自适应最优化窄带分解方法及其应用

摘要：

提出了自适应最优化窄带分解（Adaptive Optimization Narrow-Band Decomposition，AONBD）方法。该方法将信号分解转化为对滤波器参数的优化问题，以得到信号的最优化解为优化目标，在优化过程中将信号自适应的分解成多个内禀窄带分量（Intrinsic Narrow-Band Components，INBC）。AONBD分为两步，首先通过优化得到最优的滤波器，然后使用该滤波器对信号进行滤波以得到信号的最优化解。阐述了AONBD的基本原理及分解步骤。采用仿真信号将AON-BD方法与自适应最优化时频分析（Adaptive Sparsest Time-Frequency Analysis，ASTFA）方法及经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法进行对比。结果表明，AONBD在抑制端点效应和模态混淆、抗噪声性能、提高分量的正交性和准确性等方面具有一定的优越性。对转子振动信号的分析结果表明，AONBD能有效应用于机械故障诊断。

关键词：自适应最优化窄带分解、内禀窄带分量、局部窄带信号、奇异局部线性算子、转子故障诊断

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分类号：TH165.3;TN911.7

资助基金：国家科技支撑计划课题2015BAF32B03；国家自然科学基金51375152；51575168；智能型新能源汽车国家2011协同创新中心、湖南省绿色汽车2011协同创新中心资助

在线出版日期：2016-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

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