采用PARAFAC的欠定盲分离中机械振源数估计方法

• 作者: 李志农 杨诚
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 振源估计 平行因子分析 核一致诊断 欠定混合 盲源分离
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 337-342
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201708005

摘要

针对复杂机械系统振源数未知的欠定盲源分离(UBSS)问题,为提高欠定盲源分离的性能,提出一种基于平行因子分析(PARAFAC)和核一致诊断(CORCONDIA)的欠定盲源数估计算法.该算法利用二阶非平稳源分离的基本思想,将中心化传感器数据分成不重叠的数据块,计算各数据块的单一时延协方差矩阵并叠加成三阶张量,即平行因子模型.利用核一致诊断算法估计PARAFAC 模型的最佳组分数,从而得到机械系统的振源数.仿真实验结果表明:该算法可从非平稳欠定混合信号中准确估计振源数目.将所提算法应用于多机振动源实验,结果进一步验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志农	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	84	611	11.0	22.0
2	杨诚	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	1	2	1.0	1.0