[发明专利]一种单通道振动信号的盲源分离方法

说明书

技术领域

本发明涉及机械混叠振动信号的盲源分离技术，尤其是一种单通道振动信号的盲源分离方法。

背景技术

盲源分离(Blind Source Separation，简称BSS)仅从传感器观测信号中分离出源信号，是一种很有应用前景的信号处理技术，近年来，盲源分离方法越来越多的应用在振动信号处理领域。

根据盲源分离本身的算法要求，在振动信号分离中，一般假设观测信号数目不小于振动源信号数目，而这个假设在工程中并不能实现。通常将观测信号数目小于源信号数目的盲源分离问题称为欠定盲源分离。欠定盲源分离方法主要包括：欠定盲分离中源数估计和分离算法，基于奇异值分解的欠定盲分离方法，基于位势函数的欠定盲分离方法等。然而，已有的这些算法基本上是基于源信号的稀疏表示，当信号的稀疏性不好时，盲源分离的效果将比较差。

现有的单通道盲源分离方法主要有以下两种：第一种，基于小波分解的盲分离方法，这种方法需要选择合适的母小波，在对源信号没有先验知识的情况下，选择合适的母小波很困难。第二种，利用固有模式函数(Empirical ModeDecomposition，简称EMD分量)的盲分离方法，这种方法将EMD分解得到的固有模式函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)分量直接作为盲源分离的输入信号进行盲分离，这种方法忽略了源信号的结构。

考虑将EMD分解得到的IMF分量重新混合得到新的观测信号，并进行源数估计，根据估计的源信号数目重构出相应数目的观测信号，进行盲源分离，充分考虑源信号的频率结构以及源信号的数目，满足盲分离的假设条件。

发明内容

本发明解决的技术问题是提供一种可避免对信号稀疏性限制的单通道振动信号的盲源分离方法。

为解决上述技术问题，本发明一种单通道振动信号的盲源分离方法，包括以下几个步骤：

步骤一、对给定的原始振动观测信号作自相关降噪处理，得到降噪后的振动观测信号x₁(t)，具体为：利用公式(1)对原始振动观测信号进行降噪处理

Rx(τ)=limT→∞1T∫0Tx1(t)x(t+τ)dt---(1)]]>

式中，x₁(t)为降噪后的振动信号，T为降噪后的振动信号x₁(t)的周期，τ为时延参数，R_x(τ)为x的自相关函数；

步骤二、对降噪后的振动信号x₁(t)进行经验模式分解(EMD)，得到固有模式函数x_limf＝[c₁，c₂，Λ，c_n，r_1n]^T分量，其中r_1n为第一个固有模式函数分量的余项；

步骤三、利用固有模式函数x_limf分量重构N-1个新的振动观测信号，其中N≥3且N为正整数；