盲分离方法用于故障诊断中的问题
大家来谈谈自己的看法，盲分离的一些方法用于故障诊断中的实用性。我看了一些文章（国外的ympa,gelle等，不过现在貌似也不研究了），很多都是拿几个仿真信号混合混合来分离，或者比较各类算法在分离旋转机械信号的优劣，不知盲分离的方法对于实际的故障诊断意义大不大，或者说继续研究下去有没有可能突破传统的故障诊断方法。毕竟现在很多这方面的文章我感觉都不是真正的在做故障诊断，而是在“分离信号”，甚至有些是分离仿真信号，个人觉得没有任何意义。所以请大家畅所欲言，毕竟现在盲分离的应用也算盲信号的一个方向吧。故障诊断是一个相对比较成熟的学科，而盲分离是一种较新的方法，所以这样的“艺术方法”对于故障诊断问题是否有实用价值？我对故障诊断不太了解，只是说说自己的看法，还请各位故障诊断的前辈提提意见和看法 目前基于振动信号的故障诊断都是建立在熟悉设备结构、部件参数的情况下进行的，也就是说用该设备部件的标准故障频率信号（对旋转类设备来说最重要也是最基础的如转频信号）作为分析的基础，不知这个盲分离（比如连转频也不知道）有啥意义，呵呵。
回复 沙发 huang9057 的帖子
故障诊断我不太了解，不过我觉得盲分离首先可以在设备正常运转的情况下分离出正常信号，那么就有了一个分析的基础，出现故障的时候，再分离信号来进行后续分析。关于盲分离在故障诊断中的一些应用，一直也有人在做。我不知道现在故障诊断的难点是什么？盲分离的方法能否解决其难点。当然，我们在现实生活中，能不用盲方法尽量不用，除非盲能解决非盲的问题。不知仁兄对盲分离了解不，如果故障诊断的模型符合盲分离模型，我觉得方法是可以应用，但是就是不知道意义有多大，呵呵。个人愚见，还请赐教 你没有故障方面的实验数据，麻烦楼主发一份到邮箱dragon-yan@163.com。谢谢
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