文档介绍：南京航空航天大学
硕士学位论文
航空发动机混叠振动信号的盲源分离研究
姓名:阳平
申请学位级别:硕士
专业:航空宇航推进理论与工程
指导教师:李舜酩
20080101
南京航空航天大学硕士学位论文
摘要
针对复杂的多振动混叠信号,各种近现代信号处理方法在先验知识不足的情
况下很难对其进行有效的分离。作为目前信号处理领域最热门的新兴技术之一,
盲源分离(BSS)在解决这一问题上受到越来越多的关注,然而国内外的研究大都
集中于理论和仿真,其实际的工程应用还十分少见。
本文的主要工作在于通过对现有盲源分离方法的研究,进行总结归纳和方法
改进,从而得到更加适合振动信号处理的盲源分离方法,为航空发动机状态监控
和故障诊断提供新的手段。具体工作如下:
——独立分量分析(ICA),详细地描述
了问题的模型及其求解。给出了 ICA 自适应算法的核心函数分类和选取方法。
(ICA-R),用以提
取匹配先验知识的有用信号。通过多个仿真实验分析,ICA-R 方法对比其它多种
传统 ICA 方法,在分离精度和收敛速度的综合优势十分显著。
,以盲源分离方法为主并辅以其他信号处理方法
进行计算分析,得到了若干有用的结论,成功地验证了盲源分离技术的有效性,
并为该技术应用于振动信号的分离提供了充分的依据和良好的基础。
VC++和 MATLAB,基于 MFC 函数库开发了盲源分离软件平台。
该平台采用参数化的设计思想,简易地实现了图形化用户界面控制的信号盲分
离。

关键词:盲源分离,振动信号,核心函数,带参独立分量分析,软件平台

I
航空发动机混叠振动信号的盲源分离研究
ABSTRACT
Modern signal processing methods can’t separate plicated multi-mixed
vibration signals effectively without any pre-information. As one of the hottest and
most exciting topics in the fields of signal processing at present, blind source sepation
(BSS) is paied attention for solving this problem. But the researches are mostly about
the theory and simulation, little in in the real signal application.
The major work of this paper is to research the existing methods of BSS then get
some improved methods fitted for separating the vibration signals, which will provide
a new way for the state stiring and diagnosis of aircraft engines. The specific work as
flowering:
(1). Analysed and explained the ponent analysis (ICA) theory
and algorithm in detail; gave the class of core function and a way of its selection.
(2). Proposed an improved algorithm called ICA with reference (ICA-R), which
bined with characters of the vibration signal to pursuit the expected one.
Through simulation analysis, this technique has not only more separating precision
but also faster convergence than traditional methods.
(3). Analysed sorts of vibration experiments using BSS and