本文關鍵詞：計算智能在機械設備故障診斷中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《2008中國儀器儀表與測控技術進展大會論文集（Ⅰ）》2008年

自適應時頻分析在機械設備故障診斷中的應用綜述

馮志鵬  朱萍玉  褚福磊  

【摘要】：非平穩(wěn)信號分析是機械設備故障診斷領域面臨的主要問題之一,時頻分析可以識別信號中的頻率成分及其時變情況,是解決該問題的有力工具。相對傳統(tǒng)的線性和雙線性時頻分析方法而言,自適應時頻分析方法根據信號的結構特征自適應地確定基函數(shù)對信號進行最佳的時頻表示,時頻分辨率高,無交叉項干擾。介紹了基于原子分解的參數(shù)化自適應時頻分析方法以及以Hilbert-Huang變換為代表的非參數(shù)化自適應時頻分析方法的基本原理、優(yōu)缺點及其在故障診斷中的應用。

【作者單位】：
【關鍵詞】：
【基金】：國家自然科學基金資助項目(50705007) 國家863高技術基金項目(2006AA04Z438) 湖南省機械設備健康維護重點實驗室開放基金項目
【分類號】：TH165.3
【正文快照】：

1引言機械設備在運行過程中經常出現(xiàn)各種非平穩(wěn)信號，其中蘊含著關于設備運行狀態(tài)的豐富信息，能夠反映機械設備自身和外界環(huán)境影響的特點以及故障的發(fā)生發(fā)展狀況l’刀。時頻聯(lián)合分析(簡稱時頻分析)針對非平穩(wěn)信號成分的時變頻譜特征，，通過二維的時間一頻率密度函數(shù)表示一維

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本文編號：222702