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申请/专利权人：安徽建筑大学
摘要：本发明的一种风力发电机齿轮箱信号稀疏分解方法、设备及存储介质，包括构建风力发电机齿轮箱信号的稀疏分解结构，在齿轮箱原始信号混叠情况未知的情况下，构建分离矩阵，通过信号幅值特征参量进行稀疏特征参量的分离；通过最大化目标函数，优化了分离矩阵的构建，提高了稀疏分解的表现；将信号幅值与时间编码作为输入，进行复局部平均分解，构建虚拟通道，解决了欠定盲源分离问题，增强了稀疏分解对复杂信号的处理能力，得到原始信号与稀疏特征参量一一对应的输出；利用历史实测数据对稀疏分解结构进行训练，训练后的模型实现输入特定的齿轮箱信号，得到对应的稀疏特征参量。本发明有效的提高了风力发电机齿轮箱信号噪声抑制和特性表征的效果。
主权项：1.一种基于盲源分离的风力发电机齿轮箱信号稀疏分解方法，其特征在于，包括以下步骤，构建风力发电机齿轮箱信号的稀疏分解结构，所述稀疏分解结构包括分离矩阵、复杂快速独立成分分析、复局部平均分解和虚拟通道；对风力发电机齿轮箱不同工况的幅值特征参量进行测量，根据实测数据确定稀疏特征参量输入输出向量维度；将风力发电机齿轮箱信号幅值与对应的时间编码作为复局部平均分解的输入，构建虚拟通道，将虚拟通道特征参量作为复杂快速独立成分分析的输入，构建迭代分离规则，进一步根据迭代分离规则构建分离矩阵，得到原始信号与稀疏特征参量一一对应的输出；利用历史实测数据对稀疏分解结构进行训练，训练完成后的模型用于输入给定的风力发电机齿轮箱原始信号，得到对应的稀疏特征参量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽建筑大学 风力发电机齿轮箱信号稀疏分解方法、设备及存储介质
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