%A 彭聪, 刘彬, 周乾 %T 基于机器视觉和盲源分离的机械故障检测 %0 Journal Article %D 2020 %J 上海交通大学学报 %R 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.154 %P 953-960 %V 54 %N 9 %U {https://xuebao.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_42027.shtml} %8 2020-09-28 %X

为解决从复杂的信号环境下提取所需的信号,克服传统方式上信号获取与处理方法的不足和多源故障振动信号位置不确定等问题,针对机械转子的多源故障情况进行研究,提出一种基于机器视觉和盲源分离的旋转机械故障检测方法.首先介绍了基于机器视觉和盲源分离问题的数学原理,然后基于盲源信号分离方法和超定视觉盲源分离方法分析获取的高速视频,从而实现多源振动信号的分离与定位.最后,实验结果表明本文中提出的检测方法能够对旋转机械多源故障进行准确定位.该方法将机器视觉测量方法与盲源分离信号处理方法进行结合,实现了对多源故障有效分离识别.