振動信號的盲源分離技術及套用

《振動信號的盲源分離技術及套用》一書的出版社是中航出版傳媒有限責任公司，作者是李舜酩 著，出版時間是2011-3-1。

基本介紹

• 書名：振動信號的盲源分離技術及套用
• 作者：李舜酩
• 頁數：194頁
• 定價：￥40.00
• 出版社：中航出版傳媒有限責任公司
• 出版時間：2011-3-1
• 開本：16開

內容簡介

李舜酩編著的《振動信號的盲源分離技術及套用》把通信信息學科中最具發展前途之一的盲信號源分離理論引用到振動信號處理中，特別是在機械結構振動信號分析與運動機械故障診斷中，第一次全面地介紹盲源分離理論與方法在振動信號中的發展與套用。

《振動信號的盲源分離技術及套用》共分7章，其主要內容包括：第1章介紹機械結構振動的特徵、複雜性及其現代信號分析方法；第2章介紹與振動信號分析相關的盲源分離基本概念、基本理論和基本方法；第3章介紹盲分離現代分析方法及套用研究成果；第4章介紹機械振動特徵信號的盲分離方法及研究成果；第5章介紹以飛行器發動機、車輛工程、動力工程為主要工程領域的機械振動信號的分離套用研究；第6章介紹所開發的基於VC++與MATLAB混合編程的盲源分離軟體平台。

《振動信號的盲源分離技術及套用》可作為具有機械振動理論與套用基礎、信號處理理論與方法的大學畢業生、研究生和工程技術研究人員的學習參考書，也可以作?航空航天類、大機械類、力學類、動力工程類專業研究生的教學參考書。

