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| 齿轮故障识别的密度峰值聚类欠定盲源分离算法 | |
| 引用本文： | 李妙珍,李舜酩,陆建涛.齿轮故障识别的密度峰值聚类欠定盲源分离算法[J].航空动力学报,2022,37(5):1010-1019. |
| 作者姓名： | 李妙珍 李舜酩 陆建涛 |
| 作者单位： | 南京航空航天大学 能源与动力学院，南京 210016 |
| 基金项目： | 国家科技重大专项（2017-Ⅳ-0008-0045） |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 信号处理 故障诊断 欠定盲源分离 密度峰值聚类 稀疏编码 |
| 收稿时间： | 2021/5/11 0:00:00 |
Underdetermined blind source separation based on density peak clustering for gear fault identification |
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| LI Miaozhen,LI Shunming,LU Jiantao.Underdetermined blind source separation based on density peak clustering for gear fault identification[J].Journal of Aerospace Power,2022,37(5):1010-1019. | |
| Authors: | LI Miaozhen LI Shunming LU Jiantao |
| Abstract: | |
| Keywords: | signal processing fault diagnosis underdetermined blind source separation density peak clustering sparse coding |
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