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摘要:
振动信号分析是直升机状态监控的重要研究内容之一。针对某型直升机加装的振动信号采集系统,提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的盲源分离方法。介绍了盲源分离(BSS)基本理论及改进的基于动态因子的粒子群优化算法,将二者结合应用于某型直升机振动信号盲分离研究。仿真实验及噪声中实测直升机振动信号的盲分离都取得了良好的分离效果,结果表明相比于直接使用FastICA方法,所提出的方法具有分离精度高、迭代次数少等优点。
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文献信息
篇名 基于改进粒子群算法的直升机振动信号盲分离
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 直升机振动监控 独立分量分析 粒子群优化算法 动态因子 小波降噪
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1372-1378
页数 7页 分类号 TN911.7
字数 3751字 语种 中文
DOI 10.13382/j.jemi.2016.09.011
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研究主题发展历程
节点文献
直升机振动监控
独立分量分析
粒子群优化算法
动态因子
小波降噪
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
出版文献量(篇)
4663
总下载数(次)
23
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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