基于量子遗传的机械故障盲源分离方法研究

？针对基于遗传算法的机械故障源分离(GA-BSS)方法存在的不足和量子遗传的独特优势，提出了基于量子遗传的机械故障盲源分离(QGA-BSS)方法，并与传统的GA-BSS方法进行了比较。仿真结果表明，提出的方法优于GA-BSS方法，尤其是在快速收敛性方面，避免了GA-BSS方法早熟收敛，同时也大幅度地减少了计算量。将提出的方法应用到轴承故障分离中，能很好地提纯出轴承故障特征。实验结果证明，提出的QGA-BSS方法是有效的。