振动与冲击

作者：欧龙辉，彭晓燕，杨宇，程军圣

单位：湖南大学 汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙，410082

关键词：自适应最稀疏时频分析；黄金分割法；趋势分析；寿命预测

自适应最稀疏时频分析（Adaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis ，简称ASTFA）方法是一种新的信号分解方法，该方法将信号分解问题转化为优化问题，以得到信号的最稀疏解。优化过程采用高斯-牛顿迭代算法，但高斯-牛顿迭代算法对初值依赖性高，本文采用黄金分割法（Golden Section，简称GS）对ASTFA方法进行初值搜索，提出了基于黄金分割搜索初值的ASTFA方法（简称GS-ASTFA），仿真信号的分析结果验证了改进方法的有效性。继而采用该方法提取了滚动轴承故障特征值，并成功地进行了故障特征值趋势分析和寿命预测。<br>

来源：2017年第11期

《振动与冲击》期刊编辑部

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