自适应最稀疏时频分析(Aadaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA)是一种新的时频分析方法,该方法将信号分解转化为最优化问题,在优化的过程中实现信号的自适应分解。为解决ASTFA方法初始相位函数的选择问题,采用了分辨率...自适应最稀疏时频分析(Aadaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA)是一种新的时频分析方法,该方法将信号分解转化为最优化问题,在优化的过程中实现信号的自适应分解。为解决ASTFA方法初始相位函数的选择问题,采用了分辨率搜索改进的ASTFA方法,并进一步结合阶次分析方法提出了基于ASTFA的阶次方法。该方法首先采用改进的ASTFA方法对原始信号进行分解同时获得分量的瞬时幅值,然后对瞬时幅值进行阶次分析从而提取故障特征信息。将该方法应用于变速齿轮传动过程中的时变非平稳振动信号的分析与处理,仿真与实验分析表明该方法能够准确提取变速齿轮的故障特征信息,具有一定的优越性。展开更多
文摘自适应最稀疏时频分析(Aadaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA)是一种新的时频分析方法,该方法将信号分解转化为最优化问题,在优化的过程中实现信号的自适应分解。为解决ASTFA方法初始相位函数的选择问题,采用了分辨率搜索改进的ASTFA方法,并进一步结合阶次分析方法提出了基于ASTFA的阶次方法。该方法首先采用改进的ASTFA方法对原始信号进行分解同时获得分量的瞬时幅值,然后对瞬时幅值进行阶次分析从而提取故障特征信息。将该方法应用于变速齿轮传动过程中的时变非平稳振动信号的分析与处理,仿真与实验分析表明该方法能够准确提取变速齿轮的故障特征信息,具有一定的优越性。
