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基于VMD和改进的FastICA算法的旋转机械故障信号分离方法研究 被引量：3
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作者 孙懿 刘意杨 +2 位作者 宋纯贺 冯铁英 张雪健 《仪器仪表标准化与计量》 2021年第1期15-19,共5页
针对分离出的旋转机械故障信号的非线性非平稳性问题,本文提出一种对旋转机械故障信号分离的方法。首先针对以往利用EMD方法分解的特征信号存在的模态混叠问题,利用VMD方法完成对旋转机械故障特征信号的分解。其次,选取相应的分解后特... 针对分离出的旋转机械故障信号的非线性非平稳性问题,本文提出一种对旋转机械故障信号分离的方法。首先针对以往利用EMD方法分解的特征信号存在的模态混叠问题,利用VMD方法完成对旋转机械故障特征信号的分解。其次,选取相应的分解后特征信号构成观测序列,利用FastICA算法对观测序列进行分离得到源信号,最后针对FastICA算法的收敛性差、对初始值敏感等缺陷进行改进,提出一种基于VMD和改进FastICA算法的旋转机械故障信号分离方法。经实验验证,该方法提高FastICA算法收敛速度,提升旋转机械故障信号分离质量。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 vmd fastica算法 源信号
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基于VMD-ICA算法的隧道爆破振动信号去噪方法
2
作者 薛威 王永东 +3 位作者 柏文军 胡志豪 任雨桐 史林猛 《工程爆破》 北大核心 2025年第1期156-166,共11页
为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理,利... 为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理,利用分量能量差参数θ分析确定模态数K,通过信噪比SNR选取最优的惩罚因子α值;在最佳参数K、α下,原始信号经VMD分解可获得一系列频率从高到低排列的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。为最大程度保留原信号真实成分,通过FastICA算法对IMF分量进行盲源分离,得到与IMF分量相同数量的ICA分量,将各个ICA分量进行排列熵(Permutation Entropy,PE)的随机性检测,准确区分并去除噪声分量,同时对低噪进行平滑处理。将处理后的ICA分量重构得到去噪后的振动信号。利用仿真信号检验该方法的可行性并与现有去噪方法对比得出:VMD-ICA算法的去噪信号波形和去噪效果指标均优于EMD和小波阈值去噪算法。对实测爆破振动信号进行去噪处理表明:VMD算法不仅可以较好地剔除信号中的干扰成分,而且能快速地提取信号中的有用信息。 展开更多
关键词 隧道爆破 信号去噪 vmd-ICA算法 振动信号 fastica算法
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