旋转机械故障盲源分离方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第7-9页 |
| 1.1.1 旋转机械故障概述 | 第7-8页 |
| 1.1.2 盲源分离概述 | 第8-9页 |
| 1.2 盲源分离研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 盲源分离的发展 | 第9-10页 |
| 1.2.2 盲源分离待解决的问题 | 第10页 |
| 1.3 盲源分离的应用 | 第10-11页 |
| 1.4 课题的主要研究内容 | 第11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 盲源分离基础理论 | 第12-17页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 盲源分离数学模型 | 第12-14页 |
| 2.2.1 线性瞬时混合模型 | 第12-13页 |
| 2.2.2 卷积混叠模型 | 第13-14页 |
| 2.3 盲源分离的两个不确定性 | 第14-15页 |
| 2.3.1 分离信号顺序的不确定性 | 第14-15页 |
| 2.3.2 分离信号幅值的不确定性 | 第15页 |
| 2.4 盲源分离的预处理方法 | 第15-16页 |
| 2.4.1 去均值 | 第15页 |
| 2.4.2 白化 | 第15-16页 |
| 2.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 盲源分离算法 | 第17-34页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 批处理算法 | 第17-19页 |
| 3.3 自适应算法 | 第19页 |
| 3.4 Fast ICA算法 | 第19-22页 |
| 3.5 仿真分析 | 第22-33页 |
| 3.5.1 无噪声 | 第22-25页 |
| 3.5.2 有噪声 | 第25-30页 |
| 3.5.3 三组源信号混合后的分离（无噪声） | 第30-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 旋转机械故障信号类型与建模 | 第34-47页 |
| 4.1 旋转机械故障类型 | 第34-35页 |
| 4.2 旋转机械故障信号建模 | 第35页 |
| 4.3 仿真分析 | 第35-46页 |
| 4.3.1 无噪声 | 第35-37页 |
| 4.3.2 有噪声 | 第37-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 基于稀疏分解的欠定盲源分离问题 | 第47-61页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 MP稀疏分解算法原理 | 第47-48页 |
| 5.3 欠定盲源分离 | 第48-49页 |
| 5.3.1 混合矩阵的估计 | 第48页 |
| 5.3.2 信号的重构 | 第48-49页 |
| 5.4 仿真分析 | 第49-59页 |
| 5.4.1 无噪声 | 第49-52页 |
| 5.4.2 有噪声 | 第52-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 6 总结 | 第61-62页 |
| 7 致谢 | 第62-63页 |
| 8 参考文献 | 第63-65页 |
