盲源分离在故障诊断中有什么用,比fft好在哪
研究盲源分离有一段时间了，要用盲源分离做故障诊断，但目前主流做法还是分离信号进行fft，从频率上找故障原因，那这样做，与将传感器信号直接fft相比较，有什么优势呢，fft不也能找出各频率来嘛，还有就是既然分离信号的幅值不能确定，又没有相位信息，那分离信号应该怎么用呢，困惑多日，求高人指点一下 故障诊断中不太关心振幅?确实对于旋转机械而言，倍频等频率信息是主要的故障诊断方法，在这样的情况下盲源分离与ft比较的话没有多大的优势
假若盲源分离的能力比较强，而ft是一类全局平均性的方法(所以会有时频分析方法引入到故障诊断中以实时检测故障)，盲源分离有很多种方法，引入到故障诊断中可能能提供新的解决问题的方法。假若故障不够明显，，如果利用ft分析的话容易被淹没，也许用盲源分离可以分析得到。不懂故障诊断，瞎码一堆，抛砖引玉，众人看过笑过略过 感谢主任回帖，希望能有更多朋友发表看法 对于旋转机械而言，频谱分析（Fft）对于故障诊断是非常重要的。由于故障的复杂性，并不存在典型的可以区别不同故障的频率源，所谓的独立分量（盲源分离）并不存在，依靠盲源分离诊断故障是行不通的。
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