[发明专利]一种用于机械设备工作噪音监控的方法

权利要求书

1.一种用于机械设备工作噪音监控的方法，其特征在于：

步骤1、现场噪音采集获取声音信号；

步骤2、声音信号的盲源分离；

步骤3、将盲源分离后声音信号送入声源信号故障识别系统中，实现对这些部件较为准确运转状态分析；

步骤4、输出识别结果。

2.根据权利要求1所述的用于机械设备工作噪音监控的方法，其特征在于：所述步骤1的声音信号由M个麦克风采集，所述步骤2设每个麦克风所采集的观测信号为

其中a_ji，i∈[1,2,…,N]，j∈[1,2,…,M]是混合参数，s_i(t),i∈[1,2,…,N]是源信号，x_j(t)，j∈[1,2,…,M]是观测信号；

对观测信号的盲源分离包括：

预处理：包括中心化和白化，中心化是将目标信号的平均值调整为0，其中白化是对观测信号x_j进行处理，是去除信号之间的相关性，使得线性变换后信号的各分量模值为1；

信号分离：利用混合的观测信号x_j估计混合矩阵A和独立成分s_i，获得N×M的矩阵W，其中解混信号u＝(u₁,u₂,…,u_N)^T,u＝W_x的各个分量是统计独立的。

3.根据权利要求1所述的用于机械设备工作噪音监控的方法，其特征在于：所述盲源分离采用拟牛顿迭代方法的改进Fast_ICA算法步骤：

1)对观测数据x进行中心化，使它的均值为0；

2)对数据进行白化；

3)选择需要估计的分量的个数m，首先对x_p＝1进行处理：

4)信号源估计s(t)＝Wx(t)，根据求解出来权重矩阵，和观测信号求解源信号。

4.根据权利要求3所述的用于机械设备工作噪音监控的方法，其特征在于：所述步骤3)的处理方法：

a、选择一个初始权矢量(随机的)ω₁

b、令F(w，σ)＝E{G(w^Tx)}+σ(||ω||²-1),σ为惩罚常数,通过优化求解F的最小值来求解ω₁的值；

c、初始化B₀＝I

d、计算线搜索方向//保证优化的方向只是最小的方向，对目标函数进行优化

e、根据Armijo-Goldstein准则，判断是否停止；

f、假如ω₁不收敛的话，返回d；

g.令p＝p+1，如果p≤m，返回a。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的用于机械设备工作噪音监控的方法，其特征在于：所述机械设备为皮带传输机，所述每个观测信号包括电机运行声S1、滚轴运行声S2、传送带运行声S3，公式1中N＝3，M＝8，则公式1记为X(t)＝[x₁(t)...x₈(t)]^T。

6.根据权利要求5所述的用于机械设备工作噪音监控的方法，其特征在于：所述白化采用：

z＝Vx，E{zz^T}＝I。 公式2。