基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析方法及应用

• 作者: 杨兴凯 王荣吉 程军圣 程正阳
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 自适应最稀疏时频分析 蛾火优化算法 齿轮
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 185-190
• 页数: 6页
• 分类号: TH165
• 字数: 3273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2019.05.035

摘要

自适应最稀疏时频分析(Adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)方法能对复杂信号进行自适应的分解,但是初始相位函数和带宽参数取值需要人工经验,如果选择不当会严重影响ASTFA方法的分解能力.针对该问题,论文将蛾火优化(Moth-Flame Optimization,MFO)算法应用于ASTFA方法的初始相位函数和带宽参数的优化,提出基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析(Moth-flame optimization based adaptive sparsest time-frequency analysis, MFO-ASTFA)方法.将MFO-ASTFA与ASTFA方法进行了对比,并将MFO-ASTFA方法应用于齿轮故障诊断,结果表明了MFO-ASTFA的优越性及有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程军圣	湖南大学机械与运载工程学院	210	5603	44.0	69.0
2	王荣吉	中南林业科技大学机电工程学院	14	58	5.0	7.0
3	杨兴凯	湖南大学机械与运载工程学院	3	9	2.0	3.0
4	程正阳	中南林业科技大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0