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。
中图分类号:
李宝庆, 程军圣, 吴占涛, 彭延峰. 基于GA的自适应最稀疏时频分析方法及应用[J]. 中国机械工程, 2016, 27(01): 66-72.
Li Baoqing, Cheng Junsheng, Wu Zhantao, Peng Yanfeng. Adaptive and Sparsest Time-frequency Analysis Method Based on Genetic Algorithm and Its Applications[J]. China Mechanical Engineering, 2016, 27(01): 66-72.