

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要独立分量分析(IndependentComponentAnalysis，简称ICA)能够有效降噪并把信号中的有用信息挖掘出来，从而提供更丰富的故障诊断信息。但是ICA本身也存在限制，要求输入信号个数大于或等于分离出独立分量的个数。本文首先研究了ICA的滤波特性，揭示了ICA消噪不受信噪比影响，对比了FastICA算法和Infomax算法，并指出ICA无法识别相位。然后将ICA应用于齿轮箱传动系统的早期故障诊断中，并与传统信号分析方法进行对比。最后针对ICA的限制，提出了广义噪声ICA定义和附加虚

2、拟通道的ICA消噪方法。该方法在只有少数实测信号的前提下，用正常工况下已保存的参考信号代替传感器信号进行ICA分离。实验证明，在这种情况下ICA将分离出除去参考信号以外的新信号，这个新信号就反应了故障特征。将这种新方法应用于实测汽轮机轴振信号的分离中取得了满意的效果。关键词：盲源识别，独立分量分析，故障诊断，消噪，虚拟通道ABSTRACTTheIndependentComponentAnalysis(viz．ICA)candenoiseandseparatetheusefulmessagesoutefficientlyfo

3、rfaultdiagnosis．ButICAlimitsthenumberofinputsignalsequivalenttoormorethanthenumberofindependentcomponents．ThispaperfirstlystudiedtheICAfiltrationcharacter,revealedthatSNRhasnoinfluenceonICAseparation，comparedtwoalgorithms：FastICAandInfomax，andindicatedthatICAcanno

4、tidentifythephase．Secondly,theICAapplicationintheinitialfaultdiagnosisofGearboxTransmissionSystemhasbeencomparedwiththeperformancesoftraditionalsignalanalysismethods．Finally,fortheICAlimitation，thispaperproposedthegeneralizeddefinitionofnoiseICAandtheadditionalvir

5、tualchannelsICAdenoisemethod．Underthepremiseofonlyafewsensorsignals，thismethodreplacestheothersensorsignalsbythereferencesignal，whichhavebeensavedwhennormaloperation，toa．chievetheICAseparation．Theexperimentsprovedthatthenewsepararedsignal，whichnotbelongtotherefere

6、ncesignals，justreflectsthefaultcharacter．Themethodattainedanacceptableeffectonseparatingtheturbineshaftvibrationsignals．WangQi(ControlTheoryandControlEngineering)DirectedbyProf．LiuYibingKEYWORDS：BlindSourceIdentification，IndependentComponentAnalysis(ICA)，FaultDiag

7、nosis，Denoising，VirtualNoiseChannels华北电力大学硕士学位论文摘要独立分量分析(IndependentComponentAnalysis，简称ICA)能够有效降噪并把信号中的有用信息挖掘出来，从而提供更丰富的故障诊断信息。但是ICA本身也存在限制，要求输入信号个数大于或等于分离出独立分量的个数。本文首先研究了ICA的滤波特性，揭示了ICA消噪不受信噪比影响，对比了FastICA算法和Infomax算法，并指出ICA无法识别相位。然后将ICA应用于齿轮箱传动系统的早期故障诊断中，并与传统信号

8、分析方法进行对比。最后针对ICA的限制，提出了广义噪声ICA定义和附加虚拟通道的ICA消噪方法。该方法在只有少数实测信号的前提下，用正常工况下已保存的参考信号代替传感器信号进行ICA分离。实验证明，在这种情况下ICA将分离出除去参考信号以外的新信号，这个新信号就反应了故障特征。将这种新方法应用于实测汽轮