《機械振動本底源信號半盲分離與重建方法的研究》是依託浙江大學，由楊世錫擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：機械振動本底源信號半盲分離與重建方法的研究
- 依託單位：浙江大學
- 項目負責人：楊世錫
- 項目類別：面上項目
- 負責人職稱：教授
- 批准號：50675194
- 申請代碼：E0511
- 研究期限：2007-01-01 至 2009-12-31
- 支持經費：32（萬元）
項目摘要
本項目研究複雜機械系統振動本底源信號的分離與重建問題，提出一種基於改進的ICA（Independent Component Analysis）的本底源信號半盲（Semi-blind）分離與重建的新方法。藉助對機械系統振動特性的快速交叉分析，研究本底振源的發生、分布、傳播、混合機理以及機械結構振動傳遞特性，建立本底源信號模型。利用信號譜分析技術，提取隱藏於感測觀測中的本底源信息。研究ICA非線性混疊與卷積混疊神經網路算法改進，提出機械系統本底源數目的自適應估方法，提高ICA算法可分離源的數目、源分離精度及算法的運算效率。合理利用先驗信息，研究最優參照信息集合及盲源分離準則（參照函式）的建立方法，形成一種有效的半盲分離新方法，實現機械系統振動本底源信號的準確分離與重建。.項目的研究對於促進機械振動、噪聲的識別與控制，機械故障診斷，機械產品動態性能的最佳化設計具有重要的理論意義和套用前景。
