基于IVMD的单通道盲源分离方法及其应用

简介

针对机械振动信号单通道盲源分离问题,提出了一种融合改进变分模态分解与时频分析的单通道信号盲源分离方法,并将其应用于滚动轴承复合故障的诊断中。该方法首先针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition)过程中的层数选取问题,提出了一种根据谱相关系数确定分解层数的改进变分模态分解方法(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)。其次,采用改进变分模态分解对观测的单通道机械振动信号进行处理,得到一系列有限带宽固有模态函数(Band-limited Intrinsic Mode Functions,BLIMFs);然后,将原信号与得到的固有模态分量及其残余项组成虚拟多维观测信号,以突破传统盲源分离方法要求传感器数目必须大于或等于分离出的分量数目限制,并利用奇异值分解估计振源的数目。最后,根据振源数目选择与原信号谱相关系数较大的BLIMFs分量,并将分解残余项作为单独分量,重组虚拟多通道观测信号。采用基于时频分析的盲源分离算法实现非平稳信号的盲源分离;仿真和实验结果表明,该方法能够有效提高非平稳振动信号的分离精度,实现滚动轴承复合故障的诊断。