自适应窗口旋转同步压缩变换及其在电机转速估计上的应用

发布时间：2021-02-22 22:25

　　针对同步压缩变换（Synchrosueezing Transform,SST）中短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform,STFT）,固定窗效应在处理非线性时变信号上的不足,提出了一种自适应窗口旋转短时傅里叶变换（Adaptive Window Rotating Short Time Fourier Transform,AWRSTFT）方法,该方法通过自适应匹配一系列的旋转算子,实现信号在全局上的频率带宽最小。进一步地,在SST的框架下,用AWRSST方法替换STFT,提出了自适应窗口旋转同步压缩变换（Adaptive Window Rotating Synchrosueezing Transform,AWRSST）方法,并用于电机转速信号的处理,该方法能够兼顾AWRSTFT和SST的优势,进一步锐化时频脊线,从而增强时频表示的能量聚集水平。通过数值仿真和电机转速估计实验,验证了该方法的有效性。 

【文章来源】：机械强度. 2020,42(05)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

在相同窗长下的平稳信号和LFM信号的带宽

AWRSTFT方法时频融合的示意图

AWRSST算法流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于脊线信息增强与特征融合的瞬时转频估计[J]. 江星星,吴楠,石娟娟,沈长青,李川,朱忠奎.  振动与冲击. 2018(20)
[2]基于自适应时频滤波的变转速齿轮故障特征提取[J]. 陈向民,张亢,晋风华,李录平.  振动与冲击. 2018(10)
[3]改进的Seam Carving瞬时频率估计算法研究[J]. 赵晓平,吴家新,周子贤.  南京信息工程大学学报(自然科学版). 2017(02)
[4]基于迭代广义同步压缩变换的时变工况行星齿轮箱故障诊断[J]. 陈小旺,冯志鹏,LIANG Ming.  机械工程学报. 2015(01)
[5]基于时频融合的转速估计及轴承故障特征提取研究[J]. 曹书峰,朱忠奎,黄伟国,鞠华.  振动与冲击. 2013(18)
[6]短时傅里叶变换和拟Wigner分布最佳窗函数[J]. 马长征,张守宏,焦李成.  电子科学学刊. 1999(04)



本文编号：3046633