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1、第11卷第2期長沙理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)V01．11NO．22014年6月JournalofChangshaUniversityofScienceandTechnology(NaturalScience)Jun．2014文章編號：1672—9331(2014)02—0074—07微弱裂紋信號的ICA盲源分離提取王向紅，向建軍，尹東(長沙理工大學(xué)汽車與機械工程學(xué)院，湖南長沙410004)摘要：針對機械設(shè)備關(guān)鍵基礎(chǔ)部件早期故障信號提取困難這一問題，提出了一種基于獨立分量分析(ICA)的盲源分離去噪方法采用Fixed-pointICA算法和基于負(fù)熵的判據(jù)，對不同信噪比下金屬裂紋信號進(jìn)
2、行提取。研究結(jié)果表明，此方法受噪聲強度及信號頻段的影響比較小，可有效提取出所需信號；且獲得的信號波形失真很小，是一種較好的微弱信號提取方法。關(guān)鍵詞：微弱信號提取；獨立分量分析；盲源分離中圖分類號：TB53文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AExtractionofweakcracksignalsbasedonICAWANGXiang—hong，XIANGJian-jun，YINDong(SchoolofAutomobileandMechanicalEngineering，ChangshaUniversityofScienceandTechnology，Changsha410004，China)Abstr
3、act：Aimedattheproblemofhardlyextractionearlycrackincriticalinfrastructurecomponentsofmajorequipments，ablindsourceseparationforweaksignalsbasedoninde—pendentcomponentanalysis(ICA)isproposed．TheFixed—pointICAalgorithmandtheneg—ativeentropycriterionareused．ThemetalcracksignalwithdifferentSN『RsiSe
4、xtractedandtheresultsshowthatthismethodcanextracttheweaksigna1．ThemethodishardlyaffectedbytheSNRandfrequencybandofsignals．Andthewaveformdistortionoftheobtainedsig—nalsisnegligible，indicatingthemethodisverysuitableforweaksignalextraction．Keywords：weaksignalextraction；independentcomponentanalysi
5、s；blindsourceseparation機械設(shè)備的關(guān)鍵部件，如：風(fēng)力發(fā)電機齒輪關(guān)鍵部件早期故障預(yù)示中的微弱信號檢測方面開箱、混流式水輪機轉(zhuǎn)輪和汽輪機轉(zhuǎn)子等[1]，均易展了研究，如：孫海亮等[4]開展了行星減速箱早期出現(xiàn)裂紋等故障，故障的出現(xiàn)輕則引起整個設(shè)備故障信號提取研究；莫代一等和Choon—SuPark失效，重則引發(fā)重大安全事故。假如在裂紋產(chǎn)生等[6開展了軸承早期故障信號的提取研究。近年初期能利用聲發(fā)射檢測技術(shù)檢測并預(yù)測故障的存發(fā)展起來的微弱信號檢測方法主要包括時域方法在，將對確保這些設(shè)備的安全穩(wěn)定運行以及減少(如：取樣積分和自適應(yīng)去噪等)、頻域分析(如：功經(jīng)濟損失起到重
6、要的作用。率譜密度分析方法和Kalman濾波等)、時頻域方目前，針對早期故障信號相對于背景噪聲比法(如．，J、波去噪等)以及隨機共振、混沌振子等微較微弱這一特點，國內(nèi)外眾多研究者在機械設(shè)備弱信號的提取方法_7。。這些方法或者假定信號收稿日期：2014—01—13基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(51105045)；湖南省教育廳科研資助項目(10BOO5)作者簡介：王向紅(1977一)，女，湖南洞口人，長沙理工大學(xué)講師，博士，主要從事無損檢測和信號處理方面的研究。第11卷第2期王向紅，等：微弱裂紋信號的ICA盲源分離提取75和噪聲具有不同的頻段，選擇合適的濾波器進(jìn)行為噪聲變量。最后
7、對估計的每個獨立分量進(jìn)行濾波；或者基于信號的能量貢獻(xiàn)率(即信噪比的高(偽)逆變換，從而獲得源信號。目前提出的獨立低)進(jìn)行去噪；或者針對微弱周期信號；或者針對性度量準(zhǔn)則包括極大似然判據(jù)、互信息極小化判低頻信號進(jìn)行檢測的。而當(dāng)有用信號與噪聲的頻據(jù)和負(fù)熵極大化判據(jù)等¨]。本研究選擇Fixed—帶交疊嚴(yán)重、信號頻率較高的非周期信號時，這些pointICA算法[16]，采用基于負(fù)熵的判據(jù)，去噪步方法則可能失效[1引。驟如下。獨立分量分析(ICA)[x33方法假設(shè)傳感器的采1)(
