基于多傳感器時頻分布的機械故障信號欠定盲源分離方法

李小彪，呂 勇，易燦燦

(1.武漢科技大學冶金裝備及其控制教育部重點實驗室，湖北 武漢，430081；2.武漢科技大學機械傳動與制造工程湖北省重點實驗室，湖北 武漢，430081)

在實際工業生產中，多種設備故障有可能同時出現，其振動信號表現為故障特征的相互耦合，給故障診斷帶來很大困難。盲源分離(blind source separation, BSS)是從可觀測的混合信號中恢復不可觀測的源信號的方法，為機械復合故障診斷提供了一種有效途徑，相關研究成果也有不少。焦衛東等[1]結合獨立分量分析和主分量分析的各自優勢，將隱藏于多通道觀測信號中的獨立源信號分離出來，從而實現不同源信號的識別。Li等[2]研究了基于兩階段稀疏表示的欠定盲源分離方法。董紹江等[3]在形態學濾波的基礎上結合匹配跟蹤算法和盲源分離算法各自的特點，提出了一種基于最優匹配追蹤信號分解的單通道盲源分離方法。然而這些機械故障源分離方法要求源信號滿足非高斯、平穩且相互獨立的假設，但在復雜工況下，實際采集到的機械振動信號并不一定能滿足這些前提條件。

針對以上不足，研究者提出了一種基于時頻(time-frequency，TF)分析的設備故障源盲分離方法，由于時頻分布(time-frequency distribution, TFD)提供了信號的頻譜內容隨時間變化的信息，因此該方法充分利用了信號的非平穩特征。目前，基于Cohen類時頻分布[4]、分數傅里葉變換[5]、局域均值分解[6]和Wigner-Ville分布(WVD)[7]等時頻分析工具的機械故障信號盲源分離研究成果有不少，但仍有進一步拓展的空間。……