简介:针对大型设备故障诊断中特征量表现出来的不确定性和非精确性,提出了一种基于灰色关联理论来获取基本概率测度(BPA)的方法。该方法确定各故障特征量的参考样本,然后根据灰色相关性理论求得待诊断样本的相关系数,所取得的相关系数进行归一化处理即得到BPA值,经过Dempster多源组合规则进行多证据融合,得到最后的诊断结果。将所提方法用于电机转子故障诊断,实验结果表明该方法有效。
简介:针对脉冲噪声环境下多径时延估计的分辨率问题,提出了一种基于共变谱(CS)和信号估计参数旋转不变技术(ESPRIT)的多径时延估计方法。采用α稳定分布建模脉冲噪声,依据分数低阶统计量理论,将两接收信号的共变序列进行傅里叶变换得到共变谱。CS看作等效的时间序列,把时域的多径时延估计问题转化为频域的多个正弦信号频率估计问题。利用ESPRIT对等效时间序列进行频率估计,得到高分辨率的多径时延估计。仿真实验表明:多径时延估计方法(CS_ESPRIT)在高斯和脉冲噪声环境中均具有较好的估计性能。