本文選題：自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析 + 黃金分割法　； 參考：《振動(dòng)與沖擊》2017年11期

【摘要】：自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析(Adaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA)方法是一種新的信號(hào)分解方法,該方法將信號(hào)分解問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題,以得到信號(hào)的最稀疏解。優(yōu)化過(guò)程采用高斯-牛頓迭代算法,但高斯-牛頓迭代算法對(duì)初值依賴(lài)性高,采用黃金分割法(Golden Section,GS)對(duì)ASTFA方法進(jìn)行初值搜索,提出了基于黃金分割搜索初值的ASTFA方法(GS-ASTFA),仿真信號(hào)的分析結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)方法的有效性。繼而采用該方法提取了滾動(dòng)軸承故障特征值,并成功地進(jìn)行了故障特征值趨勢(shì)分析和壽命預(yù)測(cè)。
[Abstract]:Adaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis (ASTFAA) is a new signal decomposition method, which transforms the problem of signal decomposition into an optimization problem to obtain the most sparse solution of the signal. The Gao Si Newton iterative algorithm is used in the optimization process, but the Gao Si Newton iteration algorithm is highly dependent on the initial value. The golden section method is used to search the initial value of the ASTFA method. The ASTFA method based on the initial value of golden section search is proposed. The simulation results show that the improved method is effective. The fault eigenvalues of rolling bearings are extracted by this method, and the trend analysis and life prediction of fault eigenvalues are carried out successfully.
【作者單位】： 湖南大學(xué)汽車(chē)車(chē)身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51575168;51375152) 智能型新能源汽車(chē)國(guó)家2011協(xié)同創(chuàng)新中心 湖南省綠色汽車(chē)2011協(xié)同創(chuàng)新中心資助
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：1982518