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基于改进粒子群算法的直升机振动信号盲分离 被引量:6
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作者 申江江 高峰 +2 位作者 曲建岭 袁涛 刘锦涛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第9期1372-1378,共7页
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... 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。 展开更多
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
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