运载火箭飞行振动信号盲源分离方法

针对振动信号在火箭复杂结构传播过程中产生强卷积效应导致振动源信号提取精度低的难题,研究了一种基于卷积盲源分离的火箭振动信号自适应提取方法。该方法基于振动源之间的独立性,建立四阶统计量的目标函数,并采用随机梯度法实现参数的自适应更新,优化建立火箭复杂结构系统的逆滤波器结构,进而得到原始的振动源信号。通过对某运载火箭发动机的高频振动数据进行分析,结果表明：相比于线性自适应盲源分离方法、非线性自适应盲源分离方法,卷积自适应盲源分离由于考虑了实际中的卷积效应和欠定情况,分离结果中能够明显找到与涡轮转动和燃烧对应的频率,以及一些宽频激励,验证了提出方法的有效性。     

齿轮故障识别的密度峰值聚类欠定盲源分离算法

为提高盲源分离算法在振动源数目估计问题中的噪声鲁棒性，提出了一种基于密度峰值聚类的欠定盲源分离算法。对预处理后的信号提取单源点，通过密度峰值聚类对单源点进行聚类得到混合矩阵的估计值。通过基于压缩感知模型对源信号进行重构，得到分离信号。为验证所提算法分离准确性和噪声鲁棒性，用所提算法对不同信噪比下的仿真信号进行分离，结果显示：在信噪比不低于4 dB时，所提算法均可以准确分离出源信号，算法的准确性和鲁棒性得到验证。设计旋转部件故障诊断试验台对所提算法在实际应用中的有效性进行验证，对实测复合故障振动信号进行分离，试验结果表明该算法成功分离出观测信号中的锥齿轮和行星齿轮单一故障特征，有助于工程中旋转部件故障诊断。