盲源分离技术与振动信号之间的发展联系

shuihai707

楼主问题看的挺深的，盲源分离我不是很了解，本身研究方向是信号处理的，现在研究信号处理往故障诊断上靠。振动信号与稀疏性是否能扯上关系，本人也不是很了解，我看过一个坛友发上来一个正常轴承振动数据，里面包含值比较大的数据点，可以看成稀疏性大噪声吧，他问为什么正常信号会有这些值大的数据点？我尝试了一下去掉这些大数据，这些大数据是稀疏的，这能和振动信号由联系吗？个人感觉应该是传感器采集的问题，所以我想问振动信号和稀疏能联系上吗？

yugang2010

“里面包含值比较大的数据点”这个是指的时域信号中，突然出现峰值信号点么？看做是传感器的，略显草率。也有可能是脉冲冲击造成的信号，看看试验台是不是进去沙子或者轴承有了些裂纹或者凸起之类的缺陷，所以要确认下，这个信号是否是有一定规律的。


在盲源分离的概念里啊，稀疏性，是指你所得到的数据点里，包含有效信息的数据点所占比例比较少。这样呢，信号的特征就会比较明显，容易辨识。一般情况下，比如轴承信号吧，在时域中，稀疏性很差，也就是说根本看不出来特征；变换到频域或者时频域中呢，稀疏性变好，特征信息一目了然。现在很多时候，信号的稀疏性与时频变换联系比较紧密。

如果一个信号在时频域中稀疏性比较好，就可以通过一定的准则分离出来。这就是稀疏分量分析，一种盲源分离方法。

我感觉你所描述的那个大值点吧，也可以说是稀疏的。就看你能不能跟机器故障联系上了。

yghit08

效果还好，不是非常理想，参数上选择费了好几个组合，选择其中一组比较好的参数组合得到的结果。提醒一点：不都是需要设计矩阵分析的，基于稀疏性分析的盲源分离算法貌似不涉及矩阵分析的内容。另外，能否将你找到的同步压缩小波的程序发给我。邮箱：324415821@qq.com。啰嗦一句：计算量是一个很大的问题，算法可能效果好，但是如果运算时间太长也是令人无法接受的。

yghit08

没记错的话，冯志鹏的那篇论文我看过，貌似计算时间超级长，无法忍受。

shuihai707

yugang2010 发表于 2014-9-26 21:26
“里面包含值比较大的数据点”这个是指的时域信号中，突然出现峰值信号点么？看做是传感器的，略显草率。也 ...

就是这个帖子里的信号http://forum.vibunion.com/thread-126897-1-1.html，里面也包含数据。里面大的峰值可以采用一定的办法去掉。不过振动信号变换到频率，我感觉稀疏性也没好到哪去。对西储数据仿真发现：当滚动轴承正常运行时，信号能量主要集中在1000Hz以下的低频区域。当轴承的各元件发生故障时，其振动幅值有不同程度的增加，波形也有所改变，出现一些周期性或不规则的冲击、毛刺。同时，正常及各种故障滚动轴承信号的能量在频率轴上分布也有较大的差异性，故障轴承的信号能量主要集中在低频区1000Hz以下和高频区3000~4000Hz，与正常态相比，信号能量发生向高频区聚集的情况。

shuihai707

yghit08 发表于 2014-9-27 10:01
效果还好，不是非常理想，参数上选择费了好几个组合，选择其中一组比较好的参数组合得到的结果。提醒一点： ...

是啊，现在好多算法一涉及到矩阵，计算量马上就上来了，时间无法忍受。

lpanysu

受益匪浅！！！！！！！！

lpanysu

yugang2010 发表于 2014-9-26 20:25
不管是二阶统计独立还是稀疏性，都绕不开矩阵分解算法。个人觉得矩阵分解方法未必适合实际测量信号。

...

请问能提供一下“同步压缩小波”这两篇中文文献的具体信息吗？在网上木有找到。谢谢！

yugang2010

lpanysu 发表于 2014-9-28 09:36
请问能提供一下“同步压缩小波”这两篇中文文献的具体信息吗？在网上木有找到。谢谢！

https://web.math.princeton.edu/~ebrevdo/synsq/
这个网址是源代码，同时有进入这家伙homepage的链接。好好看看这个页面，里面包含的信息很多。

lpanysu

yugang2010 发表于 2014-9-28 09:43
https://web.math.princeton.edu/~ebrevdo/synsq/
这个网址是源代码，同时有进入这家伙homepage的链接。 ...

非常感谢，刚下了代码和相关英文文献，一个是李川（重庆工商大学），一个是冯志鹏（清华？），关于这个的中文杂志论文，迄今只有两篇。这两篇中文论文有具体信息吗？

yugang2010

lpanysu 发表于 2014-9-28 09:50
非常感谢，刚下了代码和相关英文文献，一个是李川（重庆工商大学），一个是冯志鹏（清华？），关于这个的 ...

哈哈，，，，，其实呢，我觉得吧，尤其是搞科研，一定要用好谷歌学术这个工具。也就是搜索文献的能力，你去找到这个算法的原始文献出处，然后利用谷歌学术的“引用”功能，在里面搜索热门引用，同时也可以很容易找到“中文网页”。我觉得你掌握好这个技巧比给你什么都强很多倍的。真的。

lpanysu

yugang2010 发表于 2014-9-28 10:04
哈哈，，，，，其实呢，我觉得吧，尤其是搞科研，一定要用好谷歌学术这个工具。也就是搜索文献的能力，你 ...

谢谢，以前都是在学校图书馆下载文献的，今天又学了一招，资源搜索能力确实很重要，身有同感。

水水水蓝

相当好的讨论，留着细看！

ruan

对于振动信号分析，一般用Fft就可以了，其它方法只能是学术研究。故障诊断是一个根据故障因果关系进行排除的循环过程，不是通过简单的数学计算可以解决的。模糊诊断、神经网络诊断等等都是错误的方法，发表论文和评职称而已，浪费了大量的人力、物力和时间成本。

zhangnan3509

yugang2010 发表于 2014-9-16 09:00
说句实在话，工科学生更多的不是信号处理专业出身，这方面想要有所突破，有点困难。这就造成了，大部分振 ...

楼主说的都是实话，我自己也深有体会