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1、盲系統(tǒng)辨識(shí)是一種僅從輸出信號(hào)中提取系統(tǒng)的未知信息的基本信號(hào)處理方法。它特別適合對(duì)由未知信號(hào)驅(qū)動(dòng)的未知系統(tǒng)的分析和處理。本文結(jié)合國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):50775208)、河南省教育廳自然科學(xué)基金(編號(hào):2006460005,2008C460003),對(duì)盲系統(tǒng)辨識(shí)方法在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究。其主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
第一章,論述本課題的提出及其意義,綜述了盲系統(tǒng)辨識(shí)方法的發(fā)展和在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用形狀,提
2、出了本論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新之處。
第二章,論述了盲系統(tǒng)辨識(shí)方法的理論基礎(chǔ),對(duì)盲系統(tǒng)辨識(shí)的基本概念與主要算法進(jìn)行了闡述,本章是整篇論文的理論基礎(chǔ)。
第三章,針對(duì)現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)只適用于平穩(wěn)信號(hào)分析的不足,提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的AR模型盲辨識(shí)的非平穩(wěn)信號(hào)處理方法。該方法繼承了現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)方法的優(yōu)點(diǎn),拓展了現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)方法的范圍,可很好地處理非平穩(wěn)信號(hào)。同時(shí),將提出的方法與關(guān)聯(lián)維數(shù)結(jié)合,利用EMD
3、將振動(dòng)信號(hào)分解成若干個(gè)平穩(wěn)的IMF,對(duì)每一個(gè)IMF分量進(jìn)行AR模型盲辨識(shí),以各個(gè)IMF的AR子模型系數(shù)作為特征向量,并通過(guò)關(guān)聯(lián)維數(shù)來(lái)區(qū)別故障類型。提出的方法與傳統(tǒng)的AR模型盲辨識(shí)方法進(jìn)行了對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明,該方法是有效的。
第四章,結(jié)合階比分析和現(xiàn)有時(shí)序模型盲辨識(shí)方法各自的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于階比域的AR模型盲辨識(shí)算法。該方法是將時(shí)域采樣所得的非穩(wěn)態(tài)信號(hào)按等角度重采樣,從而得到階域中的穩(wěn)定信號(hào),對(duì)其建立AR模型進(jìn)行盲
4、辨識(shí)求出模型參數(shù)。該方法繼承了現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)方法的所有優(yōu)點(diǎn),同時(shí)克服了現(xiàn)有時(shí)序模型盲辨識(shí)方法在處理非平穩(wěn)信號(hào)的不足,拓展了現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)方法的范圍,可很好地處理非平穩(wěn)信號(hào)。在此基礎(chǔ)上又提出了基于階比域AR模型盲辨識(shí)的參數(shù)化雙譜分析方法在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究,并對(duì)所提出的方法進(jìn)行了仿真及實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果表明所提算法具有良好的一致收斂性。
第五章,詳細(xì)論述了雙線性盲系統(tǒng)辨識(shí)方法的基本思想及算法。利用雙線性系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)
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