
一种改进的盲解卷积算法在轴承声学诊断中的应用
Application of an improved blind deconvolution algorithm to acoustic-based rolling bearing defect detection
针对时域盲解卷积算法滤波器长度估计困难的缺点,提出一种基于遗传算法优化的改进算法。该算法利用遗传算法搜索最佳时延,解决了盲解卷积结果不确定问题,并改进了信号分量的聚类指标,采用峭度作为独立分量间距离测度,提高了信号分量聚类的准确性,获得了可靠的估计信号。计算机仿真和实际环境中故障轴承声信号提取实验验证了该算法的有效性。
盲解卷积 / 滚动轴承 / 声学诊断 / 聚类 / 独立分量分析 {{custom_keyword}} /
Blind deconvolution / Rolling element Bearing / Acoustic-based machine diagnosis / Cluster analysis / Independent component analysis {{custom_keyword}} /
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