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因此该文的大部分工作是从最基本作起,提出概念、系统模型,并利用仿真和实验数据对模型和算法进行检验和修正,并建立初步的声学故障诊断思想与系统,为进一步完善分析诊断理论与方法奠定理论和实践基础.该文的主要工作和成果如下:1.根据点声源的自由声场模型和盲源分离技术,提出了复杂声场中混合信号多声源的频谱特征提取模型.2.分析了信号源盲分离问题的数学模型,就盲分离问题的可解性进行了讨论.介绍了混合信号的预处理,即去除均值和预自化的具体方法,这在信号源盲分离算法中是必须的.分析了盲分离算法的评价方法,给出了盲分离算法的 性能指标.3.对多声源信号混合,在源信号和传递通道未知的情况下,选用基于独立性的等变自适应分离算法(EASI算法)技术,进行混合信号的分离.讨论了EASI及其改进算法在噪声存在时的分离混合信号的能力,给出了仿真算例,通过仿真,说明算法具有一定的抗噪声干扰能力.4.对信号源盲分离问题中的未知信号源数目的估计问题进行了分析研究.该文通过计算混合信号数据矩阵的奇异值分解进行信号源个数的估计,给出了理论证明及实际的计算方法.通过计算机仿真实例说明了主奇异值分析方法的正确性及有效性.5.将算法、模型应用到实验数据分析中,一共分为两个部分.一部分是半消声室实验,利用分扇和电动机为信号分离对象,实验结果表明分扇和电动机的频谱结构都得到了很好地分离,证明了算法的正确性和可靠性.另一部分在实际的房间里完成的,尽管分离的效果比半消声室要差一些,但考虑到实际情况的复杂性(房间相对较小,堆放物较多等),实验结果还是从一定程度上证明了算法的正确性.6.最后,基于该文的盲分离算法而提出的对实际生产机器的故障诊断方法和实际系统的初步建立,主要思路利用设备在正常时和发生故障时的特征频率会发生变化.其中,基于现场诊断的实时要求,诊断系统的数据采集模块基于VXI总线,数据分析处理模块的芯片采用DSP芯片.最后介绍了基于Labview软件的故障分析诊断系统的软件,并已经编写完了初步系统的软件.