基于GA的自适应最稀疏时频分析方法及应用

发布时间：2017-06-24 01:07

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【摘要】：为解决自适应最稀疏时频分析(ASTFA)方法中初始相位函数的选择问题,采用遗传算法(GA)对ASTFA的初始相位函数进行优化,提出了GA-ASTFA方法。进一步研究了GA-ASTFA方法抑制模态混淆的能力,分析结果表明,GA-ASTFA能较好地抑制模态混淆,分解得到的分量信号精度高,且可抑制分解中的伪分量。最后将GA-ASTFA方法用于转子碰摩故障诊断,实验分析结果表明,GA-ASTFA方法能有效提取转子碰摩故障特征信息。
【作者单位】： 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【关键词】： 遗传算法 自适应最稀疏时频分析 经验模态分解 模态混淆 转子碰摩
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51375152)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言转子存在局部碰摩故障时,其振动信号具有频带较宽的特点,且因边频带效应会生成具有丰富频率成分的响应。具体来讲,转子碰摩故障的振动信号存在峰值明显的单倍转频,并伴随有转频的高阶谐波分量,同时存在相对较弱的分倍频次谐波分量,主要的次谐波分量为1/3分倍频及其倍频、

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