降噪源分离技术及其在机械设备运行信息特征提取中的应用

常用的信号处理方法分析了信号按照频谱分布关系的组成结构,而未揭示各个信号组成成分与发生源之间相对应的因果联系。降噪源分离(Denoising source separation,DSS)技术在仅知观测信号的条件下,按照统计特征将复杂信号分解为若干分量,而这些分量反映了观测信号的发生源,为设备状态监测与振动噪声主动控制提供了直接依据。研究DSS基本理论以及基于不同准则的降噪函数,并通过典型机械信号的仿真试验定量比较基于能量函数、斜度函数、峭度函数以及正切函数四类降噪函数的分离性能。分析结果表明,基于正切降噪函数的源分离方法从非线性耦合信号中提取的分量与源信号时域相关系数高于0.89,因而更适合于提取机械设备非线性耦合信息。将基于正切降噪函数的源分离方法应用于某型号军舰的机械设备运行信息特征提取中,定量分析结果表明,该方法很好地从舱壁混合振动信号中提取出了各台设备的运行特征信息。