ASTFA??BSS 方法及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

• 作者: 何知义 李紫珠 杨宇 程军圣
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 自适应最稀疏时频分析 盲源分离 齿轮箱 复合故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（15）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2051-2055,2061
• 页数: 6页
• 分类号: TH113
• 语种: 中文

摘要

自适应最稀疏时频分析(adaptive and sparsest time??frequency analysis,ASTFA)方法以分解得到的单分量个数最少为优化目标,以单分量的瞬时频率具有物理意义为约束条件,使得到的分量更加合理；结合盲源分离,提出了一种基于 ASTFA 的盲源分离方法并应用于齿轮箱复合故障诊断中。该方法首先利用 ASTFA 将单通道源信号进行分解,然后利用占优特征值法进行源数估计,根据源数重组观测信号,最后对观测信号进行盲源分离得到源信号的估计。实验结果表明,该方法可以有效地对齿轮箱复合故障信号进行分离进而实现齿轮箱的复合故障诊断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	170	5200	44.0	68.0
2	程军圣	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	210	5603	44.0	69.0
3	何知义	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	5	28	3.0	5.0
4	李紫珠	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	3	14	2.0	3.0