基于峭度的转子振动信号盲分离

推进器发动机在运行时存在多个不同振源信号相互重叠的情况,这些振动源信号难以用常规的方法分离开来,这对于试车时正确判断振动源十分不利.本文在独立分量分析(ICA)的基础上,建立了一种基于峭度的快速定点抽取算法,并给出了具体实现步骤.仿真分析验证了算法的有效性,并体现了该算法具有迭代次数非常少的显著优点(3～15次).进一步研究发现了多源信号盲分离的局限性和混合矩阵的病态情况对盲源分离效果的影响.在本文的最后,将所建立的算法应用到转子振动信号的盲分离中,成功地将各个源信号分离出来,表明所建立的算法对转子振动信号的盲源分离具有优良的性能.这为振动源信号的盲源分离打下了基础.     

微弱振动信号自适应采集系统设计

在许多交通运行机械的振动信号测量中,强噪声和微弱振动信号混叠在正常振动信号中,给振动系统的微弱信号采集与分析造成了困难.针对该问题,设计一种基于TMS320F2812的四通道实时数据采集系统.该系统能够用于强噪声存在下的微弱振动信号采集,能够根据被测信号振幅变化自动调整控制放大器的增益,具有自适应数据测量与处理的功能,因而有较广泛的应用价值.