《機械信號的盲處理方法及套用》將信息科學中最具發展前途之一的盲信號處理理論和方法引入到機械設備信號處理中，全面地介紹盲信號處理理論和方法在機械設備信號處理與故障診斷中的套用。《機械信號的盲處理方法及套用》主要內容包括：盲源分離的基本概念和算法體系、機械信號盲處理方法的研究內容和面臨的問題；盲源分離的數學模型、預處理方法、算法評價標準等理論基礎；機械盲信號的源數估計方法及套用；欠定盲源分離的模型、算法和套用；基於盲源分離參量的故障特徵信息提取方法；基於非高斯性準則的故障特徵信息提取方法；盲信號處理理論和方法在液壓設備故障診斷中典型套用。
基本介紹
- 書名：機械信號的盲處理方法及套用
- 出版社：國防工業出版社
- 頁數：159頁
- 開本：16
- 品牌：國防工業出版社
- 作者：陳小虎 毋文峰
- 出版日期：2013年9月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7118091049
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《機械信號的盲處理方法及套用》可作為從事信號處理、故障診斷研究的本科高年級學生、研究生和工程技術研究人員的參考書，也可供其他從事盲信號處理理論研究和套用的科研工作者參考。
圖書目錄
第1章緒論
1.1盲源分離概述
1.1.1盲源分離的基本概念
1.1.2盲源分離的發展歷史
1.2機械信號的盲處理方法研究
1.2.1盲源分離的套用條件研究
1.2.2機械源信號盲分離方法研究
1.2.3盲特徵信息提取方法研究
1.2.4盲識別和盲診斷方法研究
1.3盲源分離方法套用面臨的問題
1.3.1源信號數量的估計
1.3.2欠定盲源分離
1.3.3盲特徵信息提取
1.3.4其他問題
第2章盲源分離理論基礎
2.1盲源分離的數學基礎
2.1.1機率論基礎
2.1.2資訊理論基礎
2.1.3盲源分離問題的可解性
2.2盲源分離的數學模型
2.2.1盲源分離基本模型
2.2.2盲源分離的基本假設和性質
2.2.3盲源分離的基本算法
2.3盲源分離的預處理方法
2.3.1中心化處理
2.3.2白化處理
2.3.3降維處理
2.4盲源分離的算法評價標準
2.4.1目標函式評價標準
2.4.2相關性評價標準
2.4.3信噪比評價標準
2.4.4其他評價標準
第3章機械盲信號的源數估計方法
3.1源數估計的基本概念
3.2源數估計的奇異值分解方法
3.2.1SVD方法的基本原理
3.2.2SVD方法的基本步驟
3.2.3基於奇異值的源數估計方法
3.2.4SVD方法的局限性
3.3改進的奇異值分解方法
3.3.1基於Wavelet—SVD的改進算法
3.3.2基於IMF—SVD的改進算法
3.4套用實例
3.4.1液壓設備的本底振源
3.4.2液壓設備的源數估計
第4章欠定盲源分離算法
4.1欠定盲源分離模型及算法
4.1.1欠定盲源分離模型
4.1.2欠定盲源分離模型的辨識性能
4.1.3欠定盲源分離算法及其局限性
4.2單一通道盲源分離模型及算法
4.2.1單一通道盲源分離模型
4.2.2可分離性分析
4.2.3單一通道盲源分離算法
4.3基於EMD的單一通道盲源分離算法研究
4.3.1EMD理論和方法
4.3.2基於EMD的單一通道盲源分離算法
4.3.3仿真分析
第5章基於盲源分離參量的特徵信息提取方法
5.1相關數學知識
5.1.1包絡分析
5.1.2奇異值分解
5.1.3信息熵
5.2基於源信號包絡矩陣奇異值的特徵信息提取方法
5.2.1必要性和可行性分析
5.2.2基於源信號包絡矩陣奇異值的特徵信息提取方法
5.2.3套用實例
5.3基於分離矩陣奇異值的特徵信息提取方法
5.3.1必要性和可行性分析
5.3.2基於BSSM—SV的特徵信息提取方法
5.3.3基於IMF—BSSM—SV的特徵信息提取方法
第6章基於非高斯性準則的特徵信息提取方法
6.1盲源分離算法的非高斯性準則
6.1.1峭度（Kurtosis）準則
