欠定盲分离机械故障中的应用

资 源 简 介

欠定盲分离机械故障中的应用

详 情 说 明

在机械故障诊断领域，盲分离技术因其无需先验信息的特点而展现出独特优势。特别是当面对多个振动源混合的复杂工况时，欠定盲分离方法能够有效解决传感器数量少于振源数的实际问题。

核心技术路线基于信号在频域的稀疏特性：首先通过傅里叶变换将时域振动信号转换到频域，这种变换使得不同故障特征在频域呈现明显的稀疏分布。当多个振源信号混合时，在频域中某些频点往往只被单个主导振源控制，这为分离提供了关键条件。

稀疏分量分析(SCA)算法在此发挥着核心作用：通过寻找频域观测信号的稀疏方向，建立混合系统模型，利用优化方法估计混合矩阵。最终通过反变换重构出各独立振源信号，这些分离出的源信号可以直接对应到特定机械部件的故障特征频率。

该方法突破了传统诊断需要明确故障特征频率的限制，特别适用于复合故障的分离识别。实际应用中需要注意选择合适的稀疏表示基，并考虑频域分量的相位信息保持问题，这对后续的故障特征提取精度有重要影响。