目錄

第1章 緒論

1.1 信號處理和分析在機械工程振動中的作用

1.1.1 工程中對第一類振動信號的處理方法

1.1.2 工程中對第二類振動信號的處理方法

1.1.3 發展趨勢

1.2 機械振動的特性及其描述

1.2.1 機械振動的一般處理方法

1.2.2 線性理論模型

1.2.3 非線性處理的局限性

1.3 實際機械結構振動的複雜性

1.3.1 簡化的理論方法與工程問題的區別

1.3.2 一般分析方法及其存在的問題

1.4 信號分析方法在機械工程振動中的發展

1.4.1 傳統振動信號分析方法

1.4.2 小波分析方法

1.4.3 經驗模式分解方法

1.4.4 PCA方法

1.4.5 混沌方法

1.4.6 子帶能量法

1.5 本章小結

參考文獻

第2章 盲源分離的基本理論

2.1 盲源分離的發展狀況

2.1.1 獨立分量分析

2.1.2 噪聲環境下的盲源分離

2.1.3 稀疏分量分析

2.2 盲源分離模型描述

2.2.1 盲源分離的數學模型

2.2.2 盲源分?的基本假設

2.2.3 盲源分離的不確定性

2.3 盲源分離的預處理方法

2.3.1 中心化

2.3.2 白化處理

2.4 盲源分離的相關數學知識

2.4.1 機率論知識

2.4.2 統計知識

2.4.3 資訊理論知識

2.5盲源分離的獨立性判據

2.5.1 非高斯性極大

2.5.2 互信息最小

2.5.3 非線性不相關

2.6 ICA最佳化算法簡介

2.6.1 批處理算法

2.6.2 自適應算法

2.6.3 逐層分離法

2.7 分離效果的評價指標

2.7.1 PI評價指標

2.7.2 相似係數

2.7.3 二次殘差

2.8 本章小結

參考文獻

第3章 源分離的現代分析方法

3.1 振動信號的固定點算法

3.1.1 基於峭度的固定點算法

3.1.2 基於負熵的固定點算法

3.1.3 估計多個獨立分量的固定點算法

3.1.4 基於極大似然的固定點算法

3.2 JADE算法

3.2.1 四階累積量矩陣

3.2.2 累積量矩陣的聯合近似對角化

3.2.3 振動信號的仿真分析

3.3 基於二階統計量的盲算法

3.3.1 穩健的二階盲辨識算法

3.3.2 TDSEP算法

3.3.3 二階非平穩源盲分離算法

3.3.4 轉子振動信號的二階非平穩源盲分離

3.4 基於Jacobi最佳化的盲源分離方法

3.4.1 基於Jacobi最佳化的極大似然估計方法

3.4.2 改進的基於Jacobi最佳化的極大似然估計方法

3.4.3 仿真與試驗研究

3.5 稀疏分量分析

3.5.1 基於信號稀疏表示的線性混疊信號盲分離原理及算法

3.5.2 基於粒子群最佳化算法的稀疏信號盲分離

3.5.3 仿真分析

3.6 含有噪聲的獨立分量分析

3.6.1 基於小波變換的消噪方法

3.6.2 基於現代時間序列分析的濾波方法

3.6.3 試驗研究

3.7 非線性盲源信?分離

3.7.1 非線性去混疊系統

3.7.2 基於後非線性的盲源分離

3.7.3 仿真試驗

3.8 基於BP神經網路的非線性盲源分離

3.8.1 MISEP、方法理論基礎

3.8.2 多層感知器的沙函式約束

3.8.3 BP神經網路的訓練

3.8.4 仿真與試驗研究

3.9 本章小結

參考文獻

第4章 機械振動特徵信號的盲分離方法

4.1 基於資訊理論準則的獨立分量分析方法

4.1.1 信息最大化準則及其算法

4.1.2 最大似然準則及其算法

4.1.3 最小互信息準則及其算法

4.1.4 估計分離矩陣的加速梯度法及其套用

4.2 基於非高斯化的獨立成分分析方法

4.2.1 基於峭度的快速定點算法

4.2.3 基於負熵的快速定點算法

4.2.3 基於峭度的仿真分析與試驗研究

4.2.4 基於負熵的仿真分析與試驗研究

4.3 機械振動信號的卷積混合盲分離

4.3.1 卷積混合矩陣的時域盲分離

4.3.2 卷積混合矩陣的頻域盲分離

4.3.3 套用研究

4.4 基於機械振動特性的半盲分離方法

4.4.1 帶有參考信號的盲源分離方法

4.4.2 相似性度量與參考信號模型的建立

4.4.3 仿真算例與試驗分析

4.5 振動信號盲分離的新方法

4.5.1 盲分離的組合對比函式

4.5.2 基於組合對比函式的轉子混疊振動信號盲分離

4.5.3 自相關降噪原理

4.5.4 噪聲環境下的轉子振動信號分離

4.6 本章小結

參考文獻

第5章 機械振動信號的分離研究

5.1 電機振動信號的分離

5.1.1 同一試驗台上兩台調速電機振動信號的分離

5.1.2 兩台低功率電機振聲信號的分離

5.2 轉子試驗台振動試驗混疊信號的分離研究

5.2.1 試驗方法、所用儀器及試驗過程

5.2.2 試驗數據分析

5.3 航空發動機振動信號分析

5.3.1 航空發動機試車試驗振動分析

5.3.2 航空發動機試車故障分析

5.3.3 某型渦扇發動機轉子振動超標故障診斷

5.3.4 雙轉子航空發動機振動信號的分離

5.4 駕駛艙內混疊聲音信號的分離

5.4.1 人工混合聲信號的盲源分離

5.4.2 發動機噪聲背景下艙內多路聲信號的盲分離

5.4.3 噪聲環境中艙內混疊聲信號盲分離

5.5 內燃機振動信號的盲分離

5.5.1 盲去卷積的MBLMS算法

5.5.2 分離試驗數據分析

5.6 齒輪箱振動信號的盲分離

5.6.1 齒輪箱振動信號的建模

5.6.2 基於聯合近似對角化的齒輪箱故障盲源分離

5.7 盲分離技術在模態分析中的套用

5.7.1 基於快速獨立分量分析的模態振型識別

5.7.2 試驗研究

5.8 本章小結

參考文獻

第6章 振動信號盲源分離軟體平台開發

6.1 混合編程簡介

6.1.1 VC++與MATIAB混合編程方法

6.1.2 MATCOM的套用

6.2 軟體平台的框架結構

6.3 振動信號軟體平台的處理流程及其功能設計

6.3.1 信號的載入與編輯模組

6.3.2 信號的混合模組

6.3.3 算法選擇模組

6.3.4 分析結果的圖形顯示與存儲模組

6.4 本章小結

第7章 總結與展望

7.1 全書總結

7.2 工作展望