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独立分量分析在车辆状态监测中的应用研究  
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【英文题名】 Independent Component Analysis and Its Application to Vehicle Condition Monitoring
【作者】 金未平;
【导师】 张利;
【学位授予单位】 合肥工业大学;
【学科专业名称】 机械设计及理论
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 合肥工业大学
【网络出版投稿时间】 2010-11-23
【关键词】 状态监测; 独立分量分析; 特征提取; 基滤波相关特征; 卷积;
【英文关键词】 Condition monitoring; Independent Component Analysis; Feature Extraction; ICA Filtered Correlation; Convolutive;
【中文摘要】 车辆状态监测与故障诊断是智能车辆系统的重要组成部分,而信号处理方法研究又是车辆状态监测与故障诊断的重要环节,对车辆关键部分的旋转部件进行状态监测与故障诊断,一直以来是国内外的研究热点。独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是一种重要的信号分析方法,其着眼于数据间的高阶统计特性,使得变换以后的各分量之间不仅互不相关,而且还尽可能的统计独立,能够全面的揭示数据间的本质结构。本文应用ICA对车辆旋转部件的早期故障引起的振动进行了特征提取与状态分类的研究。 第一章阐明了选题意义与研究内容。回顾了ICA理论的发展过程,指出了其在车辆状态监测中的应用前景及意义,叙述了本文的主要研究内容与技术路线。 第二章介绍了ICA的一些基本理论。首先对统计独立性进行了说明,接着研究了独立分量分析的一般模型,并对其的可解性、不确定性进行了探讨。之后着重研究了非高斯性度量的对照函数:峭度、负熵、互信息,以及在进行独立分量分析之前对信号进行的预处理方法:零均值化与白化。 第三章首先研究了独立分量分析快速算法(FastICA)及其实现,并利用仿...
【英文摘要】 Vehicle condition monitoring and fault diagnosis play important role in Intelligent Vehicle System, and signal processing technique is the crucial link of vehicle condition monitoring and fault diagnosis, especially the research on the rotary parts in vehicles has been focused at home and abroad. Independent component analysis is a recently developed method, which focuses on extracting the higher-order statistical information from the data so that the components are not only statistically uncorrelat...
【更新日期】 2010-12-13

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