6.1.2負熵（Negentropy）準則
6.2基於峭度的特徵信息提取
6.2.1基於峭度的特徵信息提取方法
6.2.2套用實侈4
6.3基於負熵的特徵信息提取
6.3.1基於負熵的特徵信息提取方法
6.3.2套用實例
第7章在液壓設備故障診斷中的套用
7.1液壓系統故障模擬與監測實驗台
7.1.1液壓系統故障模擬實驗台
7.1.2線上監測系統
7.2液壓齒輪泵的盲信號處理
7.2.1液壓齒輪泵故障診斷存在的問題
7.2.2液壓齒輪泵的盲源分離問題
7.3液壓齒輪泵的盲信號處理
7.3.1液壓齒輪泵盲信號處理的基本思路
7.3.2盲信號處理算法的套用
7.3.3套用實例
參考文獻
1.1盲源分離概述
1.1.1盲源分離的基本概念
1.1.2盲源分離的發展歷史
1.2機械信號的盲處理方法研究
1.2.1盲源分離的套用條件研究
1.2.2機械源信號盲分離方法研究
1.2.3盲特徵信息提取方法研究
1.2.4盲識別和盲診斷方法研究
1.3盲源分離方法套用面臨的問題
1.3.1源信號數量的估計
1.3.2欠定盲源分離
1.3.3盲特徵信息提取
1.3.4其他問題
第2章盲源分離理論基礎
2.1盲源分離的數學基礎
2.1.1機率論基礎
2.1.2資訊理論基礎
2.1.3盲源分離問題的可解性
2.2盲源分離的數學模型
2.2.1盲源分離基本模型
2.2.2盲源分離的基本假設和性質
2.2.3盲源分離的基本算法
2.3盲源分離的預處理方法
2.3.1中心化處理
2.3.2白化處理
2.3.3降維處理
2.4盲源分離的算法評價標準
2.4.1目標函式評價標準
2.4.2相關性評價標準
2.4.3信噪比評價標準
2.4.4其他評價標準
第3章機械盲信號的源數估計方法
3.1源數估計的基本概念
3.2源數估計的奇異值分解方法
3.2.1SVD方法的基本原理
3.2.2SVD方法的基本步驟
3.2.3基於奇異值的源數估計方法
3.2.4SVD方法的局限性
3.3改進的奇異值分解方法
3.3.1基於Wavelet—SVD的改進算法
3.3.2基於IMF—SVD的改進算法
3.4套用實例
3.4.1液壓設備的本底振源
3.4.2液壓設備的源數估計
第4章欠定盲源分離算法
4.1欠定盲源分離模型及算法
4.1.1欠定盲源分離模型
4.1.2欠定盲源分離模型的辨識性能
4.1.3欠定盲源分離算法及其局限性
4.2單一通道盲源分離模型及算法
4.2.1單一通道盲源分離模型
4.2.2可分離性分析
4.2.3單一通道盲源分離算法
4.3基於EMD的單一通道盲源分離算法研究
4.3.1EMD理論和方法
4.3.2基於EMD的單一通道盲源分離算法
4.3.3仿真分析
第5章基於盲源分離參量的特徵信息提取方法
5.1相關數學知識
5.1.1包絡分析
5.1.2奇異值分解
5.1.3信息熵
5.2基於源信號包絡矩陣奇異值的特徵信息提取方法
5.2.1必要性和可行性分析
5.2.2基於源信號包絡矩陣奇異值的特徵信息提取方法
5.2.3套用實例
5.3基於分離矩陣奇異值的特徵信息提取方法
5.3.1必要性和可行性分析
5.3.2基於BSSM—SV的特徵信息提取方法
5.3.3基於IMF—BSSM—SV的特徵信息提取方法
第6章基於非高斯性準則的特徵信息提取方法
6.1盲源分離算法的非高斯性準則
6.1.1峭度（Kurtosis）準則
6.1.2負熵（Negentropy）準則
6.2基於峭度的特徵信息提取
6.2.1基於峭度的特徵信息提取方法
6.2.2套用實侈4
6.3基於負熵的特徵信息提取
6.3.1基於負熵的特徵信息提取方法
6.3.2套用實例
第7章在液壓設備故障診斷中的套用
7.1液壓系統故障模擬與監測實驗台
7.1.1液壓系統故障模擬實驗台
7.1.2線上監測系統
7.2液壓齒輪泵的盲信號處理
7.2.1液壓齒輪泵故障診斷存在的問題
7.2.2液壓齒輪泵的盲源分離問題
7.3液壓齒輪泵的盲信號處理
7.3.1液壓齒輪泵盲信號處理的基本思路
7.3.2盲信號處理算法的套用
7.3.3套用實例
參考文獻
