ICA在航空发动机振动信号盲源分离中的应用

• 作者: 刘秀芳 孙晓倩 张凤玲 张宬 艾延廷 费成巍
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 航空发动机 振动信号 盲源分离 信噪比 FFT分离方法
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 671-674
• 分类号: V263.6|TN911.7
• 字数: 2234字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2010.06.016

摘要

研究了基于独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的发动机振动信号盲源分离技术,旨在将发动机振动信号按照不同的激振源进行分离.首先阐述了基于最大信噪比的盲源分离算法原理,通过对仿真信号进行分离,判断了分离输出信号与仿真信号的一致性,验证了该算法的可行性;然后将该算法与FFT分离法相结合,应用于某型双转子航空发动机高、低压转子实测振动信号盲源分离中,取得了很好的分离效果,表明应用ICA技术建立的基于最大信噪比的盲源分离算法具有迭代次数少、计算复杂度低、效果好及稳定等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾延廷	沈阳航空航天大学辽宁省数字化工艺仿真与试验技术重点实验室	148	866	15.0	20.0
2	费成巍	沈阳航空航天大学辽宁省数字化工艺仿真与试验技术重点实验室	7	120	5.0	7.0
3	张凤玲	沈阳航空航天大学辽宁省数字化工艺仿真与试验技术重点实验室	12	86	5.0	9.0
4	刘秀芳	沈阳航空航天大学辽宁省数字化工艺仿真与试验技术重点实验室	3	49	3.0	3.0
5	孙晓倩	沈阳航空航天大学辽宁省数字化工艺仿真与试验技术重点实验室	3	46	2.0	3.0