作者：胥永刚,李强,王正英,王太勇 单位：天津大学 出版：《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》2006年第09期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTJDX2006090100 DOC编号：DOCTJDX2006090109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《独立分量分析及其在故障诊断中的应用》PDF+DOC2004年第02期 胥永刚,张发启,何正嘉 《故障源信号的频域盲分离及其应用研究》PDF+DOC2009年第01期 李强,王太勇,黄毅,王正英 《盲源分离在机械振动信号分析中的应用》PDF+DOC2008年第05期 石庆斌,马建仓 《FastICA算法在机械振动信号分离中的应用》PDF+DOC2008年第01期 刘婷婷,任兴民,康召辉 《伪多源采样复域FastICA冲击定位算法》PDF+DOC2016年第02期 袁梅,牛奔,董韶鹏,喻亮 《空压机组的状态跟踪与故障诊断》PDF+DOC2002年第05期 万年红 《基于小波分析的盲源分离》PDF+DOC2013年第02期 林志阳,白洋,张春元,易家傅 《回转窑机械运行状态监测系统及应用》PDF+DOC2012年第11期 左岐,汪斌,贾守强,张涛 《盲源分离法在火花塞离子电流信号分离中的应用》PDF+DOC2010年第01期 高辉,吴筱敏,高忠权,孟祥文,李根,黄佐华 《涡喷发动机尾气静电监测及气路故障特征》PDF+DOC2013年第02期 刘鹏鹏,左洪福,付宇,孙见忠

    • 独立分量分析是盲源分离的一种新方法，其处理的时象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号，最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量．为此，论证了机械振动信号盲源分离的可行性，并对盲源分离中的“源”赋予了新的含义，利用互相关函数估计不同通道之间的时延参数，适当截取后组成混合信号再进行盲源分离，可以保证振动信号分离的有效性．盲源分离技术在涡流传感器失效故障诊断和早期碰摩故障诊断的成功应用，表明该技术在机械设备状态监测和故障诊断中有着广阔的应用前景．

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