GS-ASTFA方法及其在滚动轴承寿命预测中的应用

• 作者: 彭晓燕 杨宇 欧龙辉 程军圣
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TH165.3|TN911.7
• 字数: 4388字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2017.11.003

摘要

自适应最稀疏时频分析(Adaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis,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,采用黄金分割法(Golden Section,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(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.

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	彭晓燕	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	27	274	9.0	16.0
4	欧龙辉	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	3	9	2.0	3.0