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Die akustische Maschinendiagnose hat die Aufgabe, aus dem möglicherweise verrauschten und durch andere Signale gestörten Schallsignal einer Maschine auf deren Fehlerzustand zu schließen. Da dieses Mustererkennungsproblem bereits bei ungestörten Signalen schwierig ist, wird vorgeschlagen, die Störungen mit einer mehrkanaligen Signalschätzung zu eliminieren. Der vorgestellte Algorithmus beruht auf den Methoden der ICA (Independent Component Analysis), integriert vorhandene, jedoch ungenaue geometrische Informationen und erzielt somit sehr gute Schätzraten bei hoher Robustheit. Er ist nicht wie die derzeitigen Algorithmen der akustischen blinden Quellentrennung auf zwei Signale begrenzt und erzielt somit sehr gute Schätzraten bei höherer Robustheit als adaptive Beamformer.

Mehrkanalige Signalschätzung für die technische Diagnose (Multi-channel Signal Estimation for Machine Diagnosis)