全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

机械故障诊断的遗传—独立分量分析算法

, PP. 197-202

Keywords: 故障诊断,独立分量分析,遗传算法,互信息

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

为了解决现有独立分量分析算法需要根据源信号的峭度性质选择二次型函数的问题,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法。该算法选择互信息作为优化目标,针对互信息计算较复杂的现象,对其进行了简化;采用直方图法估计信号的概率分布,解决了互信息计算问题;采用遗传算法寻找使互信息最小的分离矩阵,实现了对线性混叠信号的分离。模拟信号分离结果表明,改进独立分量分析算法的性能优于FastICA算法。将该算法应用于滚动轴承故障诊断,实验结果表明,改进独立分量分析算法成功地分离出滚动轴承声音信号。

References

[1]  Jutten C, Herault J. Blind separation of sources, Part 1. an adaptive algorithm based on neuromimetic architecture[J]. Signal Processing, 1991,24(1) : 1- 10.
[2]  Common P. Independent component analysis, a new concept [J]. Signal Processing, 1994, 36 (3) : 287 - 314.
[3]  李志农 郝伟 韩捷 等.噪声环境下机械故障源的盲分离[J].农业机械学报,2006,37(11):109-113.
[4]  Bell A j, Sejnowski T J. An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution [J]. Neurocomputing, 1997, 17( 1 ) : 25 - 46.
[5]  Oja E. Yang Howard Hua, AmariS-1. Adaptive online learning algorithms for blind separation: maximum entropy and minimum mutual information[J]. Neural Computation, 1997, 9(7):1 457-1 482.
[6]  Hyvrinen A. Fast and robust fixed-point algorithms for independent component analysis [J]. IEEE Trans. on Neural networks, 1999, 10 (3) : 626 - 634.
[7]  陈国良.遗传算法及其应用[M].北京:人民邮电出版社,1996.
[8]  李良敏.基于遗传算法的盲源分离[J].西安交通大学学报,2005,39(7):740-743.
[9]  李良敏.基于遗传算法的高源分离在轴承诊断中应用[J].轴承,2005(9):31-34.
[10]  陈希儒 柴根象.非参数统计教程[M].上海:华东师范大学出版社,1993.247-255.
[11]  Zoubir A M, Boashash B. The bootstrap and its application in signal processing[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 1998, 15(1) :56-76.
[12]  肖云魁.汽车故障诊断学[M].北京:北京理工大学出版社,2005.25-29.
[13]  徐明彪 朱维彰.关于信号盲分离分离效果评判指标的分析[J].杭州电子工业学院学报,2002,2(3):63-66.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133