本文關(guān)鍵詞：基于GA的自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析方法及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為解決自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析(ASTFA)方法中初始相位函數(shù)的選擇問題,采用遺傳算法(GA)對(duì)ASTFA的初始相位函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提出了GA-ASTFA方法。進(jìn)一步研究了GA-ASTFA方法抑制模態(tài)混淆的能力,分析結(jié)果表明,GA-ASTFA能較好地抑制模態(tài)混淆,分解得到的分量信號(hào)精度高,且可抑制分解中的偽分量。最后將GA-ASTFA方法用于轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷,實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明,GA-ASTFA方法能有效提取轉(zhuǎn)子碰摩故障特征信息。
【作者單位】： 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 遺傳算法 自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 模態(tài)混淆 轉(zhuǎn)子碰摩
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375152)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 0引言轉(zhuǎn)子存在局部碰摩故障時(shí),其振動(dòng)信號(hào)具有頻帶較寬的特點(diǎn),且因邊頻帶效應(yīng)會(huì)生成具有豐富頻率成分的響應(yīng)。具體來講,轉(zhuǎn)子碰摩故障的振動(dòng)信號(hào)存在峰值明顯的單倍轉(zhuǎn)頻,并伴隨有轉(zhuǎn)頻的高階諧波分量,同時(shí)存在相對(duì)較弱的分倍頻次諧波分量,主要的次諧波分量為1/3分倍頻及其倍頻、

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于GA的自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析方法及應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：476735