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基于深度学习和去卷积的振动源盲分离
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种无需额外信息的盲分离振动源的方法，通过卷积神经网络初步隔离齿轮信号，并利用残差的平方对轴承故障信号进行估计。使用基于白化的去卷积方法（WBD）移除传递函数的影响。仿真和实验结果表明，该方法能够及早检测到轴承故障。研究考虑了局部和分布式轴承故障，并假设振动是在稳定的工作条件下记录的。
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关键要点
- 该研究提出了一种无需额外信息的盲分离振动源的方法。
- 方法使用扩张的卷积神经网络初步隔离齿轮信号。
- 利用残差的平方对轴承故障信号进行估计。
- 采用基于白化的去卷积方法（WBD）移除传递函数的影响。
- 仿真和实验结果表明该方法能够及早检测到轴承故障。
- 研究考虑了局部和分布式轴承故障。
- 假设振动是在稳定的工作条件下记录的。
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