齿轮箱振动信号的盲源分离方法

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1、遗穿斜波＊聲ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＬｉａｏｎｉｎｇｇｙ损工穿恆巧交ＴＨＥ＇ＳＩＳＦＯＲＭＡＳＴＥＲＳＤＥＧＲＥＥＶ＇－；齿轮箱振动信号的盲源分寓方法作者；赵金龙、指导教师：徐泽宁教授学科；机械工程答辩日期：２０１日年３月１７日独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得迂宁科技大学或其它教育机构的学位

2、或证书而使用过的材料一同工作的同志对本研究，与我所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。论文作者签名：矣务名日期：如／名年３月＾日关于论文使用授权的说明本人完全了解迂宁科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本学位论文属于：保密□在年解密后适用本授权书。＂＂不保密ｅＴ（请在Ｗ上方框内打Ｖ）论文作者签名：金令若日期：Ｐｏ／玉年Ｊ月口日■指导导师签名：ｉ令保日期：年＾月＾日

3、＾分类号TH17密级公开UDC单位代码10146学号122080200015硕士学位论文齿轮箱振动信号的盲源分离方法研究生姓名：赵金龙指导教师：徐泽宁教授工作单位辽宁科技大学论文提交日期：2014.12.28答辩日期：2015.03.17学位授予日期：授予单位：辽宁科技大学论文评阅人：于晓光教授工作单位：辽宁科技大学答辩委员会主席：于晓光教授工作单位：辽宁科技大学BlindSourceSeparationMethodongearboxvibrationsignalsAthesisSubmittedtoUniversityofScienceandTechnol

4、ogyLiaoningbyZhaoJinlong（MechanicalEngineering）Supervisor:Prof.XuZeningDecember28,2014中文摘要中文摘要本论文首先系统地阐述了盲源分离（BSS）的基本理论，重点分析与研究了线性瞬时盲源分离理论和基于人工神经网络的后非线性（PNL）盲源分离的相关理论，在线性瞬时盲源分离的研究中，分别研究了基于峭度的FastICA和基于负熵的FastICA方法，根据混合信号的非高斯性成功地提取了仿真混合信号的各独立成分，并通过相似系数检验了基于峭度的FastICA方法和基于负熵的FastICA方法的

5、分离精度。在信息论的框架下，应用极大似然估计算法，成功地分离了混合信号，并分别应用PI值与相似系数评定了该方法的分离精度。最后，根据不同长度的采样数据，对比了FastICA方法与极大似然估计算法的运行效率，当数据4采样点的增加至10时，极大似然估计方法所消耗的时间是FastICA方法的6倍左右。在基于人工神经网络的后非线性盲源分离的研究中，将前馈神经网络与信息熵理论相结合，构建出基于神经网络的后非线性（PNL）盲源分离模型，并分别应用前馈神经网络中的BP网络和RBF网络解混模拟的非线性混合信号，然后以信息熵作为神经网络输出信号的独立性评判准则，成功地分离了3路非

6、线性混合信号，验证了该方法的有效性。最后，应用线性盲源分离方法，成功地分离了齿轮箱在950r/min和1000r/min情况下的振动信号，顺利地找出了齿轮箱的齿轮断齿故障和轴承内圈和滚动体早期故障，说明盲源分离（BSS）方法能够有效地分离机械振动信号，并且在处理微弱信号方面具备显著优势。关键词：线性分离；非线性分离；ICA分析；信息论；盲源分离iiABSTRACTABSTRACTAbstract:Thispaperfirstsystematicallyexpoundsthebasictheoryofblindsourceseparation,theanalysi

7、sandresearchismainlyfocusedonthelinearinstantaneousblindsourceseparationtheoryandpostnonlinearblindsourceseparationrelatedtheory.Inthestudyoflinearinstantaneousblindsourceseparation,bymethodoffastICAbasedonkurtosisandfastICAbasedonnegativeentropyandnongaussianofmixedsignalsuccessfull

8、yachievedthe